在不远的未来，人工智能将癌症治疗成功率更高

同一种肿瘤治疗药物对不同的患者有不同的疗效，这与一般的肿瘤治疗方法不同，因此，医生们过去的治疗经验往往是无效的。但赌博式的治疗又意味着更高的治疗风险，为了解决这一困境，加拿大西安大略大学(Western University)的研究人员将机器深度学习用于肿瘤治疗，他们希望利用人工智能分析影响药物效果的基因，从而确定最适合肿瘤病人的药物。

AI可以从基因水平快速预测药物对患者的实际疗效，而一旦我们更快地确定正确的药物和治疗方法，我们就可以更有效地治疗癌症，甚至治愈癌症。

调查小组的首席专家彼得·罗根这样说道。

彼得·罗根的研究小组将一组与乳房癌相关的40对基因放入样本库。在乳房癌样本中，这些基因有90%都是从350例乳房癌患者的正常细胞和肿瘤组织中提取出来的，这些人从1-2次化疗后恢复成功。

经过计算机深度学习，并利用算法分析基因和相应药物的抗性和敏感性， PeterRogan的研究小组能够预测出最适合特定肿瘤病人的药物组合。现在，他们对吉西他滨抗性和紫杉醇敏感性的预测准确率可以达到84%，紫杉醇抗性可以达到82%，而对吉西他滨的敏感性可以达到62%-71%。

这一过程相当于人工智能模型去除杂质-算法分析-数据匹配-结果输出。尽管人工技术也能研究出药物和基因之间的联系，但很明显，人工智能在数据处理方面具有更强的能力。

当前人工智能研究算法尚未得到实际应用， PeterRogan的团队计划对算法进行优化，并将继续增加数据样本以提高预测精度。

彼得·罗根小组的研究成果并非第一个将人工智能应用于肿瘤治疗的项目， DeepGenomics公司今年早些时候成立，它已开始利用人工智能和海量数据分析包括癌症在内的基因突变与疾病之间的关系。注意一下， Nathan Han，一名15岁的高中学生，去年赢得 Intel ISEF (International Science and Engineering Fair)，同样也采用了类似的方法来研究基因与癌症的关系。

研究基因和疾病之间的关系是一项巨大的工程，但随着人工智能在生物学领域的应用，也许在将来，癌症的预测和治疗就像感冒一样容易。

吉克说：“只要人工智能不被用于军事，它就像核能一样对人类有益吗？” 。