沃森肿瘤与临床肿瘤医生对肺癌一致性的对比研究

1、沃森肿瘤与临床肿瘤医生对肺癌一致性的对比研究专业领域 肿瘤学III沃森肿瘤与临床肿瘤医生对肺癌一致性的对比研究摘 要背景：人工智能（Artificial Intelligence,AI）在医疗领域的发展迅速，逐渐由实验室研究进入临床实践。IBM公司开发的沃森肿瘤（Watson for Oncology,WFO）在2017年开始应用于中国，它是AI在医疗领域的杰出代表，可以快速，准确的为肿瘤患者提出规范的诊疗方案。近几年来，WFO已经在全国十余个国家展开应用，在我国的应用也越来越广泛，相关的一致性研究也已经很多，但关于是否适用于中国患者，尤其是肺癌患者的报道却很有限。为此，我们做了一项关于WFO

2、与我们肿瘤中心对肺癌患者诊疗方案一致性的回顾性研究。目的：本研究旨在探索WFO在中国肺癌患者中的可行性，分析其存在的问题及优势，为将来的解决方案提供基础。方法：我们随机选取2017年4月至10月在青岛大学附属医院肿瘤精准医学中心接受抗肿瘤治疗的肺癌患者(N=121)。其中100例符合WFO的入组标准。WFO的诊疗方案分为3类，即：“推荐”、“可考虑”和“不推荐”。当临床肿瘤科医生选择“推荐”方案或“可考虑”方案时，认为是一致，其余则认为是不一致。应用Microsoft Excel对所有患者的病例特征进行描述性统计，根据患者的病例分类，性别，年龄是否行手术等分组，对其一致性进行分析。采用SPSS

3、17.0版本软件进行统计分析，对上述等因素进行logistic回归模型，进行概率比及95%置信区间估计，以p0.05为具有统计学意义。结果：1 在所有病例中，有21(21/121)个病例不适用于WFO。在100个适用的病例中，患者中位数年龄为61岁，男性居多占70%，女性为30%。其中做过手术的占21%，未行手术治疗的为79%。小细胞肺癌患者占19%，非小细胞肺癌患者占71%。2 所有入组病例中，WFO提出的诊疗方案85%与肿瘤精准医学中心一致。小细胞肺癌（small cell lung cancer, SCLC）患者的一致性是89.48%；非小细胞肺癌（non-small cell lung

4、 cancer, NSCLC）患者的一致性为83.96%。根据肿瘤分期，83.33%的II期患者、83.33%的III期患者和85.94%的IV期患者的诊疗方案是一致的。3 根据性别分类，WFO提出的诊疗方案与肿瘤精准医学中心的一致性对比，男性患者的一致性为88.57%，女性患者一致性为76.67%。4 根据手术与否分类，WFO提出的诊疗方案与肿瘤精准医学中心的一致性对比，手术后患者的一致性为85.72%，未手术患者一致性为84.82%。5 根据年龄分类，WFO提出的诊疗方案，年龄大于等于60岁的患者87.93%与肿瘤精准医学中心一致，年龄小于60岁的患者80.95%与我们中心一致。6 非小细

5、胞肺癌根据鳞癌和腺癌分类后，鳞癌占比28.40%，腺癌占71.60%。WFO提出的诊疗方案在86.95%的鳞癌患者及82.76%的腺癌患者中与肿瘤精准医学中心一致。腺癌根据是否基因突变分为EGFR突变组，EGFR野生型组及未行检测组。EGFR突变组的一致性为73.34%，EGFR野生组的一致性为85.71%，未行基因检测组为86.66%。7 小细胞肺癌根据局限期，广泛期分类，WFO提出的诊疗方案77.78%的局限期患者与肿瘤精准医学中心一致，而广泛期则高达100%。8 根据Logitic回归模型分析，肺癌不同分期、不同组织学类型间、性别、年龄等因素对一致性无影响。结论:1. 在中国，仍有较高比

