又一场诊疗革命！从理想到现实，还有多久？快来听MD安德森专家激辩AI在肿瘤诊疗中应用的现状与未来

主要观点总结

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医学领域的应用正从概念走向现实，特别是在肿瘤诊疗、新药研发等领域。三位深耕于该领域的顶尖专家围绕AI在肿瘤诊疗中的应用与挑战展开了一场精彩的访谈。他们讨论了多模态AI模型、AI病理诊断、AI辅助新药研发等方面的应用，并指出了当前存在的挑战和未来的发展方向。

关键观点总结

关键观点1: AI在肿瘤诊疗领域的应用和挑战

AI技术正在改变肿瘤诊疗的全流程，从预防、筛查、诊断到治疗和监测。专家指出，AI的应用能够帮助医生更精准地预测患者生存，提高诊断和治疗的效率。然而，数据质量、模型可靠性、临床验证的严谨性以及法规伦理的完善仍是AI应用的主要挑战。

关键观点2: 多模态AI模型在肿瘤诊疗中的应用

多模态AI模型因其整合不同来源数据的潜力而备受关注。它能够更全面地捕获患者信息，更精准地预测患者生存。然而，数据融合技术的选择、不同模态预测结果的处理以及金标准生物标志物的匹配等问题仍需解决。

关键观点3: AI病理诊断的发展和挑战

基于基础模型的AI病理分析是近年来的突破性进展之一。海量病理图像数据为训练强大的AI模型提供了基础。然而，要将这些工具从辅助角色转变为标准诊疗流程的一部分，仍需解决证据等级、资源、法规等多方面的挑战。

关键观点4: AI在新药研发中的应用

AI正在深刻变革药物研发的全链条，从新药靶点发现到临床试验设计优化。数字孪生概念的应用、AI在临床试验设计优化中的角色以及AI在临床试验数据分析中的价值等受到专家们的关注。然而，技术的可靠性、数据的精确性仍是未来发展的重点。

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