隨著醫療技術的飛速發展，人工智能在肝癌診療中的應用備受關注。然而，如何將人工智能有效整合到多學科診療（MDT）中，實現數據標準化管理，提升診療決策質量，仍面臨諸多挑戰。近期，海軍軍醫大學第三附屬醫院沈鋒教授在2025西派會上接受采訪時，詳細解析了人工智能在肝癌MDT中的應用現狀、面臨的困境及未來發展方向。沈教授指出，盡管肝癌MDT的發展相對滯后，但通過完善基礎性工作、提升數據質量，人工智能必將在肝癌診療決策中發揮越來越重要的作用。

?特邀嘉賓?

沈鋒

海軍軍醫大學第三附屬醫院

主任醫師、教授、博士生導師、海軍專業技術少將

國際肝膽胰協會（IHPBA）理事

亞太肝膽胰協會（A-PHPBA）理事兼秘書長

亞太肝臟外科發展委員會（APHAB）主席團副主席

國家衛健委《肝癌診療規范》編寫專家委員會副主委

中國臨床腫瘤學會（CSCO）肝癌專家委員會主委

中國臨床腫瘤學會（CSCO）膽道腫瘤專家委員會候任主委

中華醫學會外科學分會肝臟學組副組長

全軍肝膽外科專業委員會主委

以第一完成人獲國家科技進步二等獎，上海市科技進步一等獎（2項）等20余項科技獎勵，獲何梁何利基金會科學與技術進步獎

以通訊作者發表SCI論著150余篇；主編專著《肝癌》，擔任《黃家駟外科學》第八版副主編，第九版主編之一，Inter J Surg副主編等

《腫瘤醫學論壇》：目前來看，肝癌的MDT發展似乎比其他癌種稍晚一些。您認為MDT在肝癌領域面臨的障礙以及目前能夠發揮的作用是什么？

沈鋒教授：

我們期望人工智能（AI）在MDT中發揮更大的作用，但確實在肝癌領域發展相對遲緩。主要原因是基礎性工作還不夠完善。一方面，肝癌治療的專業性較強，且國際、國內指南都非常明確，這使得MDT在難度較大的決策方面受到一定限制。不過，人工智能和MDT的普及和發展仍然是我們需要加強的方向。

人工智能在MDT中的應用可以從兩個方面促進發展：第一，它能夠為MDT提供更扎實的基礎。例如，通過人工智能處理大數據，能使現有的臨床證據更加可靠。第二，AI還可以提供一個平臺，讓不同專業背景的醫生能夠在同一基準下進行討論。從學術角度來說，臨床證據的等級問題值得關注。目前，我們的臨床證據質量參差不齊，部分研究的內部真實性很高，但外推性有限。特別是在我們這樣一個肝癌異質性很強的大國，診療條件存在差異的情況下，需要人工智能賦能的大數據來獲得更好的依據，使指南和共識更加真實扎實。

《腫瘤醫學論壇》：在人工智能出現之前，由于樣本量有限，我們通常依賴隨機抽樣來推導出更廣泛的結論，從而支持藥物審批和臨床指南的制定。現在，人工智能似乎可以整合所有數據庫中的證據，以支持治療模式的選擇等。您對此有何看法？

沈鋒教授：

人工智能確實可以整合大量數據，但我們也需要注意，在肝癌治療領域，標準化是一個關鍵的基礎性工作。雖然大數據在一定程度上能夠彌補標準化的不足，但它也可能影響數據的質量，這是我們必須重視的問題。

我們特別關注肝癌的標準化處理，目前正在進行一項關于數據庫的課題研究。我們首要任務是統一數據采集標準，包括名詞字段的標準化，建立一個完善的知識庫。如果要將這個知識庫應用于人工智能大數據分析，還需要在更大范圍內取得共識，以克服大數據應用中的偏差問題。這是一項非常重要的基礎性工作。

《腫瘤醫學論壇》：您剛才提到數據，我們在進行數據治理時也發現，公立醫院的數據體系存在幾個問題，例如難以實現多中心數據的整合，以及不同醫院對疾病、藥品和不良反應等的定義存在差異。這些問題對人工智能的應用構成了挑戰。您認為應該如何解決這些問題？

沈鋒教授：

標準化是一個問題，但我認為更大的問題在于數據質量。數據質量不應僅僅以數據量的大小來衡量，雖然數據量是一個重要因素，但必須以高質量為基礎。

何謂高質量的數據？例如，要對臨床決策有指導價值的數據，必須能夠涵蓋患者診治的全過程。然而，這一點幾乎很難實現。目前醫院的院內數據實際上是不完整的。主要原因在于患者就醫行為的分散性，即患者往往在不同醫療機構間流動就診，導致單一醫療機構的院內數據無法完整記錄患者的診療全程。而患者完整的診療記錄對制定準確的治療決策來說是至關重要的。