6、例的病例不符合WFO的入组标准，但是WFO针对入组病例提出的诊疗方案与临床肿瘤科医生具有较高的一致性，因此，若是合理的应用WFO，可以帮助肿瘤科医生节约工作时间，提高工作效率；2. 从本研究可以看出，东西方针对肺癌的诊疗方案存在一定差异，首先，中国肺癌EGFR基因突变表型与西方国家差异较大；其次，中国患者无法及时从欧美国家最新开发的靶向及免疫药物中获益，可能需要滞后1-2年；最后，我们国家也会有一些自己的原研药物，或者说民族医药，是欧美国家所不具备的3. 目前WFO面向临床，仍然存在很多问题，首先WFO的诊疗方案更多的代表是西方的诊疗方案，未根据我国人群本土化进行优化；其次，WFO的使用涉及到

7、一些医学伦理方面的问题，有待成型的法律法规来约束。因此，WFO无法取代临床肿瘤学专家，需要加速其本土化，然后通过向医生提供帮助来提高其临床工作率。 硕士研究生：郝晨幸 （肿瘤学） 指导教师 张晓春主任医师关键词：沃森肿瘤，人工智能，一致性 Concordance Study Between Watson for Oncology and Clinical Oncologist with Lung Cancer AbstractBackground：Artificial Intelligence (AI) has developed rapidly in the field of medicin

8、e, gradually moving from laboratory research to clinical practice. Watson for Oncology (WFO), developed by IBM, began to be applied in China in 2017. It is an outstanding representative of AI in the medical field, and can quickly offer diagnosis and treatment Suggestions comparable to those of oncol

9、ogists for tumor patients. WFO has been increasingly used in China in recent years, but there have been limited reports on whether it is suitable for Chinese patients, especially lung cancer. To this end, we conducted a retrospective study to examine the concordance between the treatment recommendat

10、ion proposed by WFO and actual clinical decisions by oncologists in our cancer center. Objective: This study aims to explore the feasibility of WFO in lung cancer patients in China, analyze its existing problems and advantages, and provide a basis for future solutions.Methods: We selected lung cance

11、r patients who received anti-tumor treatment in the oncology department of Qingdao university hospital from April to October 2017 (N=121). WFO has recommended treatment for all applicable cases (100). WFOs recommendations fall into three categories: recommended, considered and not recommended. When

12、the oncologist chooses the recommended or considerable option, it is considered consistent and the rest is not. Microsoft Excel was used to conduct descriptive statistics on the case characteristics of all patients, and the consistency of the patients was analyzed according to their case classificat

13、ion, gender, age, whether they underwent surgery or not. SPSS 17.0 software was used for statistical analysis. Logistic regression model was used to estimate the row probability ratio and 95% confidence interval of the above factors. P 0.05 was considered statistically significant.Result：1.Of all ca

14、ses, 21(21/121) did not apply to WFO.In the 100 applicable cases, the median age of the patients was 61 years old, and the majority of the patients were men (70%) and women (30%).Of these, 21% had surgery and 79% had not.Small-cell lung cancer patients accounted for 19% and non-small-cell lung cance

15、r patients accounted for 71%.2.In all the enrolled cases, 85% of the treatment plan proposed by WFO was consistent with that of the tumor precision medicine center.The consistency of patients with small cell lung cancer (SCLC) was 89.48%.The consistency of patients with non-small cell lung cancer (N

16、SCLC) was 83.96%.According to tumor stage, 83.33% of stage II patients, 83.33% of stage III patients and 85.94% of stage IV patients had the same treatment plan.3.According to gender classification, the consistency of the diagnosis and treatment scheme proposed by WFO compared with the consistency o

17、f tumor precision medicine center shows that the consistency of male patients is 88.57%, and that of female patients is 76.67%.4.According to the classification of whether surgery is performed or not, the consistency of the diagnosis and treatment scheme proposed by WFO and the precision medicine ce

