精准医学和大数据时代对肝癌临床研究的认识_沈锋_程张军
沈锋 精准打击癌中之王
精准打击癌中之王沈锋沈锋荣获2020年度何梁何利基金“科学与技术进步奖”。
|人物|◎编辑|任红雨肝癌被称为“癌中之王”。
沈锋带队建立了国际首个肝内胆管癌的个体化预后评分体系，并将其做成列线图。
借助此图，只需知道患者的7个参数，就能算出其术后的生存概率，用以指导个体化治疗。
“如果能做到预测一小类甚至每一位病人的疗效，就可以有针对性地为病人选择手术或者比手术更合理、更有效的治疗方法。
”我国是肝癌高发国，全世界超过一半的肝癌发生在中国。
肝癌的恶性程度高、预后差，被称为“癌中之王”。
“我该怎么办？”从医35年，无数肝癌患者问过沈锋这个问题，这位海军军医大学第三附属医院主任医师、教授也回答了无数次。
信心，是沈锋最想传递给患者的。
支撑这份信心的，是他独到的治疗理念：因病而医。
多年来，沈锋在中国科学院院士吴孟超的悉心指导下，创建了行之有效的个体化肝癌治疗决策方法，对肝癌实施“精准打击”，有效推动了肝癌治疗的进步。
近日，沈锋荣获2020年度何梁何利基金“科学与技术进步奖”。
“经过几代研究者的不懈努力，我国肝癌外科治疗技术取得了长足的进步。
不过近年来，虽然外科技术发展很快，但疗效的提升却不如预期。
未来，我们仍将继续努力。
”走下颁奖台，沈锋对记者说。
随着精准医学理念的兴起，医学界逐渐认识到，患者的个体差异是导致同一种治疗方式，疗效差异巨大的原因之一。
如果能在合适的时机，给予患者“量体裁衣”式的个体化治疗，就能取得更好的效果。
“如果把肝癌治疗的全过程比作马拉松，后半程我们已经跑得非常快了，但整体速度还是提不上去，那么是否可以从起跑阶段找找原因？”沈锋说。
一般治疗肿瘤是依照“分期治疗”的原则来选择治疗方法的，比如国际经典的TNM分期（国际上最通用的肿瘤分期系统）。
不过，这些分期只能预测某种治疗方式对某一大类病人可能的疗效，而实际上同一大类患者之间，其疗效存在着较大的个体差异。
“如果能将分期细化，做到预测一小类甚至每一位病人的疗效，就可以有针对性地为病人选择手术或者比手术更合理、更有效的治疗方法。
用大数据理清肝癌诊疗研究思路
用大数据理清肝癌诊疗研究思路原发性肝癌（primary liver cancer，PLC）简称肝癌，是全世界范围内常见的消化系统恶性肿瘤。
根据 GLOBOCAN 2018 公布的新数据，全球肝癌的年新发病例数达到 84.1 万人，居于恶性肿瘤第 6 位，死亡 78.2 万人，居于恶性肿瘤的第 2 位。
原发性肝癌在我国尤其高发，是第4 位的常见恶性肿瘤和第 2 位的肿瘤致死病因。
我国人口仅占全球的 18.4%，可是肝癌年新发病例达到46.6 万人，死亡 42.2 万人，分别达到全球的 55.4% 和 53.9%。
总体上讲，肝癌的预后很差，发病率与死亡率之比达到 1：0.9；在北美国家和地区 5 年生存率 15%~19%，而在我国仅为 12.1%；肝癌严重地威胁我国人民的生命和健康。
肝癌常常起病隐匿，临床症状不典型，大多数肝癌患者确诊时已经达到中晚期，肝癌的诊疗应是多学科和多种方法共存，而现有的以治疗手段的分科诊疗体制与按照病种或机体系统实现有序规范的治疗之间存在矛盾，虽然目前强调的多学科诊疗团队（MDT）模式让患者更好地受益，但仍不能完全满足肝癌的诊疗需求，还有医疗资源不足、分布不均、患者数量大等问题，也使部分患者失去了好的治疗时机和机会。
