对于癌症超早期预防与治疗的一些工程学方面的想法,求教广大医疗研究人员,是否可行?

其实用影像学,大数据加人工智能对极早期癌症进行诊断的尝试已经有非常多的企业和科学家在做了。目前诊断准确率超过医生肉眼的只有黑色素瘤等少数一两个癌种,但这一定是一个未来发展趋势
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谢邀,切入点脱离了实际,关键点在于成本。早几年大部分医院CT看个1厘米的结节没问题,但是极少有人能被逮到。问题的关键是,病人根本不会3个月的频率去检查,原因是经济成本,时间成本和健康成本无法承受,而不是CT看的够不够小。否则病人等到有症状才来医院,为时已晚。更重要的是单纯提高精度和分辨率的要求和成本降低的要求是冲突的。此外,肿瘤的生长不能统一的说多少瘤子长多大需要多长时间,肿瘤异质性很大,生长速度千差万别,是否早期转移也是千差万别。
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【对于癌症超早期预防与治疗的一些工程学方面的想法,求教广大医疗研究人员,是否可行?】 其实机体每个系统发生的肿瘤都是不同的,所以寄希望于一个检查筛查出全身的肿瘤,其准确程度肯定没有针对每个系统的检查高。比如现在对于胃肠癌来说,早期筛查在于有经验的内镜医师对高风险人群进行定期的,有质量保证的胃肠镜检查。而像petct这种,很少人会将其列为体检项目。petct一般用于已经发现原发肿瘤的患者的术前评估,以及术后监测。还有petct真的是太贵了。至于ct,mri这些用于早期筛查精确度都不高,也不实际。用于癌症早期筛查的机器肯定是分辨率很高的,并不是哪个医院都买得起,就算是大医院,机器好一些,但是做ct检查排队都要等两三天,mri排队四五天,时间和经济成本都太高了……
至于题干里说的一个月内多次影像学检查是没啥必要的,因为肿瘤病灶在一个月内变化很小。
个人感觉影像学的发展应该集中在胰腺癌吧,因为胰腺癌恶性程度很高预后很不好,大部分病例一发现就是晚期,目前并没有什么很好的早期筛查的方法。还有就是影像学检查在颅内肿瘤里面也是比较有优势的,虽然现在体检项目通常不会有筛查颅内肿瘤这一项,大概是因为发病率不高吧。
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一些体外试验,如肺部CT等,已经可以达到细胞结构层面。然后只是体外,实际上,由于呼吸、心跳、各种组织肌肉等干扰,机器成像是有极限的。
再比如肺部结节,为什么现在大型随机对照试验做出来,也仅仅是在高危人群里才能降低死亡率。普通人去做,几乎多多少少都有结节,有多少是恶性?
切掉?哈,有过一个年轻女性发现肺部结节,考虑良性可能性大,患者强烈要求手术,术后病理提示良性肉芽肿,但是出现术后并发真菌感染,后医疗费用花了几十万。
随访?很多病人结节随访,普遍反应,有焦虑情况,每次复查时,觉得像判刑一样,导致平日无法有效工作、生活,往往随访几次以后,即使稳定,很多人还是切除了。
所以肿瘤筛查,不考虑年龄、生活、家族史等因素,就是无视误诊、漏诊率。大面积,不考虑卫生经济学的去做,在技术没有突破性进展的情况下,现有阶段几乎还没法辨别小病灶性质,我估计恶性肿瘤没切除来几个,估计良性病变要多得多。
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如果你是学工程学的,请联系我,工程学的应用不应该这么狭隘
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一直认为,癌症突破点是细胞和基因。
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善哉。
应该很好的思路。
在处理整体和复杂相关问题的思维技术突破之前,
现代医学就是要充分发挥工业和信息技术的能力。
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提个建议,
在目前,不要局限于影像,应该把影像和多种信息采集结合,形成规范的整体信息,一同交给优质算法的AI,会带来阿法狗一样的突破和惊喜。
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对于食管,胃,十二指肠,结直肠来说,每半年或者一年一次胃肠镜,比pet核磁管用一亿倍而且便宜,我的很多患者都跟我说为啥年年做CT还是没发现胃癌
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想法有点理想化。
影像诊断的成本对于最广大人群来说仍然很大,中国的肿瘤早期诊断率远低于发达国家。
当然,目前影像诊断学发展的方向,一是提高机器的诊断能力,二是提高诊断结果的辨识能力(机器学习,人工智能等等)。但是,影像学诊断手段对人体负担是很大的,剂量,诊断特异性、敏感性和成本很难达到题主所说的平衡。
目前肿瘤没有根治手段,手术、放疗和化疗还是三驾马车,靶向治疗和新型的免疫治疗是几十年来肿瘤治疗的最大突破。
肿瘤的防治原则还是早发现早治疗,但是让一个没有任何异常反应的自认为健康的人去每三个月全身全面体检一次几乎是不可能的。尽管谁都知道治病比防病麻烦一百倍。
终归到底,所有病还都是要靠人自己的免疫系统生扛啊。
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现在有机器帮忙看癌症病灶的算法了,可以和医生结合起来识别癌症。想法很好,但是没有考虑时间成本和机会成本,我们国人13亿多,每一个人都是检查,需要多少时间呢?不同的部位检查模式也不一样。而已需要注意的是有的人90多岁了都没有问题,所以这个检查是过度医疗的。社会的资源是有限的。以后随着计算机技术的发展,可以有癌症标示的技术,比如喝一种药物,可以识别癌症,可佩带的手环接受了这个信息,直接发送给医院,说明需要进行治疗!