18、nter of tumor shows that the consistency of patients after surgery is 85.72%, and that of patients without surgery is 84.82%.5.According to the age classification, according to the diagnosis and treatment plan proposed by WFO, 87.93% of patients aged over or equal to 60 years old are consistent with

19、 the center for tumor precision medicine, and 80.95% of patients younger than 60 years old are consistent with our center.6.According to the classification of squamous cell carcinoma and adenocarcinoma, the proportion of squamous cell carcinoma and adenocarcinoma accounted for 28.40% and 71.60% resp

20、ectively.The WFO protocol was consistent with that of the center for accurate medicine in 86.95% of squamous cell carcinoma patients and 82.76% of adenocarcinoma patients.Adenocarcinoma was divided into the EGFR mutated group, the EGFR wild-type group and the undetected group according to whether th

21、e gene was mutated or not.The consistency was 73.34% in the EGFR mutant group, 85.71% in the EGFR wild group, and 86.66% in the untested group.7. According to the classification of small-cell lung cancer by local deadline and broad deadline, 77.78% of patients with limited deadline proposed by WFO w

22、ere consistent with our center, while the broad deadline was up to 100%.8.According to Logitic regression model analysis, different stages, different histological types, gender, age and other factors of lung cancer had no effect on the consistency.Conclutions: 1. In China, there are still a high pro

23、portion of cases that do not meet the inclusion criteria of WFO, but the treatment scheme proposed by WFO for the enrolled cases has a high consistency with the clinical oncologist. Therefore, the rational application of WFO can help the oncologist save working time and improve work efficiency.2. It

24、 can be seen from this study that there are certain differences in the treatment schemes for lung cancer between east and west.Secondly, Chinese patients cannot benefit from the latest targeted and immunological drugs developed by European and American countries in a timely manner, which may require

25、 a lag of 1-2 years.Finally, our country will also have some of its own original research drugs, or ethnic medicine, which is not available in European and American countries3. At present, there are still many problems in WFO for clinical practice. Firstly, WFO treatment schemes are more representat

26、ive of western treatment schemes, which are not optimized according to the localization of Chinese population. Secondly, the use of WFO is involves some medical ethical issues, which need to be regulated by the laws and regulations. Therefore, WFO cannot replace clinical oncologists and needs to acc

27、elerate its localization and then improve its clinical work rate by providing assistance to doctors.Graduate student: Chen-xing Hao(Oncology) Directed by Prof：Xiao-chun ZhangKey words: Watson for Oncology；Artificial Intelligence；ConcordanceV引言目 录引 言1对象和方法31. 临床病人资料32方法33. WFO治疗方案：44. 一致性评定45数据分析和统计4

28、结果51. 入组患者的一般临床特征52. WFO诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生总体的一致性63. 根据性别对一致性的分析74. 根据年龄对一致性的分析75. 根据手术与否对一致性的分析86. 对非小细胞肺癌进行一致性的分析97. 对小细胞肺癌进行一致性的分析108. 肺癌分期、病理、年龄、性别等因素的Logistic回归分析12讨论13结论16参考文献17综述20攻读学位期间的研究成果35缩 略 词 表36致 谢38学位论文独创性声明、学位论文知识产权权属声明39引 言引 言随着社会的发展，恶性肿瘤成为一种慢性病，然而，却极大的威胁着人类的健康，而其中肺癌发病率及死亡率均为第一位，据统计，每年

29、有约176万人死于肺癌1。肺癌根据病理大致可以分为非小细胞肺癌和小细胞肺癌两大类，而非小细胞肺癌又可细分为腺癌、鳞癌、肺鳞癌等。目前肺癌的治疗手段，主要采取多学科综合治疗与个体化相结合的原则，即根据患者的病理类型，机体状况，分子分型等，有计划、合理的运用手术、化疗、放疗、分子靶向及免疫等治疗方式，来最大程度的提高患者的生存期，改善患者的生活质量。特别是近几年来，免疫治疗及靶向治疗发展迅速，使得肺癌患者的生存期得到了极大的延长，肺癌患者的生活质量也得到了极大的提高。虽然肺癌患者的生存期及生活质量都得到了极大的改善，然而，目前随着社会的发展，人民生活水平的提高，优质医疗资源的不足与人民医疗需求的矛

