欧洲核子研究组织 (CERN)：用粒子物理学的 AI 力量革新癌症治疗

文摘 2024-10-06 12:07 美国

欧洲核子研究组织 (CERN) ，这个以探索宇宙奥秘而闻名的机构，正将其强大的 AI 力量和海量数据处理经验转向另一个充满挑战的领域——癌症治疗。CERN 开发的 AI 模型有望彻底改变癌症的诊断、治疗和预防，为全球数百万癌症患者带来新的希望。

从粒子物理到癌症治疗，CERN 的跨界探索

癌症，这个肆虐全球的疾病，每年夺走数百万人的生命。在与癌症的漫长斗争中，科学家们不断探索新的治疗方法，但传统疗法如手术、化疗和放疗等，仍存在副作用大、治疗效果不佳等局限性。近年来，人工智能 (AI) 的飞速发展为癌症治疗带来了前所未有的机遇。AI 可以帮助医生更准确地诊断癌症，制定更个性化的治疗方案，并提高治疗效果。例如，一项研究表明，AI 可以将肺癌的诊断准确率提高 20%。欧洲核子研究组织 (CERN) ，这个以建造大型强子对撞机（LHC）探索宇宙奥秘而闻名的机构，正将其强大的 AI 力量和海量数据处理经验转向这个充满挑战的领域，有望彻底改变癌症治疗，为全球数百万癌症患者带来新的希望。

CERN 的 AI 创新：为癌症治疗带来新希望

CERN 最初开发人工智能技术是为了改进其粒子加速器的维护，例如预测设备故障、优化运行效率等。然而，这些创新在医疗保健领域也展现出惊人的潜力。 CERN 目前正在与欧洲的医院合作开展一系列的项目，致力于将 AI 技术应用于癌症治疗的各个环节：

缩小放射治疗机器的尺寸并提高其易用性

在许多发展中国家，由于放射治疗机器体积庞大、价格昂贵且操作复杂，导致癌症患者难以获得及时有效的治疗。CERN 的 AI 模型可以帮助缩小放射治疗机器的尺寸，并优化其易用性，使其更易于在资源较少的国家/地区使用，让更多患者能够受益于先进的放射治疗技术。

设计用于乳腺癌预防的智能程序

乳腺癌是女性中最常见的癌症之一，早期筛查和预防对于提高治愈率至关重要。CERN 计划明年完成一项癌症检测计划，该计划有望比目前的筛查模型 GAIL 准确 50%。除了年龄因素和病史外，CERN 模型还将通过结合多种因素来确定患乳腺癌的风险，例如某些食物或酒精的摄入量、生活方式和体育活动、女性初次怀孕或更年期的年龄等。

图：AI 在医学中的应用

改进对中风患者的监测

中风是一种突发性脑血管疾病，会导致严重的 neurological deficits。CERN 开发的 Truckstroke 项目利用 AI 技术改进了中风治疗，可以预测患者的病情发展、应该采取的治疗方法以及所需的后续治疗。Truckstroke 目前已在德国、比利时和巴塞罗那瓦尔德希伯伦医院的中风患者中得到应用，约有 10,000 名患者从中受益。 通过将中风患者的大脑图像与 CERN 在 Truststroke 项目中训练的模型进行比较，该算法可以预测患者的病情发展趋势，并为医生提供治疗建议。最重要的是，该工具可以预测中风复发的风险，帮助医生制定更有效的预防措施。

CERN 的数据管理经验：保障患者数据隐私和安全

CERN 在处理粒子物理实验产生的海量数据方面积累了丰富的经验，这些经验也为医疗数据的安全共享提供了重要的借鉴。 在医疗领域，数据共享对于训练 AI 模型和改进医疗服务至关重要。然而，患者数据的隐私和安全也必须得到保障。

分散式数据处理模式

CERN 以建造大型强子对撞机 (LHC) 而闻名，LHC 实验产生了海量的粒子碰撞数据。为了高效地处理这些数据，CERN 开发了一种分散式数据处理系统，将数据存储和处理分散到全球各地的 computing centres。这种模式可以有效地保护数据的隐私和安全，因为敏感数据不会被集中存储在一个地方。

隐私保护和数据安全

CERN 科学家 Luigi Serio 在国际癌症控制联盟 (UICC) 于日内瓦举行的世界癌症大会上解释说：“这是一种新的模式。以前，有大量的数据被集中存储。现在，我们在数据采集的地方（例如医院）进行处理。如果我们能保证隐私、数据保护和模型的稳健性，那么这种模式将对医疗应用产生巨大的价值。” CERN 的数据处理模式为医疗数据合作提供了新的思路，可以在保障数据安全的前提下，促进数据共享，加速 AI 模型的开发和应用。

