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摘要：作为互联网创新不可或缺的一部分，人工智能的技术通过识别、跟踪、预测和管理等方法受到了广泛应用。 “人工智能+癌症治疗”是今天医学界非常热门的话题，两者的结合是人工智能与产业深度融合的重要体现。目前，人工智能广泛应用于医学影像、疾病辅助诊断及治疗，新药研发、便携式机器人，康复辅助机器人以及生物医学研究等。其中，以智能机器人为代表的蓬勃发展，医疗智能机器人作为世界智能机器人发展的先行者，淘汰了新一波对手。有效减少医疗资源短缺，降低医务人员感染风险，协助医生更快的查找病根，促进医疗行业知识发展。
整体上看，我国人工智能医疗市场仍处于探索阶段，如何基于AI技术开拓发展应用场景，已成为当下各大科技公司的主攻方向。人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。其中基础层和技术层由于技术壁垒较高，其布局主要来自科技巨头，应用层则涌现出多家新型人工智能医疗创业公司。国内疾病风险预测、智能医疗背景下的公司数量最多，占医疗人工智能公司总数的一半以上，但该领域的专业医生缺口大、误诊漏诊率偏高以及诊断速度有限，基于以上行业的缺陷，未来几年国内智能医疗行业势必会掀起一股新的热潮。
一、国内外研究现状及发展建议
近年来，人工智能在医学研究中的应用不断深入，癌症研究成为人工智能的热点，美国在人工智能领域走在世界前列。本次研究发现，与人工智能相关的癌症研究领域的文献数量逐年增加，美国是文献数量最多的国家。文章被引率一直高于世界平均水平，这些研究机构多为广泛的大学（系统内设有医学院或医学中心）和从事癌症研究的专业医疗机构，为跨学科合作研究创造了良好条件，人工智能对癌症领域的研究，加上美国政府在人工智能领域的研究经费投入大，专利产出较多，因此具有很强的影响力。中国在出版物数量上排名第二。与美国相比，虽然有国家政策文件支持，研究非常活跃，研究成果增长迅速，医学人工智能技术有一定的储备，但有一个研究课题和跨机构合作不足，被引论文率较低，与美国在资本投资上仍有差距，研究方向侧重于现有技术和应用研究，底层基础技术和突破性技术研究薄弱等问题。针对上述情况，一是建议高校科研机构加强与医疗卫生机构和企业的合作。高校科研机构提供技术研究，医疗卫生机构提供数据和应用场景，与具有互补技术优势的企业合作，进一步推进人工智能在癌症研究中的应用;二是建议增加科研经费。加强核心技术研究与创新。继续投资传统优势技术，确保领先地位，加大对先进技术的投入，开展专项研发（力争达到世界一流水平，推动技术发展;此外，人才培养、道德和法律将成为世界人工智能研究共同的未来战略突破点。
二、通过人工智能提高诊断效率
三、疾病诊断是医疗行业最基本的业务活动，对疾病信息的确定和疾病的后续治疗具有积极作用。在这个飞速发展的高科技时代，人工智能技术在疾病的诊断中得到了广泛的應用，例如在肝、肾、前列腺等器官疾病的诊断中，人工智能技术可以获得这些器官疾病的准确图像数据。能够为疾病的诊断提供有效的支持，确保疾病的发生诊断的效率和准确性。比如在国外，人工智能技术与医学诊断已经达到了更深层次的融合。在德国，一些医院已经开始使用人工智能医生。通过患者与人工智能医生的交流，“医生”会调用并分析疾病信息库中的数据，实现对患者的有效分析和诊断。条件 制定相应的配方。显然，将人工智能技术融入医疗诊断活动后，医生可以从繁琐的工作中解脱出来。抓住这个机会，医生将有更多的时间和精力来分析疑难杂症，诊断和治疗危重病人。提高了医疗诊断活动的效率，对医疗活动的发展产生了积极的影响。
四、发展预期
从人工智能在癌症研究领域的热点可以推断，它可以应用于分子生物学、细胞组织学、临床诊断、治疗和预后预测等领域，涵盖基础研究和临床研究的多个方面，具有广泛的应用前景、应用范围。