30、盾日益突出，造成这种矛盾的原因可能有很多2-4。首先，目前中国的医疗资源仍然极度缺乏，平均每1000人只有1.2名医生，而美国及其他发达国家则为1000:2.85-7。其次，由于医疗资源的缺乏，到每个医生个体身上，他们的工作以及学习压力都很大。据统计，超过32%的医生每周工作超过60小时6，根本没有时间精力来确保他们的知识水平与当前医学发展的最前沿知识保持一致。另一方面，肿瘤相关的药物、指南、论文更新速度极快，而肿瘤科医生用来学习的时间、精力有限，据有关研究表明，肿瘤科医生每周只有4.6小时来学习相关知识8，这显然是不够的。此外，各个临床医师、各级医院水平参差不齐，不能达到一个统一的诊疗水平。

31、所以我们迫切的需要一种工具，来协助中国医生制定规范准确的诊疗方案，或者说帮助他们了解该领域的最新发展。而AI在我们生活的方方面面都已经取得了很大的突破，在医学领域，AI对于上述问题可能是一个最佳的解决方案。WFO则是AI在医学领域应用，目前最为成功的案例。WFO是由纪念斯隆凯特琳癌症中心(Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, MSKCC)培训而成的，它可以根据病人的特征来提供诊疗方案，供医生制定诊疗方案时使用。诊疗方案一般符合NCCN指南以及最新的文献，并得到反映MSKCC经验和专业知识的支持。此外，WFO的数据每1-2个月就会更新到最新的前沿信息。目

32、前，WFO在肿瘤学领域的应用已经遍及全球14个国家，包括中国、美国、荷兰、泰国、印度、韩国、波兰、斯洛伐克和孟加拉国等。事实上，WFO在中国的使用已经越来越普遍，WFO于2017年3月引入中国，目前服务于全国70多家市级以上医疗机构和1万多名患者9。综上所述，肺癌在世界范围及我国都是一种发病率及死亡率极高的肿瘤，需要多学科综合治疗及个体化治疗，而目前治疗手段多样且新的药物及研究日新月异，层出不穷，肺癌的指南也是在不断变更。而临床肿瘤科医生又缺乏足够的时间来紧跟前沿。而现如今，互联网、人工智能及大数据的发展为医疗带来了新希望，WFO正是一个顺应时代，可以协助肿瘤科医生紧跟医学前沿，制定诊疗方案的

33、一个解决方案。合理的应用WFO，可以帮助肿瘤科医生节省学习最新的诊疗方案及知识的时间，提高工作效率，并可以减少因工作量大，疲惫所产生的差错；也可以为一些医疗水平差的区域，带来国际化的诊疗规范，迅速提高其整体水平。目前WFO已经针对多种癌种进行了一致性的研究，例如在2017ASCO年会上，IBM提交了五项研究的数据表明，WFO与肿瘤科医生提出的诊疗方案的一致性达到了96%10-14，其中包括了乳腺癌、肺癌、结直肠癌、胃癌等。而专门针对肺癌的研究却报道很有限，本研究针对肺癌，将WFO与临床肿瘤科医生的诊疗方案进行一致性的对比。并分析其存在差异的原因，及其优势，为WFO将来更加广泛的应用，提供基础的

