人工智能助力肝癌治疗：大型语言模型预测效果媲美资深医生

由中国科学院合肥物质科学研究院的李海教授领导的科研团队首次系统地研究了大语言模型（LLMs）在预测肝癌免疫治疗反应中的潜力，为AI驱动的精准医疗开辟了一条新路。这一研究成果发表在《医疗系统杂志》上。 肝细胞癌（HCC）是全球范围内最常见的致命癌症之一，尤其是晚期患者，目前的组合疗法如免疫检查点抑制剂和靶向治疗虽然带来了一些希望，但只有约30%的患者能够有效响应。因此，预测个体化治疗效果成为了一个亟待解决的重要问题。 在这项研究中，研究人员评估了GPT-4、GPT-4o、谷歌Gemini和DeepSeek这四款领先的大语言模型在使用零样本学习时的预测能力。零样本学习意味着这些模型在训练过程中并未专门接触到肝癌数据。研究使用了186名不可手术切除HCC患者的临床和影像信息作为数据集。 为了提高预测性能，研究人员采用了多种决策策略，如投票规则和逻辑组合，并开发了一种名为Gemini-GPT的混合模型。结果显示，Gemini-GPT模型的预测准确性与具有超过15年经验的资深医生相当，但在速度和准确性方面超过了初级和中级医生。该模型在不同治疗类型和疾病阶段表现出稳定的结果，特别是在识别可能受益于治疗的患者方面表现出色，其一致性甚至优于人类医生。 此外，简单逻辑策略的应用进一步提升了Gemini-GPT模型在实际临床环境中的实用价值。李海教授表示：“这项研究表明，AI可以辅助医生做出更好的决策，为癌症患者提供更加个性化的治疗方案。” 该研究是将可信AI技术应用于真实世界肿瘤学的一个重要里程碑，证明了大语言模型不仅在语言处理方面表现突出，在逻辑推理、预测和辅助关键医疗决策方面也展现出巨大潜力。