从高频、高中心性关键词和关键词时区分布图可以看出，人工智能在癌症研究中的热点主要有：一是人工智能在乳腺癌诊治中的首次应用，2010年以来，神经网络技术的主要用途是将乳腺癌进行分类。2012-2014年主要是分析肿瘤的质地变化以提高放疗的准确性。 2015-2018年的研究方向主要是将人工智能学习、深层卷积神经网络等人工智能技术在CT、MRI、超声等临床诊断的应用，二是人工智能在癌症基础研究研究中的应用。2010年到2013年主要关注和研究细胞中的基因表达，在细胞组织进行光谱学方法的敏感度分析。从2014到2016年，在体外研究了癌细胞的转移、生长、信号通路和突变。2017年起开始对腺癌进行研究。三是人工智能在构建癌症模型中的应用。2010年至2013年，我们利用人工智能学习建立预测模型，对化疗受益人进行Logistics效率分析，进行风险因素研究，并在后期引入定量构效关系等方法进行模型管理和验证。2017年，人工智能与大数据相结合，开始开展肿瘤异质性和肿瘤放射学研究，致力于降低癌症死亡人数;从肺癌诊断和检测来看，2010年人工智能在肺癌中的应用主要是利用人工神经网络来研究生物标志物。 2013-2014年，癌症的诊断和检测是研究的热点，尤其是鳞状细胞癌。由此看来，项目预计根据人工智能的方法学研究，利用分类器、支持向量机等工具，通过微阵列、随机森林、自然语言处理等算法改进人工智能方法和技术，对信息进行处理和优化，预测癌症的发生发展。
蛋白质研究是人工智能应用于癌症研究的开创性领域。早期的微阵列技术为基因研究提供了方法论基础。标准化阵列包括数千个基因表达和数百个样本。异常组织中表达的基因可以与正常组织中表达的基因进行比较。对疾病病理学有很好的了解，更好地诊断和预测基因表达！基因表达需要蛋白质研究。蛋白质检测可以贯穿于癌病的发生、发展、转移、诊断和治疗的全过程。通过使用人工智能方法研究蛋白质，癌细胞生长的整个过程是一个前沿。
五、总结
癌症研究中的人工智能现已成为世界各国科技革命的新舞台。利用国外研究的热点和前沿，结合自身特点，发挥我国在癌症防治方面的优势，利用人工智能，重点开展国际合作与国家机构间的合作，更好地促进中国在人工智能癌症领域研究中的发展。
本文为桂林航天工业学院2021年大学生创新创业训练计划项目《智能癌症医生》（202111825136）成果。
整体上看，我国人工智能医疗市场仍处于探索阶段，如何基于AI技术开拓发展应用场景，已成为当下各大科技公司的主攻方向。人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。其中基础层和技术层由于技术壁垒较高，其布局主要来自科技巨头，应用层则涌现出多家新型人工智能医疗创业公司。国内疾病风险预测、智能医疗背景下的公司数量最多，占医疗人工智能公司总数的一半以上，但该领域的专业医生缺口大、误诊漏诊率偏高以及诊断速度有限，基于以上行业的缺陷，未来几年国内智能医疗行业势必会掀起一股新的热潮。
一、国内外研究现状及发展建议
近年来，人工智能在医学研究中的应用不断深入，癌症研究成为人工智能的热点，美国在人工智能领域走在世界前列。本次研究发现，与人工智能相关的癌症研究领域的文献数量逐年增加，美国是文献数量最多的国家。文章被引率一直高于世界平均水平，这些研究机构多为广泛的大学（系统内设有医学院或医学中心）和从事癌症研究的专业医疗机构，为跨学科合作研究创造了良好条件，人工智能对癌症领域的研究，加上美国政府在人工智能领域的研究经费投入大，专利产出较多，因此具有很强的影响力。中国在出版物数量上排名第二。与美国相比，虽然有国家政策文件支持，研究非常活跃，研究成果增长迅速，医学人工智能技术有一定的储备，但有一个研究课题和跨机构合作不足，被引论文率较低，与美国在资本投资上仍有差距，研究方向侧重于现有技术和应用研究，底层基础技术和突破性技术研究薄弱等问题。针对上述情况，一是建议高校科研机构加强与医疗卫生机构和企业的合作。高校科研机构提供技术研究，医疗卫生机构提供数据和应用场景，与具有互补技术优势的企业合作，进一步推进人工智能在癌症研究中的应用;二是建议增加科研经费。加强核心技术研究与创新。继续投资传统优势技术，确保领先地位，加大对先进技术的投入，开展专项研发（力争达到世界一流水平，推动技术发展;此外，人才培养、道德和法律将成为世界人工智能研究共同的未来战略突破点。