34、解决方案。15对象和方法对象和方法1. 临床病人资料本次研究收集2017年4月至2017年10月就诊于青岛大学附属医院肿瘤精准医学中心的肺癌患者临床病例资料121例。这些患者均通过影像学检查（X线、CT、PET-CT等）证实有实体病灶，并通过病理学检查（支气管镜、胸腔镜、手术等取病理）证实为肺癌，部分腺癌通过NGS检测证实是否有突变及突变类型。WFO纳入标准：（1）病理类型为腺癌、鳞癌、小细胞癌或大细胞癌；（2）既往未接受过系统治疗的初治患者；（3）转移性肺癌，既往接受过治疗后进展的；（4）非转移性肺癌接受过系统治疗后转移复发的。WFO排除标准：（1）纳入标准中未列出的病理类型的患者；（2）单

35、发转移患者；（3）曾接受过肺部手术的IIIB期NSCLC患者；（4）转移性疾病的患者在接受靶向治疗的同时癌症进展。2方法登录青岛大学附属医院肿瘤精准医学中心医生的专属沃森系统账号，提取入组患者的病例数据，并输入WFO系统，病例信息包括：（1）患者基本状况如年龄、身高、性别、体重、血压、呼吸、脉搏、体能状态(ECOG评分)等；（2）患者疾病的基本状态：肿瘤的病理类型（病理类型为腺癌、鳞癌、小细胞癌或大细胞癌）；（3）患者既往的治疗：无，外科手术治疗，放射治疗，全身性化疗，靶向治疗，免疫治疗，姑息治疗等（4）患者所患肺癌的TNM分期：原发肿瘤大小，淋巴结转移分期，是否发生远处转移；（5）患者本身的

36、伴随疾病：无，临床明显的腹腔积液，胸腔积液，心包积液，脊髓压迫，疼痛程度，肠梗阻，脑转移症状；上述伴随症状的控制与否；（6）患者肺癌的转移部位：是否存在转移，转移具体部位(脑转移，肝转移，对侧肺的转移，肾上腺的转移，胸膜转移，骨转移等)；（7）患者的并发症：无，听力分级，神经病变分级，自身免疫性疾病等；(8)实验室检查：血常规中的白细胞，中性粒细胞，红细胞，血小板等具体数值，肝功能中的总胆红素，丙氨酸转氨酶，天冬氨酸转氨酶及碱性磷酸酶的具体数值，肾功能中的血肌酐等；(9)多学科评估：胸外科专家的意见，该肿瘤是否可行手术切除；肿瘤放疗科医生意见，该肿瘤是否适合根治性放疗，是否可行同步放疗，是否需

37、行姑息放疗，该患者是否耐受放疗；肿瘤化疗科医生意见，该患者是否可行化疗，是否可行靶向治疗，是否可行免疫治疗，是否可耐受上述治疗。在输入上述信息之后，WFO会在10秒左右给出其诊疗方案的结果。3. WFO治疗方案WFO系统会提供三种诊疗方案建议：推荐、考虑和不推荐，并且具有与之相对应的颜色来表明，绿色代表推荐的诊疗方案，有着充足的循证学证据基础，琥珀色代表着可供考虑的诊疗方案，具有一定的证据基础，临床肿瘤科医生可以考虑其作为替代诊疗方案，而红色则代表，有充足的循证学证据基础，表明此方案存在明显禁忌症，或者说是不适用的。对统计的诊疗方案进行回顾性分析，对WFO给出的诊疗方案与肿瘤精准医学中心临床医

38、生给出的实际治疗结果进行对比。在数据分析过程中，我们发现一些WFO中没有的具体方案，它们被定义为“医生的选择”。此外，WFO在提出诊疗方案的同时，还会列出其参考文献，以及可能的临床试验，处方信息，以及随之可能的不良反应等。4. 一致性评定在这些病例输入WFO之前，肿瘤精准医学中心的临床医生已经根据每个病人的具体情况，进行病例讨论，并且对每个病人提出了诊疗方案，肿瘤精准医学中心的医生对WFO的提出的诊疗方案是不知情的，根据临床医生的诊疗方案与WFO提出的诊疗方案进行对比，如果临床医生的诊疗方案符合WFO推荐或考虑的类别，则被定义为两者是一致的，如果为WFO中不推荐的方案，或者为WFO中未出现的诊

