俄羅斯開發出癌癥檢測軟件，可幫醫生早診斷

　　俄羅斯專家開發出一款軟件，能通過非特異癥狀早期識別癌癥。該項目以持續機器學習方法為基礎，面向內科醫生、助理醫師、全科醫生及衛生工作者和科研人員。

　　開發人員認為，該軟件可提高癌癥早期診斷率，從而提高療效。但醫生們警告說，這一技術的推廣和應用可能會存在一些困難。

　　不耽誤時機

　　圣彼得堡IT醫療行業數字方案開發公司“Teh-lab”開發出一款基于持續機器學習方法的新軟件，用于癌癥早期發現，有助于評估非特異性癥狀，盡早發現惡性腫瘤發展并實時確定其發展的原因。

　　Teh-lab公司經理沙波瓦洛夫說：“由于每年確診的癌癥病例越來越多，非專科醫生工作量在增加。對他們來說，第一個根據患者癥狀提出惡性腫瘤懷疑非常重要。”

　　他說，俄羅斯正進行大規模癌癥篩查，以發現人群中存在的乳腺癌、宮頸癌、肺癌、結腸癌或直腸癌。這項計劃旨在發現癌癥具體癥狀，即特異性癥狀，為此需要細胞學涂片、乳腺攝影和X射線熒光檢查等技術。

　　癌癥的非特異癥狀非常難以評估和識別。沙波瓦洛夫說，與最常見癌癥篩查計劃相比，這些癥狀可能發展出的疾病種類要多得多。他說：“用這項技術的目的不是將助理醫師或醫生檢查過的所有患者都轉移到腫瘤醫生那里，而是大幅提高這一比例。”推廣這項技術的主要效果將體現在患者身上：癌癥的早期診斷率提高意味著治療方法的有效性提高，最終提高居民的生活質量和預期壽命。

　　早期預警

　　從使用者角度看，這項技術的工作原理如下：醫生在收集病史過程中，在一個特殊電子表格中（軟件界面與表格類似）記錄患者感受，如果這些感受與某一組科學證明的癌癥預示指標相符，則軟件會建議醫生“保持警覺”，從而為患者安排補充檢查。

　　這正是該軟件的目的，即人為“提高”這些診斷的組別并吸引醫生注意，花費醫生最少的時間和最小的注意力。

　　Teh-lab公司衛生項目總監考夫曼說：“我們幾年前制定了解決方案基礎，其科學基礎是俄羅斯衛生部批準的《癌癥早期發現方法》，現在我們正利用機器學習算法改進軟件，包括用所謂的強化學習。”

　　此外，該軟件還有可能用于跟蹤患者求醫后的狀況，如是否確認癌癥懷疑、是否早期發現癌癥，從而大幅提高治療效果等。

　　仍存在一些問題

　　毫無疑問，該軟件非常實用。俄羅斯薩馬拉國立醫科大學腫瘤教研室主任、醫學博士、副教授卡加諾夫表示，它可以成為基層醫生早期腫瘤檢測的助手。

　　他說：“這是醫生執行癌癥警惕算法的一個非常重要的組成部分。癌癥早期診斷在隨后治療中起著關鍵作用，并影響治療效果。”

　　不過，“俄鐵醫療”中央臨床醫院科室主任、放射科醫生羅曼諾夫認為，這一概念目前仍然存在一些技術和臨床問題。

　　首先，必須明確該軟件是將集成到現有醫療信息系統中，還是成為一個獨立產品。他說：“第二種情況下我擔心很難激勵基層醫生使用。”

　　其次，惡性疾病癥狀不特異。羅曼諾夫認為，該軟件還存在其他一些問題，但如能順利解決，可以成為醫生的好幫手。