剑桥大学计算肿瘤学教授Florian Markowetz认为，用AI找到单一的"癌症解药"几乎不可能，因为癌症在不同器官中出现且致病机制各异。AI的真正价值在于辅助预测和图像分割，比如用卷积神经网络自动分析食道癌筛查细胞图像，替代稀缺的专业病理医生。
"癌症是如此复杂的一种疾病，它可以出现在身体的任何部位，致病机制也各不相同。"剑桥大学计算肿瘤学教授Florian Markowetz直言，"彻底消灭它的想法，我认为非常非常不可能。"
他不是AI怀疑论者。作为英国癌症研究中心剑桥研究所的计算肿瘤学专家，Markowetz每天都在用AI工具。但他对AI在癌症中应该扮演什么角色有着清晰而务实的态度。
计算工具在癌症研究中并不新鲜，已经用了几十年。AI擅长的是预测：从数据中预判结果。一个典型案例是放射学中的图像分割——AI自动在扫描影像中找到肿瘤边界，这项工作之前需要专业放射科医生逐帧标注。
另一个更生动的例子是"胶囊海绵"。剑桥早期癌症研究所的Rebecca Fitzgerald发明了一种创新检测方法：对于因胃酸反流导致巴雷特食道的患者，传统检查需要做内窥镜——一种侵入性且令人不适的检查。她开发了替代方案：一颗拴在绳子上的药丸，吞下去后在胃里溶成一块小海绵，拉回来时沿途收集食道细胞。
瓶颈在于：分析这些细胞样本需要高度专业化的病理医生。Markowetz的团队用卷积神经网络来分析细胞图像，让AI承担了过去只能由稀缺专家完成的工作。他称这项技术非常简单，瓶颈被AI解开了。
美国当前的五年癌症生存率已经达到70%的创纪录水平。HPV疫苗、新药疗法都在推进。AI不是万能钥匙，但它正在成为拼图中不可或缺的一块。
原文：https://www.iflscience.com/could-ai-find-a-cure-for-cancer-a-computational-oncology-expert-shares-his-view-84093