39、疗方案，则被定义为不一致。 5数据分析和统计我们使用Microsoft Excel对所有肺癌患者的病例特征进行描述性统计，同时对所有的患者诊疗方案的一致性进行分析；采用SPSS 17.0版本统计软件进行分析，对肿瘤的分期、病理类型、年龄、性别等因素用logistic回归模型进行了概率比和95%置信区间的估计，以P0.05为有统计学意义。结果结果1. 入组患者的一般临床特征我们初步随机选择了121例患者，根据是否符合WFO入组标准，最终有100例患者被筛选成功纳入研究。100例患者的基本特征见表1。对100例患者根据病理类型分类，其中19%为小细胞肺癌，81%为非小细胞肺癌。患者中位数年龄为61

40、岁，男性居多占70%，女性为30%。其中做过手术的占21%，未行手术治疗的为79%。表1 使用沃森肿瘤的患者特征患者特征肺癌年龄，中位数(范围)，岁61（44-78）年龄分布,岁,60586042性别 男70 女30TNM分期II6III30IV64手术是21否79病理小细胞肺癌19非小细胞肺癌812. WFO诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生总体的一致性根据总体分析，WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心的临床医生提供的诊疗方案的85%（85/100）是一致的。SCLC患者的一致性是89.48%；NSCLC患者的一致性为83.96%（图1）。根据肿瘤分期，83.33%的II期患者、83.33%的

41、III期患者和85.94%的IV期患者的诊疗方案是一致的（图2） 图1根据非小细胞肺癌、小细胞肺癌分类的一致性 图2 根据TNM分期，肺癌的一致性3. 根据性别对一致性的分析根据性别分组，WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心的临床医生提供的诊疗方案，男性患者的一致性是88.57%；女性患者的一致性为76.67%（图3）。图3 根据性别对一致性的分析4. 根据年龄对一致性的分析根据年龄分组，WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生提供的诊疗方案，大于等于60岁的患者的一致性是87.93%；小于60岁的患者的一致性为80.95%（图4）。图4 根据年龄对一致性的分析5. 根据手术与否对一致性的

42、分析根据手术与否分组，WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生提供的诊疗方案，手术患者的一致性是85.72%；未手术患者的一致性为84.81%（图5）。图5 根据手术与否对一致性的分析6. 对非小细胞肺癌进行一致性的分析入组的非小细胞肺癌患者中分为鳞癌及腺癌，根据分期，非小细胞肺癌分为I、II、III、IV期，而腺癌又可分为EGFR突变组、EGFR野生型组及未知组。WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生提供的诊疗方案，腺癌患者的一致性是82.76%；鳞癌患者的一致性为86.95%（图6）。EGFR突变组、EGFR野生型组及未知组分别为73.34%、85.71%、86.66%（图7）。II

43、、III、IV期分别为100.00%、75.00%、85.48%（图8）。图6 根据腺癌鳞癌对非小细胞肺癌进行的一致性分析图7 根据腺癌是否基因突变进行的一致性分析图8 根据非小细胞肺癌分期进行的一致性分析7. 对小细胞肺癌进行一致性的分析根据分期，小细胞肺癌分为局限期及广泛期。WFO推荐的诊疗方案与肿瘤精准医学中心医生提供的诊疗方案，局限期患者的一致性是77.78%；广泛期患者的一致性为100.00%（图9）。图9 根据小细胞肺癌分期进行的一致性分析8. WFO与肿瘤精准医学中心一致性的Logistic回归模型根据Logitic回归模型分析，肺癌不同分期、不同组织学类型间、性别、年龄等因素对

