肿瘤，是人类健康和生存的最大威胁之一。根据2024年国家癌症中心在JNCC上发布的2022年中国恶性肿瘤疾病负担情况显示，我国每年新发肿瘤患者482万例。而在发病率前十位的恶性肿瘤中，消化系统恶性肿瘤就占据五位。

　　过去，肿瘤的低治愈率让人们“谈癌色变”，而随着生命科学的飞速发展、医疗技术的不断迭代，当前，我国肿瘤治疗方式发生了哪些变化？最前沿的研究成果如何惠及万千普通患者？人工智能等新技术是如何赋能肿瘤诊疗的？

　　带着大众最关心的问题，南方网、粤学习客户端记者采访了南方医科大学南方医院肿瘤内科主任石敏教授，聆听来自临床诊疗最前线的声音。

　　从靠经验“一把抓”到“量体裁衣”式的治疗

　　记者：这些年来，您见证了生命科学发展给肿瘤诊疗带来的哪些革新？您如何理解生命科学的发展与医疗革新的关系？

　　石敏：过去几十年，胃肠肿瘤的治疗经历了数次具有里程碑意义的革新。早年间，胃肠肿瘤的治疗主要依赖于外科手术和以氟尿嘧啶为代表的基础化学药物治疗，治疗手段相对单一，患者的整体生存期有限。进入21世纪后，靶向治疗的问世是肿瘤治疗的一次重大飞跃。例如，针对结直肠癌的表皮生长因子受体（EGFR）和血管内皮生长因子（VEGF）抑制剂的应用，极大地改善了晚期结直肠癌患者的预后。近年来，免疫检查点抑制剂的崛起，更是彻底地改变了胃癌的治疗格局。

　　在这一系列肿瘤治疗方式的演进中，生命科学研究的突破起到了决定性作用。随着基因组学和分子生物学的发展，我们得以从分子层面解析肿瘤，识别出如RAS/BRAF突变、HER2扩增以及微卫星高度不稳定（MSI-H）等关键生物标志物。这使得胃肠肿瘤的治疗从传统的“经验性治疗”正式跨入了“基于分子分型的精准个体化治疗”时代。

　　生命科学与医疗革新是“基础认知”与“临床转化”的关系，二者相辅相成。生命科学在微观分子和细胞层面解码了肿瘤发生、发展及耐药的底层机制，而医疗革新则是将这些机制转化为临床上的创新药物和个体化诊疗方案。没有生命科学的底层突破，临床治疗的革新就无从谈起。反之，医疗革新的临床应用，可以引出更多的临床问题，回到基础层面研究。

　　推动优质医疗资源“街道社区”全覆盖

　　记者：医疗革新最终要惠及万千病患、造福全体人民，但我们同时也面临着医疗资源分配不均的问题。作为一线工作者，您认为我们应如何让最前沿的生命科学研究成果转化为临床诊疗资源，推动医疗资源下沉与规范化诊疗，让全民、全社会共同享有医疗革新的成果？

　　石敏：得益于国家新药审批制度的改革以及临床试验设计的优化，最新的生命科学转化成果从实验室走到临床患者身边（Bench to Bedside）的速度已大幅加快，很多创新药物即时或在几年内就能惠及患者。

　　关于推动医疗资源下沉与规范化诊疗，我认为首先要革新并推广更精准化的预测与评估体系。肿瘤治疗极其复杂，不仅需要新药，更需要精准的用药决策。例如，在胃癌的免疫治疗中，单纯依靠传统标志物有时无法准确预测疗效。我们团队积极引入并倡导肿瘤微环境评分体系。如果能将这类经过验证的评分工具标准化，并推广至基层，就能辅助基层医生更准确地筛选出能从免疫治疗中获益的患者，避免过度用药。

　　第二，可以依托医联体深化多学科会诊模式（MDT模式）。优质资源的下沉不仅是设备的下发，更是诊疗理念的下沉。我们必须让基层医生不仅知道“开什么药”，更要知道“为什么开”，从而真正地掌握复杂靶向及免疫治疗的介入时机和不良反应管理。在既往的这些年间，我们以党建共建、学术交流和科普查房等形式深入省内各个区域，以“东延西拓、南融北联”的思路建立不同的合作模式。目前，我们正牵头组建“南医肿瘤专科联盟”，通过上下联动的MDT模式，让基层患者无需奔波，在当地就能获得与南方医院同等质量的精准治疗决策。与此同时，我科正深入白云区各街道社区医院开展深度合作，通过定期的肿瘤科学治疗理念科普和专家义诊活动，将规范化防治的意识种在基层。这种从“三甲大院”到“区域联盟”再到“街道社区”的全覆盖体系，让优质医疗资源真正触手可及，实现医疗革新落地。

　　AI赋能肿瘤患者“全生命周期全程管理”

　　记者：近年来，“AI+”成为各行各业热议的话题，技术赋能为多种基础研究打开了新的发展局面。您认为在医疗领域，人工智能将带来哪些新的变化？

　　石敏：在肿瘤医疗领域，AI正从一项前沿技术转变为临床科研和诊疗决策的重要辅助工具。以4月10日南方医院联合华为及业界多家医疗机构、行业伙伴发布的医院通用人工智能平台HAIP（Hospital AI Platform，简称：HAIP）来看， 人工智能带来的变化是迅猛的。

　　首先，AI突破了高维度科研数据的分析瓶颈。肿瘤是一个高度异质性的生态系统，产生的数据量是海量的，而AI的算力优势能够帮助我们精准捕捉到微小且特异的细胞差异或特征。其次，AI可以帮助构建疗效与预后的精准预测模型。临床上，AI正在与影像学、病理学等多学科深度结合。通过让AI深度学习患者的病理切片特征、基因突变图谱以及影像数据，可以在患者接受系统性治疗前，前置预判其对某款靶向药物或免疫药物的敏感性。避免无效治疗带来的时间延误和身体损耗。第三，AI可以实现临床诊疗流程减负，提升效率。肿瘤患者的病史通常非常长，跨越多个治疗阶段。AI让医生能将更多的精力回归到复杂病情的思考以及与患者面对面的沟通上。最后，AI可以赋能患者的全程管理。借助AI驱动的智能随访系统和交互机器人，有可能为患者建立个性化的院外随诊档案。AI不仅能定期提醒患者复查、服药，还能收集患者在家的毒副反应和体征数据，及时预警、心理疏导、康复陪伴等。

　　南方医院和华为公司共同研发的HAIP平台，其先进理念不仅仅体现于上述几个方面，更先进的是在助力的同时，会逐渐帮助使用者进化至合作者。HAIP通过统筹全院算力、数据和模型资源，将分散“垂直”的AI能力整合为可共享、可进化和可向基层赋能的“通用”数智化底座，推动医疗AI建设从“单点部署、零散应用”向“统一规划、全域协同”的转变，真正地实现从“单次治疗”向“全生命周期全程管理”的跨越，加速推进智慧医疗创新科研成果从实验室走向应用一线、从试点场景走向全场景落地。