AI 驱动的癌症筛查和治疗：提高准确性和效率

CERN 开发的 AI 模型不仅可以用于癌症的预防和诊断，还可以用于提高癌症治疗的准确性和效率：

更精准的乳腺癌筛查模型

目前的乳腺癌筛查模型主要依靠年龄、家族史等因素来评估患癌风险，但这些因素并不能完全反映个体的患病风险。CERN 的乳腺癌筛查模型将结合更多的因素，例如生活方式、饮食习惯、基因信息等，从而更精准地评估个体的患癌风险，并为医生提供更个性化的筛查建议。用于训练该工具的数据来自欧洲饮食、癌症和健康前瞻性研究 (EPIC)，该研究包含了 20 多年来收集的信息。 一旦该模型在明年最终确定，它将需要进行测试和监管，因此，在这项前景广阔的乳腺癌筛查系统取代现有方案之前，还需要采取一些步骤。

增强直线放射治疗加速器 (LINAC)

直线放射治疗加速器 (LINAC) 是一种常用的放射治疗设备，但其操作和维护需要专业的技术人员。在许多发展中国家，缺乏专业的技术人员导致 LINAC 的使用效率低下。在这些地区，放射治疗的普及率很低，这不仅是因为成本高，还因为缺乏接受过设备操作培训的专家。 CERN 旨在利用人工智能增强 LINAC，使其更易于操作和维护，并提高治疗的精准度。新的基于 AI 的软件可以帮助预测设备故障、指导用户操作、优化治疗计划等，从而提高 LINAC 的使用效率和治疗效果。名为 STELLA 的项目最初旨在改善一些非洲国家的放射治疗。在这些国家，每 350 万人才拥有一台放射治疗设备，而在美国和大多数欧洲国家，这一比例为每 8 万到 10 万人一台。

拓展 AI 应用：诊断和监测其他疾病

除了癌症治疗，CERN 的 AI 技术还可以应用于其他疾病的诊断和监测，例如中风和阿尔茨海默病：

改进中风治疗

欧洲每年有 110 万人中风，其中 50 万人死亡，近 1000 万幸存者需要长期护理。Serio 解释说：“专业医护人员被数量庞大的中风患者所淹没，他们迫切需要新的工具来支持他们的工作。” CERN 的 Truckstroke 项目利用 AI 技术帮助医生更准确地评估中风患者的病情，并制定更有效的治疗方案，从而提高患者的生存率和生活质量。通过与主服务器交换参数，医院可以在本地配置所有数据，并获得能够测量中风严重程度的预测模型。研究人员解释说：“医生可以使用这些模型来决定对患者采取何种治疗方案。他们还可以了解患者可能的预后和所需的后续护理，例如患者需要住院多长时间、何时可以出院等等。”

监测肿瘤、中风、阿尔茨海默病或痴呆症的发展

CERN 开发的另一项医学应用能够确定大脑中的缺陷、异常或病变，并利用基于 CERN 为防止粒子加速器运行故障而创建的复杂系统，向医生指示病变（例如肿瘤）可能正在发展的精确位置。

CERN 的研究人员解释说：“有趣的是，大脑是一个复杂的系统，可以被建模成一个图形。大脑不同部位的神经元相互连接，你可以建立一个由节点和向量组成的矩阵，将不同部位连接起来。” 通过处理磁共振成像获得的大脑图像，该算法能够以一定的精度检测出病变可能存在的位置。

“该算法将提取图像，指出存在某些异常，甚至可以预测异常的位置和扩散方向。” 这项技术目前正在希腊卡波蒂斯特里安大学医院进行临床测试。Serio 解释说，目前，它已被用于肿瘤或中风的治疗，但 CERN 还计划使用该系统来监测阿尔茨海默病或痴呆症的进展。

CERN 的 AI 力量，为人类健康福祉做出贡献

CERN 将其在粒子物理研究中积累的 AI 专业知识和强大的数据处理能力应用于医疗领域，体现了跨学科合作的巨大潜力。这种做法可以加速 AI 技术在医疗领域的应用，并为解决癌症等全球性健康挑战提供新的解决方案。CERN 提出的数据处理模式在本地处理数据，避免将敏感数据发送到中央存储，有效解决了数据共享和隐私保护之间的矛盾，为医疗数据合作提供了新的思路。CERN 的 AI 研究成果有望为人类健康福祉带来革命性的变化，我们期待着 CERN 的 AI 力量能够助力人类战胜癌症和其他疾病，创造更美好的未来。