治療癌癥一直是個沉重話題。治療困難和費用昂貴，使人們總是談癌色變，但由于環境污染、食品安全、抽煙喝酒、職業壓力、活動缺乏、超重肥胖等因素，癌癥患者在人們日常生活中已經越來越常見。已知的癌癥類型有100多種，每一種類型和每位患者治療方法和反應都有著巨大的不同，這給腫瘤專家們準確地診斷癌癥類型帶來了困難和挑戰。不過現在，AI應用于醫學領域后將讓腫瘤專家們工作變得簡單一些，同時給癌癥患者們治療帶來一些福音。

日本國立癌癥研究中心宣布，該中心將與產業技術綜合研究所等共同開發運用AI系統，為了向每一位癌癥患者提供最合適的治療。具體做法是，以癌癥中心積累的患者基因組（所有遺傳信息）以及血液檢查、圖像診斷等龐大信息為基礎建立數據庫，并與醫學論文等的研究成果相對照，將AI運用在診斷以及治療中。該研究中心將利用AI迅速正確地診斷癌癥，并給患者提供合適治療方案的機制，力爭5年后實際運用。

谷歌DeepMind團隊在研究如何利用AI更好地將放射療法應用到癌癥治療中。現在的醫生只能通過自身經驗以及現有的研究設定該治療法的輻射量。DeepMind正在跟倫敦大學學院醫院合力開發一套能夠將這一過程自動化的人工智能系統。未來，新系統能幫助醫生縮短切割時間。

IBM的Watson利用大數據學習，人工智能在癌癥診療方面取得了令人矚目的進展和成就，很多癌癥患者已經從中受益。醫生在Watson腫瘤系統中輸入患者的個人信息和癌癥分期、病理分期、轉移病灶、體力評分、各種檢查數據等多項具體結果，僅十幾秒后Watson就給出了治療方案，包括總體治療時間規劃、推薦方案、備選方案和不推薦方案等，涉及目前最前沿的國際診療方案及實驗入組情況。Watson自2011年起接受全球頂級癌癥治療中心紀念斯隆凱特琳腫瘤中心（MSKCC）訓練，目前已學習超過300種醫學專業期刊、250種以上的醫學書籍、1500萬頁論文研究數據，以及大量臨床案例。Watson提供的方案與世界頂級腫瘤專家給出的方案有高達90％以上的契合度。

來自英國劍橋大學的神經腫瘤學家Raj Jena在過去的六個月中，使用名為InnerEye的AI系統標記前列腺癌患者的掃描結果。掃描完成后，圖像被匿名化并加密發送到InnerEye程序，即可描述相關結果情況，并創建3D模型。該軟件通過大量的機器學習，目前已經學會了如何標記器官和腫瘤，大大為前列腺癌治療節省了時間（男人的福音啊）。

在醫學雜志發表的一項研究中，Insilico Medicine生物技術研究公司希望通過在AI幫助下大幅削減癌癥藥物研究所需的時間，從而徹底改善藥物研發現狀。其研究人員建立了兩個計算機網絡，即生成式對抗網絡GANs。其中一項研究提出了可能具有抗癌特性的新分子；另一種則是否定哪些藥物抗癌無效。第一個網絡一直試圖“欺騙”后者，讓后者接受新的分子作為合法藥物，這兩種方法都能更好地了解癌癥治療應該是什么樣子。一旦它們通過相互測試，這些網絡就可以用來檢測化合物，以檢測它們的抗癌潛力。這種方法不僅可以更快的促進藥物開發，而且還能給研究帶來更多的經濟效益。

總之，AI人工智能輔助診斷系統可以通過學習（醫學課程）、分析（海量病例）和判斷，能很快提前發現，并早期篩選癌癥，并通過在AI幫助下大幅削減癌癥藥物研究所需的時間，從而徹底改善藥物研發現狀。AI給醫生插上智能的翅膀，是醫生的得力助手。AI人工智能在診斷、治療和藥物研發中展現出其真正價值。無疑，AI進軍醫學界，將創造一場革命。這將給每一個癌癥患者或潛在患者帶來極大的福音。