44、一致性无影响。表2 WFO与肿瘤精准医学中心一致性的Logistic回归模型.变量优势比（95% 置信区间）P值TNM分期II（参考）1III0.336(0.22-8.054)0.618IV0.626(0.128-2.397)0.562病理分型NSCLC（参考）1SCLC0.962(0.104-9.996)0.986性别男 1女2.359（0.768-7.240）0.134年龄，岁60 1601.893（0.627-5.716）0.258手术是 1否1.075（0.274-4.220）0.918NSCLC鳞癌 1腺癌1.389（0.345-5.585）0.644基因突变EGFR突变 1野生型1

45、.023（0.532-4.326）0.331未知3.143（0.765-5.562）0.256SCLC局限期 1广泛期0.389（0.029-5.214）0.476讨论讨论WFO是医学领域目前领先的人工智能技术之一，不仅可以理解和学习大量的文献，还可以将所有的数据结合起来，在非常短的时间内提出医学诊疗方案15。虽然已经取得了极大的进展，且具有巨大的潜力，但人工智能技术在广泛应用于临床之前还是面临许多障碍。首先也是最重要的，它所提出的诊疗方案必须是正确的，与临床肿瘤科医生一致的；其次，它必须被医生及患者充分的接受；最后，则涉及到患者的隐私、安全及伦理问题16。在WFO真正推广到临床的过程中，最重

46、要的因素就是WFO与肿瘤科医生的一致性，这决定了其推荐诊疗方案的准确性和可行性。MSKCC对WFO进行了多年的培训，极大的提高了WFO的准确性。2017年，MSKCC在美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上公布了其培训结果，在不同国家地区分别进行了一致性的研究，高达96%。此后，各国相继完善，并公布其研究成果。一项来自印度的638名乳腺癌患者进行的双盲研究的结果表明，WFO对于93%的乳腺癌患者的治疗方案与肿瘤专家是一致的17。来自针对韩国的525名患者进行的一项研究表明，结肠癌的一致性为73%，胃癌为49%18。在另一项韩国研究中，手术后放射性碘治疗推荐分化型甲状腺癌（DTC）的总体符合率在WF

47、O和临床实践中仅为77%，作者认为一致性太低，无法证明WFO在DTC患者综合筛查中的应用19。这些结果以及我们中心的结果显示，不同国家，不同癌种，其一致性是有所不同的。中国是世界上人口最多的国家，而且有一个特殊的癌症谱系。此外，医学的发展也造成了不同的地区针对不同的癌症会有不同的诊疗经验。因此，WFO若想在中国真正的应用于临床，WFO提出的诊疗方案与中国肿瘤科医生的一致性是一项关键的因素，同时也可以看出东西方癌症诊疗方式的区别。本回顾研究主要针对肺癌，可以看出，在应用于中国肺癌患者之前，WFO还是需要改进的。根据WFO的入组标准中及排除标准，本次研究共121人纳入研究，最终只有100人符合入组

48、标准，而高达17.35%的患者不符合入组标准，这应该是目前WFO亟待解决的问题。入组的100名患者的总体一致性为85%，然而再根据年龄、性别、病理、分期等进行单独分类，进行一致性比较时，WFO提出的诊疗方案与肿瘤精准医学中心对比，男性患者的一致性是88.57%，女性患者的一致性为76.67%，相差达11.90%；非小细胞肺癌组，EGFR突变组、EGFR野生型组及未知组分别为73.34%、85.71%、86.66%，EGFR突变徐与未知组的差别高达13.30%；II、III、IV期分别为100.00%、75.00%、85.48%。而小细胞肺癌分组，局限期患者的一致性是77.78%，广泛期患者的一

49、致性高达100.00%。虽然Logitic回归分析表明，这些因素对一致性的影响均不具有统计学意义，但可能是由于纳入样本量不足或是其他因素造成的。根据每个病例单独分析，造成一致性差异的原因，是有多方面因素的，总结如下：第一，中国肺癌EGFR基因突变表型与西方国家差异较大，肺癌的EGFR突变率，我国为50%以上，而欧美则仅有15%20；第二，中国患者的体质和欧美患者的体质相差较大，就造成了WFO通常会建议同步放化疗，而我国的肿瘤科医生，则更多的可能会选择续贯放化疗；第三，中国常使用的EGFR靶向药为埃克替尼，常用的抗血管药物为恩度（这两种药物为我国研制，未在欧美国家推广使用）21-22，而不是WF