随着当今科技的高速发展，大数据、人工智能在肝癌诊疗中逐渐兴起，基于大数据、人工智能的肝癌临床决策支持系统让更多患者更好地受益。
临床决策支持系统（CDSS）是一种利用人机交互方式改善和提高临床决策质量和效率的系统，可提供高质量、规范化、个性化的医疗决策辅助功能，从而提高医院的疾病治疗水平、缓解医疗资源的失衡问题。
大数据技术将使临床决策系统更加智能。
1.大数据在未来肝癌筛查、诊断中的作用肝癌常常起病隐匿，临床症状不突出、不典型，大多数肝癌患者确诊时已经达到中晚期，早发现、早治疗显得尤为重要。
目前大家公认的肝癌高危人群主要有乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV）和/或丙型肝炎病毒（hepatitis C virus，HCV）感染、长期酗酒（酒精性肝病）、非酒精脂肪性肝炎、食用黄曲霉毒素污染的食物、血吸虫病等多种原因引起的慢性肝病以及有肝癌家族史的人群。
精准医学在癌症治疗中的应用
精准医学在癌症治疗中的应用随着生物科技快速发展，精准医疗逐渐成为癌症治疗的一大趋势。
精准医疗是一种个性化治疗方法，它能够根据患者的基因信息来制定个性化的治疗方案，让每位患者都能得到最适合自己的治疗。
一、什么是精准医疗精准医疗是以患者个体的遗传变异为基础，结合大数据分析和人工智能等技术，实现个性化预防、诊断和治疗的新型医疗模式。
它与传统的“一刀切”治疗方法相比，能够更加精细地定位病变，制订出更加个性化的治疗方案，可以大大提高治疗的效果和减少治疗的副作用。
二、精准医疗在癌症诊断中的应用在癌症的早期诊断中，精准医疗有着重要的作用。
传统的癌症诊断方法主要是通过临床观察和影像学检查来进行诊断，但是这种方法存在局限性。
因为一些肿瘤的病灶比较小，容易被忽略，导致误诊或漏诊。
而且，癌症本身的异质性很高，不同患者之间也存在很大的差异。
如果能够结合分子和基因分析等方面的信息，制定出更加个性化的诊断方案，就可以更好地提高诊断的准确性。
三、精准医疗在癌症治疗中的应用精准医疗在癌症治疗中广泛应用于基因突变与药物的关联、分子标记物的筛选、肿瘤免疫治疗等方面。
基因突变与药物的关联是精准医疗在癌症治疗中的核心。
在过去，患者的癌症治疗主要是通过化疗、放疗等方法，这些治疗方法不仅毒副作用大，而且疗效不尽如人意。
精准医疗可以通过对患者的肿瘤进行切片检测，找到癌症发展的特异性基因，通过基因治疗来实现治疗的效果。
目前，精准医疗已经应用在治疗乳腺癌、肺癌、淋巴瘤、结直肠癌等多种癌症中，取得了显著的疗效。
分子标记物的筛选通过分析癌症细胞的分子特性，筛选出与肿瘤相关的分子，在治疗中起到了非常重要的作用。
例如，HER2基因在乳腺癌中的高表达与预后密切相关，而针对HER2的药物三阳霉胺可以极大地提高治疗效果；EGFR突变在肺癌患者中的表现也颇为显著，一些针对EGFR的靶向药物如格列卫、厄洛替尼等在治疗中也取得了不错的效果。
这些分子标记物的筛选和定位，为癌症的治疗提供了精准而有效的依据。
基于大数据的恶性肿瘤研究挖掘潜在治疗机会
基于大数据的恶性肿瘤研究挖掘潜在治疗机会近年来，恶性肿瘤成为世界范围内的一大健康难题。
