俄罗斯开发出癌症检测软件，可帮医生早诊断

　　俄罗斯专家开发出一款软件，能通过非特异症状早期识别癌症。该项目以持续机器学习方法为基础，面向内科医生、助理医师、全科医生及卫生工作者和科研人员。

　　开发人员认为，该软件可提高癌症早期诊断率，从而提高疗效。但医生们警告说，这一技术的推广和应用可能会存在一些困难。

　　不耽误时机

　　圣彼得堡IT医疗行业数字方案开发公司“Teh-lab”开发出一款基于持续机器学习方法的新软件，用于癌症早期发现，有助于评估非特异性症状，尽早发现恶性肿瘤发展并实时确定其发展的原因。

　　Teh-lab公司经理沙波瓦洛夫说：“由于每年确诊的癌症病例越来越多，非专科医生工作量在增加。对他们来说，第一个根据患者症状提出恶性肿瘤怀疑非常重要。”

　　他说，俄罗斯正进行大规模癌症筛查，以发现人群中存在的乳腺癌、宫颈癌、肺癌、结肠癌或直肠癌。这项计划旨在发现癌症具体症状，即特异性症状，为此需要细胞学涂片、乳腺摄影和X射线荧光检查等技术。

　　癌症的非特异症状非常难以评估和识别。沙波瓦洛夫说，与最常见癌症筛查计划相比，这些症状可能发展出的疾病种类要多得多。他说：“用这项技术的目的不是将助理医师或医生检查过的所有患者都转移到肿瘤医生那里，而是大幅提高这一比例。”推广这项技术的主要效果将体现在患者身上：癌症的早期诊断率提高意味着治疗方法的有效性提高，最终提高居民的生活质量和预期寿命。

　　早期预警

　　从使用者角度看，这项技术的工作原理如下：医生在收集病史过程中，在一个特殊电子表格中（软件界面与表格类似）记录患者感受，如果这些感受与某一组科学证明的癌症预示指标相符，则软件会建议医生“保持警觉”，从而为患者安排补充检查。

　　这正是该软件的目的，即人为“提高”这些诊断的组别并吸引医生注意，花费医生最少的时间和最小的注意力。

　　Teh-lab公司卫生项目总监考夫曼说：“我们几年前制定了解决方案基础，其科学基础是俄罗斯卫生部批准的《癌症早期发现方法》，现在我们正利用机器学习算法改进软件，包括用所谓的强化学习。”

　　此外，该软件还有可能用于跟踪患者求医后的状况，如是否确认癌症怀疑、是否早期发现癌症，从而大幅提高治疗效果等。

　　仍存在一些问题

　　毫无疑问，该软件非常实用。俄罗斯萨马拉国立医科大学肿瘤教研室主任、医学博士、副教授卡加诺夫表示，它可以成为基层医生早期肿瘤检测的助手。

　　他说：“这是医生执行癌症警惕算法的一个非常重要的组成部分。癌症早期诊断在随后治疗中起着关键作用，并影响治疗效果。”

　　不过，“俄铁医疗”中央临床医院科室主任、放射科医生罗曼诺夫认为，这一概念目前仍然存在一些技术和临床问题。

　　首先，必须明确该软件是将集成到现有医疗信息系统中，还是成为一个独立产品。他说：“第二种情况下我担心很难激励基层医生使用。”

　　其次，恶性疾病症状不特异。罗曼诺夫认为，该软件还存在其他一些问题，但如能顺利解决，可以成为医生的好帮手。