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AI赋能肿瘤学知识普及：Deepseek的启示与大众健康新机遇

05月16日

整理：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

随着经济发展，人口老年化加剧，全球癌症发病率的持续攀升，为个人和社会均带来极大挑战。尽管过去二十年间，癌症的治疗手段取得了显著进步，但患者生存时间的进一步提升仍遭遇瓶颈。与此同时，以深度学习为代表的人工智能（AI）技术，正以前所未有的速度渗透到医疗健康相关的各个角落，为肿瘤学的未来发展创造了新的可能。

董爽

湖北省肿瘤医院肿瘤内科医学博士副主任医师

毕业于华中科技大学同济医学院
2024-2025年赴美国加州大学戴维斯分校医学中心访学
长期专注于恶性肿瘤靶向治疗及免疫治疗的临床与科研工作
主持和参与国家及省市级自然科学基金项目10余项，以第一作者在Cancer Discovery、Drug Resistance Updates等高水平期刊发表SCI论文6篇，以副主编出版论著《临床肿瘤免疫治疗学》
现任湖北省免疫学会生物治疗专业委员会委员
湖北省抗癌协会内科专业委员会及肿瘤免疫治疗专业委员会委员
湖北省微循环学会肿瘤专业委员会委员

黄青

湖北省肿瘤医院肿瘤内科主治医师

以共同第一作者或通讯作者在STTT（Signal Transduction and Targeted Therapy），DRU（Drug Resistance Updates）等国际期刊上发表多篇SCI论文
参与多项国家级和省级课题
擅长恶性肿瘤免疫治疗为主的癌症综合诊治

AI赋能肿瘤学：Deepseek助力纠正癌症错误信息，引领公众健康认知

作为AI的优秀代表，Deepseek在肿瘤学领域展现出卓越的应用潜力。凭借精准的数据分析与模型预测能力，Deepseek为肿瘤的早期筛查、精准诊断及个性化治疗方案的制定提供了有力支撑。具体来说，其高效的数据处理能力，能够协助医生更迅速、精确地解读复杂医疗信息，进而优化治疗决策。得到广泛关注的Deepseek，不仅体现AI技术在肿瘤学领域深度应用，更揭示了未来医疗健康智能化、精准化的发展蓝图。因此，我们应把握此契机，充分发挥AI的技术优势，大力推动肿瘤学研究和知识的普及，提升公众健康素养与癌症防治意识。

在信息爆炸的时代，无论是患者、家属，还是医学专业人士乃至普通公众，都广泛使用互联网和社交媒体获取癌症相关信息。然而，这种便捷性背后，也充斥着大量错误或不准确的信息，对公众认知和患者决策造成误导。癌症相关的错误信息类型繁多，包括关于癌症危险因素的谣言、未经证实的“神奇疗法”、甚至伪装成权威医学内容的商业广告，不一而足。社交媒体的快速传播特性进一步加剧了错误信息的扩散。

幸运的是，以Deepseek等大型语言模型（LLMs）为核心的AI驱动型知识平台，为应对这一挑战开辟了新路径。这些先进模型能够高效整合、深度解析海量的医学文献、临床指南及前沿研究数据，从而为临床医生和科研工作者提供强有力的信息支撑与决策辅助。尤为关键的是，它们具备巨大潜力，能够转化为向公众传播精准、易懂的肿瘤学知识的得力工具，助力提升全民科学抗癌的认知水平。

构建负责任的肿瘤学AI：数据为基、伦理为纲、医生为本

首先，构建强大且具备广泛应用能力的AI模型，其根基在于海量、真实且专业的训练数据。尽管我们无法彻底杜绝信息噪音与数据偏差的存在，但为了确保AI在肿瘤学知识传播中发挥其应有的积极效能，由医疗专业人士、权威学术机构、负责任的社交媒体平台及政府部门共同提供并核验真实、专业、高质量的训练数据，显得至关重要。

在这方面，权威医学期刊上发表的高质量学术成果扮演着关键角色。例如，湖北省肿瘤医院肿瘤内科的黄青医生和董爽医生，在国际医学和药学顶级期刊Signal Transduction and Targeted Therapy(IF=49.7)和Drug Resistance Updates(IF=21.2)（IF数据来源于LetPub，截止2025年4月18日）上发表的关于NSCLC分子病理机制、最新治疗（尤其是免疫治疗与耐药）的现状和进展以及未来挑战和展望的综述文章，不仅代表了该领域的学术前沿，也为AI模型提供了专业、可靠的知识来源，帮助AI系统更准确地理解疾病，并及时纠正潜在的错误信息，从而促进肿瘤学知识在专业人士和公众中的准确普及与应用。

尽管AI技术令人惊艳，但我们必须清醒地认识到，当前的AI模型本质上是基于概率的决策辅助工具。它们可以提供数据驱动的合理治疗方案建议，但最终的价值判断和医疗决策仍需符合人类的价值观和伦理考量。AI推荐的方案是否适合患者的社会经济背景、个人意愿以及医学伦理，都需要医生的专业判断和综合评估。因此，医生的核心地位并未改变，AI应被视为赋能医生的强大工具，而非取代者。

携手共创AI赋能的肿瘤学新纪元

抗肿瘤治疗是一场充满挑战的持久战，但AI的蓬勃发展为我们开启了前所未有的机遇。通过充分利用AI在数据分析、模式识别和预测建模方面的强大能力，AI算法能够高效分析医学影像（CT、PET-CT、MRI）、病理图片，辅助医生进行早期肿瘤的检出、良恶性鉴别、肿瘤的精准分期以及预后风险评估。通过整合影像组学、基因组学等多模态数据，AI有望构建更精准的预测模型。不仅如此，AI能够通过分析海量的生物医学数据，加速新药靶点的发现、药物分子的设计与筛选，优化临床试验设计（如利用AI进行患者招募和分层），从而缩短新药研发周期，降低研发成本（具体见黄青医生和董爽医生的文章，DOI分别为10.1038/s41392-025-02243-6和10.1016/j.drup.2025.101215）。

AI的进步源于各学科的发展，其能力的提升依赖于高质量、真实的数据和正确的观点。这需要临床医生、科研人员、制药企业、AI技术专家以及政策制定者等多方力量的紧密合作与共同努力。我们应以患者为中心，积极拥抱AI带来的变革，推动肿瘤学诊疗进入一个更加精准、高效、个性化和智能化的新纪元，最终惠及广大癌症患者。

责任编辑：肿瘤资讯-古木
排版编辑：肿瘤资讯-jyy