华为云联合北京协和医院开发精准治疗肺癌靶向药物的人工智能模型

最近，华为云AI4Science团队与北京协和医院临床药理研究中心韩晓红团队合作，生命科学领域的学术期刊《Translational Lung Cancer Research》上面发表了题目《Development and validation of a deep learning-based model to PRedict response and survival of T790M mutant NSCLC patients in early clinical phase trials using electronic medical record and pharmacokinetic data》研究论文。联合团队共同开发了一种基于CoxMoE算法的人工智能模型，为精确治疗肺癌靶向药物提供了新的策略。

非小细胞肺癌（NSCLC）作为世界上最常见的肺癌类型，其治疗和生存评估一直是医学研究的热点。随着精确医疗的发展，NSCLC的治疗策略已经从传统的化疗转变为靶向治疗和免疫治疗，基于分子和生物标志物。这些新的治疗方法不仅提高了患者的生存率，也给患者带来了更好的生活质量。

在精准治疗方面，2024年的临床实践指南和国家医疗保险目录增加了EGFRR等多种针对特定基因突变的靶向药物。 治疗T790M敏感突变和ALK阳性NSCLC药物。这类药物的加入，为NSCLC病人提供了更多的治疗选择，同时也提高了治疗的个性化和准确性。EGFR-TKI治疗的优点在于其针对性强，能为携带特定突变的病人提供更精确的治疗方案。比如奥希替尼（Osimertinib）三代EGFRR是一种-TKI，NSCLC早期术后辅助治疗取得了突破性进展，显著降低了疾病复发或死亡的风险。

虽然治疗方法不断进步，但NSCLC患者的长期生存率仍有待提高。因此，如何更准确地评估治疗效果和生存状况，尤其是没有进展的生存状况（PFS, Progression-free Survival），从而为病人寻求最佳的治疗方案，成为当前研究的关键。

在此背景下，华为云与北京协和医院合作开发的CoxMoE模型为NSCLC的个性化治疗和生存评估提供了新的视角和工具，通过深入学习技术预测T790M突变患者对靶向药物的治疗反应和生存状况。这项创新的研究结果不仅有望提高NSCLC患者的生存率，而且有望促进整个肺癌治疗领域的发展。

CoxMoE模型与华为AI4Science团队提出的生存分析深度学习模型和多专家输出模型相结合（MoE, Mixture of ExPErts）系统的优点。华为提出的残差全连接网络RFCNN采用了每一个专家模型 (Residual Fully Connected Neural Network) 深度学习架构结构。通过使用Softmax函数，多专家输出MoE来归一化门控输出的权重，实现了各专家网络的输出加权融合。这种模式不仅可以预测病人的治疗反应，而且可以评估没有进展的生存。（PFS）风险评分。

CoxMoE模型在三个不同的病人队列中都表现出了出色的预测能力，有助于识别预后不佳的病人，与整个队列相比，预测精度提高了50%。这一成果不仅展示了华为云和北京协和医院在医学人工智能领域的领先地位，也为全球肺癌治疗研究提供了宝贵的参考。

随着这种模式的进一步完善和应用，未来肺癌患者的治疗将更加准确，生存期预测将更加可靠。华为云与北京协和医院的这项突破性研究为肺癌的精准治疗开辟了新的道路，为患者带来了新的帮助。

这项研究的成功再次证明了人工智能技术在医疗卫生领域的巨大潜力，预示着医疗行业未来的革命性变革。华为云与北京协和医院的合作将继续推动这一领域的发展，为全人类的健康事业做出贡献。

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