二、通过人工智能提高诊断效率
三、疾病诊断是医疗行业最基本的业务活动，对疾病信息的确定和疾病的后续治疗具有积极作用。在这个飞速发展的高科技时代，人工智能技术在疾病的诊断中得到了广泛的應用，例如在肝、肾、前列腺等器官疾病的诊断中，人工智能技术可以获得这些器官疾病的准确图像数据。能够为疾病的诊断提供有效的支持，确保疾病的发生诊断的效率和准确性。比如在国外，人工智能技术与医学诊断已经达到了更深层次的融合。在德国，一些医院已经开始使用人工智能医生。通过患者与人工智能医生的交流，“医生”会调用并分析疾病信息库中的数据，实现对患者的有效分析和诊断。条件 制定相应的配方。显然，将人工智能技术融入医疗诊断活动后，医生可以从繁琐的工作中解脱出来。抓住这个机会，医生将有更多的时间和精力来分析疑难杂症，诊断和治疗危重病人。提高了医疗诊断活动的效率，对医疗活动的发展产生了积极的影响。
四、发展预期
从人工智能在癌症研究领域的热点可以推断，它可以应用于分子生物学、细胞组织学、临床诊断、治疗和预后预测等领域，涵盖基础研究和临床研究的多个方面，具有广泛的应用前景、应用范围。
从高频、高中心性关键词和关键词时区分布图可以看出，人工智能在癌症研究中的热点主要有：一是人工智能在乳腺癌诊治中的首次应用，2010年以来，神经网络技术的主要用途是将乳腺癌进行分类。2012-2014年主要是分析肿瘤的质地变化以提高放疗的准确性。 2015-2018年的研究方向主要是将人工智能学习、深层卷积神经网络等人工智能技术在CT、MRI、超声等临床诊断的应用，二是人工智能在癌症基础研究研究中的应用。2010年到2013年主要关注和研究细胞中的基因表达，在细胞组织进行光谱学方法的敏感度分析。从2014到2016年，在体外研究了癌细胞的转移、生长、信号通路和突变。2017年起开始对腺癌进行研究。三是人工智能在构建癌症模型中的应用。2010年至2013年，我们利用人工智能学习建立预测模型，对化疗受益人进行Logistics效率分析，进行风险因素研究，并在后期引入定量构效关系等方法进行模型管理和验证。2017年，人工智能与大数据相结合，开始开展肿瘤异质性和肿瘤放射学研究，致力于降低癌症死亡人数;从肺癌诊断和检测来看，2010年人工智能在肺癌中的应用主要是利用人工神经网络来研究生物标志物。 2013-2014年，癌症的诊断和检测是研究的热点，尤其是鳞状细胞癌。由此看来，项目预计根据人工智能的方法学研究，利用分类器、支持向量机等工具，通过微阵列、随机森林、自然语言处理等算法改进人工智能方法和技术，对信息进行处理和优化，预测癌症的发生发展。
蛋白质研究是人工智能应用于癌症研究的开创性领域。早期的微阵列技术为基因研究提供了方法论基础。标准化阵列包括数千个基因表达和数百个样本。异常组织中表达的基因可以与正常组织中表达的基因进行比较。对疾病病理学有很好的了解，更好地诊断和预测基因表达！基因表达需要蛋白质研究。蛋白质检测可以贯穿于癌病的发生、发展、转移、诊断和治疗的全过程。通过使用人工智能方法研究蛋白质，癌细胞生长的整个过程是一个前沿。
五、总结
癌症研究中的人工智能现已成为世界各国科技革命的新舞台。利用国外研究的热点和前沿，结合自身特点，发挥我国在癌症防治方面的优势，利用人工智能，重点开展国际合作与国家机构间的合作，更好地促进中国在人工智能癌症领域研究中的发展。
本文为桂林航天工业学院2021年大学生创新创业训练计划项目《智能癌症医生》（202111825136）成果。