以腫瘤外科為例，我們主要針對相對早期、相對局限的病例。在臨床上，我們評估病人獲益主要是看生存期。但影響生存期的因素非常多，這個問題不僅存在于肝癌，在其他癌癥中也同樣存在。雖然少量完整的數據通過努力是可以獲得的，但要基于人工智能大數據來覆蓋所有治療要素和病人的治療反應，這是非常困難的。

這個問題不僅僅是技術層面的問題，更涉及到頂層設計和系統性的解決方案。例如，腫瘤患者在回家后往往不會主動反饋他們的健康狀況和用藥情況。但這并不是我國獨有的問題，西方國家也存在類似的情況。然而，西方國家的保險系統相對較為完善，能夠更好地支持患者的數據反饋和管理。相比之下，我國的保險系統種類較多，且覆蓋面較廣，這使得數據收集和管理變得更加復雜。此外，我國的肝癌患者數量龐大，遠超西方國家。

因此，我認為建立一個高質量的全病程管理系統，需要從基礎做起，逐步積累經驗。同時，還需要融入多組學和其他新技術，以適應未來個體化醫療的發展趨勢。

《腫瘤醫學論壇》：我國是肝病大國，在肝癌治療領域，您認為我國的治療水平和新藥研發等方面與國際水平相比處于什么位置？

沈鋒教授：

我覺得應該分兩個方面來說。首先，在腫瘤外科方面，特別是對早期腫瘤的治療，我國已經躋身國際前列。在中晚期的藥物治療方面，我國的內科藥物研究專家也取得了顯著成果，起到了引領作用。我認為這與我國的國情密切相關，因為肝癌是我國高發的疾病之一。因此，我認為我國肝癌治療在國際上應該處于非常重要乃至不可或缺的研究力量的地位。

在中國肝癌治療領域，預防具有重要意義。正如樊院士所強調的，預防是關鍵的環節。由于我國80%-90%的肝癌是由乙肝病毒引起的，因此消除乙肝對于預防肝癌而言是既關鍵又經濟的方法。

目前，我國在母嬰垂直感染阻斷方面取得了顯著進展。然而，我們仍面臨一個重要挑戰：患者對自身乙肝感染狀態的知曉率較低。根據臨床觀察，很多患者并不知道自己感染了乙肝，這導致他們沒有積極參與定期檢測和篩查。目前全國的乙肝感染知曉率僅為30%-40%，與世界衛生組織要求的80%-90%相比還有較大差距。這個問題直接影響到抗病毒治療的開展，有效的抗病毒治療能顯著降低肝癌發病率。

總的來說，肝癌在很大程度上是可以預防的，關鍵在于提高知曉率，促進及時的抗病毒治療。從既往臺灣以及中國大陸的多項研究數據來看，雖然在個體層面可能不易觀察到明顯效果，但從群體水平來看，抗病毒治療確實能降低肝癌發病率。

《腫瘤醫學論壇》：作為一名外科醫生，您認為人工智能在未來外科手術或輔助診斷中的發展趨勢如何？

沈鋒教授：

在現代醫療領域，技術的發展尤其是人工智能的應用正在深刻地影響著我們的診療過程。人工智能的輔助不僅僅體現在機器人手術上，也包括在輔助診斷方面的廣泛應用。然而，我認為最為重要的還是在外科決策上的應用。早期診斷是我們一直強調的一個重要環節，篩查實際上就是早期診斷的一部分。看病的過程主要分為兩個階段：首先是診斷，即明確是什么病；其次是治療決策，即針對病情選擇何種治療方案。在這個過程中，人工智能的作用顯得尤為突出，因為它能夠幫助我們做出更精準的決策，從而使病人獲得最大的益處。

在治療過程中，我們面臨兩個難以避免的問題。首先，有些病人的治療效果可能很好，但他們是否在以最小的代價（包括身體負擔和經濟成本）獲得這種效果？這一過程我們稱為避免過度治療。除此之外，還要避免治療不足，這也是一個決策問題。對于高危患者，特別是那些容易復發或預后較差的患者，可以通過人工智能輔助決策，實施更有針對性的強化治療方案。

剩下的就是技術方面的問題了，雖然技術創新和改進都很重要，但更關鍵的是要把握正確的發展方向，確保人工智能技術能真正服務于提高醫療質量和患者獲益的目標。

指導專家：沈鋒教授 編輯：momo

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