在过去十年中，很少有什么想法能像人工智能(AI)在肿瘤诊疗领域的应用那样引起如此多的兴奋和困惑。
从我们最初宣布计划应用Watson技术帮助肿瘤医生的那一刻起，我们就面临着两极分化的舆论热潮。从天花乱坠的宣传，比如：“你的下一个医生可能是机器人！”到冷嘲热讽：“AI在医疗领域注定失败的5个原因”，各种报道五花八门。
如今，通过数据、分析和人工智能来帮助改善癌症诊疗的历程已经走过了5个年头。尽管我们仍处于早期的初级阶段，但让我感到高兴的是，实际的进展远比上面提到的那些新闻报道所讲述的故事更令人鼓舞。
事实上，人工智能不仅可用于在目前支持医生为患者实施癌症诊疗，还可产生可量化的结果，帮助设定未来的发展方向。
美国临床肿瘤医师协会(ASCO)年会是世界领先的肿瘤医生和癌症研究人员的年度盛会，在 2019 年的年会上，展示了几十个此类进展的例子。
基于我们对这些摘要的研究，以及我们参与ASCO上提到的多项研究的经验，我们正在不断深入了解如何最有效地应用这项技术。启示是：机器人肿瘤专家并非等于答案。
事实证明，人工智能能够帮助医生有效管理人类大脑无法应对的海量数据。人工智能在放射、病理、皮肤病等领域的图像识别应用已广为人知。医生可能不记得与特定临床情况相关的最新文献，而这项技术可以伸出援手，提供可选的治疗方案以及经过整理的医学文献。
人工智能还可用于分析、利用数以千计临床试验的资格标准，并将患者与相应的试验匹配起来。该技术还可用于快速对肿瘤基因组测序的结果提供注解，确定针对患者的潜在可选的个性化治疗方案。
ASCO的数据表明，该技术有可能用于促进医生和患者之间的共享式治疗决策，丰富肿瘤多学科会诊的讨论，对医生进行培训，还可用于远程咨询。
这是巨大的进步。最初，将人工智能引入癌症治疗领域被称为具有里程碑意义的“登月计划”，而现在，以前未知的目标实现之路已经有了明确的前进方向。
在ASCO年会上发表的一份研究报告展示了一个取得切实进展的例子：分析了印度的1000名乳腺癌、肺癌和结直肠癌患者的治疗经历。研究报告表明，一个肿瘤多学科会诊小组（一组来自不同专业的医生，他们负责审查和讨论患者的治疗方案）根据由Watson for _disibledevent="color: rgb(51, 51, 51); font-family: sans-serif, Arial, Verdana, 'Trebuchet MS'; font-size: 13px; line-height: 20.7999992370605px;"> Nathan Levitan（医学博士）是 IBM Watson Health Oncology and Genomics首席医疗官。