50、O推荐的其他一代EGFR-TKI药物如吉非替尼、厄洛替尼，抗血管药物贝伐珠单抗。如果WFO可以将这两种药物纳入考虑之中，一致性会大大提高；第四，因为患者家庭经济原因等条件的限制，导致WFO推荐的一些昂贵的新药，最终并没有被选择，例如PD-1和PD-L1等为代表的免疫用药。此外，在制定诊疗方案的同时，患者的意愿、药物的价格以及医保的政策种种因素，也都会被考虑在内，这些因素也会在一定程度上影响一致性。而根据本中心的研究，若是WFO可以根据中国患者体质进行优化，纳入中国本土医药，考虑到新型药物进入我国市场时间等进行本土化推进，WFO与肿瘤精准医学中心的一致性将从85%上升到96%。因此随着WFO越来

51、越广泛的应用，及其本土化的推进，一致性一定会越来越高。然而本研究也存在一些局限性。首先，本研究纳入的病例数偏少，导致患者组间分布不均衡，I期患者较少，可能由于此类患者一般不需住院只需门诊复查即可；而男女之间，女性患者偏少，可能由于大多女性患者存在EGFR突变，门诊口服靶向药物即可；入组病理未涵盖肺癌的所有病理类型，如大细胞肺癌，腺鳞癌，基因突变为ALK突变等类型的肿瘤。其次，人为输入病例信息的质量未经过重复性检测，所造成的偏差也可能造成结果的差异；最后，这次研究是一项没有对照组的回顾性观察性研究，使得结果会受到一些不可预测的因素的影响。然而，随着一致性的提高，还有一个问题有待解决，那就是患者的

52、看法，因为他们才是真正的利益相关者。优质医疗的基本特征，就是要把患者的需求、价值观等考虑在内23。此外，既往有研究表明，患者可能会对WFO此类会对临床决策产生影响的工具持反面的态度，会认为应用这种工具的临床医生缺乏诊断能力，而不依赖这种工具的临床医生的诊断能力优于他们24-26。一些证据还表明，患者认为使用这些工具的应用会影响医患沟通27-28。然而，当临床医生的决定产生负面结果时，一些患者又会认为，使用这种工具的医生更不容易发生差错29。此外，一些患者又对其治疗过程中，医生使用有助于他们临床决策的工具持肯定的态度，认为这些工具可以提高医生的效率，为医生提供有价值的信息30。国外做了一项针对肿

53、瘤患者对WFO帮助临床医生进行临床决策的看法的研究，大部分患者对WFO是持肯定态度的，但是随之而来出现了新的问题，一部分患者认为最终决策权应该属于医生，而一部分患者认为最终决策权应该属于患者和医生共同决定，甚至由患者本人来决定31。这就涉及到医学伦理的问题。目前，最终决策权一定是在临床医生手中的。而随着人工智能的发展，相应的法律法规一定会更加的完善，以此来监督WFO的正常应用。虽然目前，WFO的表现并不如预期，但是WFO仍是具有巨大的价值的。首先对于临床医生而言，WFO可以实时全面的提供国外最新的数据以及资料，来帮助肿瘤科临床医生提升自己的业务能力，特别是医学生及住院医师，从视觉上来看，它提供了一个清晰的绿色首选建议，而其他可供考虑的建议为黄色，可以让肿瘤科医生及医学生第一时间学习到美国专家的权威诊疗方案。WFO的高速运算能力可以极大的减少肿瘤科临床医生掌握最新文献、最新指南及临床研究所需要的时间，减少电子病历查询以及制定最佳诊疗方案的时间，这样肿瘤科医师的工作效率就大大