随着科技的不断发展和大数据的广泛应用，基于大数据的恶性肿瘤研究成为了一个备受关注的领域。
本文将探讨大数据在恶性肿瘤研究中的应用，以及如何通过挖掘大数据来发现潜在的治疗机会。
一、大数据在恶性肿瘤研究中的应用1.病例数据的整合和分析大数据技术使得病例数据的整合和分析变得更加高效和准确。
通过整合多个医疗机构和研究机构的数据，可以构建一个庞大的数据库，包含了大量的患者信息、病理检测结果、药物治疗方案等数据。
研究人员可以利用这些数据来研究不同类型的恶性肿瘤，了解其发病机制、疾病进展规律等重要信息。
2.基因组数据的分析恶性肿瘤的发生与基因组异常密切相关。
大数据分析可以帮助研究人员快速而准确地分析大规模的基因组数据，识别出与肿瘤发生、发展相关的关键基因和突变。
这些关键基因和突变的发现有助于揭示肿瘤的生物学特征和分子机制，为新药开发提供指导。
3.临床试验数据的挖掘临床试验是评估新治疗方法或新药物疗效和安全性的重要手段。
大数据分析可以帮助研究人员挖掘已有的临床试验数据，发现隐藏在数据中的潜在治疗机会。
通过对大量病例的纵向观察和统计分析，可以发现特定患者亚群体在某种治疗方案下有更好的预后效果，进而为精准医疗和个体化治疗提供依据。
二、通过大数据挖掘潜在的治疗机会1.个体化治疗策略的制定恶性肿瘤的类型繁多，不同肿瘤的治疗效果存在差异。
大数据分析可以通过对大量病例的深入挖掘，找出特定肿瘤亚型在某种治疗策略下的显著疗效。
通过建立预测模型，可以根据患者的基因组信息和临床特征，为每个患者制定个体化的治疗策略，提高治疗效果。
2.新药发现和药物再定位大数据分析可以帮助研究人员发现新的治疗目标和筛选具有潜在疗效的药物。
通过分析大规模的基因组数据和药物相关性信息，可以找到与恶性肿瘤相关的潜在靶点，并寻找已有的药物中有潜力的复合物或分子，用于新的药物开发或药物再定位。
精准医学在肿瘤诊疗中的应用
精准医学在肿瘤诊疗中的应用近年来，精准医学在肿瘤诊疗中的应用越来越广泛。
精准医学是指通过基因检测、大数据分析等手段，对个体的疾病进行精准诊断和治疗。
在肿瘤领域，精准医学的应用已经从理论阶段进入了实践阶段，为肿瘤患者提供了更加个性化、精准化的治疗方案。
一、基因检测在肿瘤精准医学中的应用基因检测是肿瘤精准医学中的重要手段之一。
通过对肿瘤患者的基因组进行检测，可以了解患者的基因突变情况，预测患者的肿瘤发展趋势，制定更加个性化的治疗方案。
不同的基因突变对肿瘤治疗的影响不同，有些基因突变甚至能够决定某些药物的疗效。
因此，基因检测在肿瘤精准医学中的应用非常重要。
二、肿瘤大数据在精准医学中的应用除了基因检测外，肿瘤大数据也是肿瘤精准医学中的重要手段之一。
随着科技的不断发展，医疗领域的数据也在不断积累。
这些数据可以通过大数据分析技术，结合人工智能技术，对肿瘤患者进行精准诊疗。
医疗领域的大数据可以包括患者的基因信息、病理报告、影像资料、化验报告等多种数据类型，这些数据的综合分析可以为肿瘤患者提供更加精准的诊疗方案。
三、肿瘤精准医学在临床中的应用在临床应用中，肿瘤精准医学可以帮助医生更加精准地判断患者的病情，制定更加个性化的治疗方案。
例如，对于一些突变基因表达异常的患者，可以针对性地选择相应的靶向药物进行治疗。
同时，对于肿瘤的手术、化疗、放疗等治疗方案的选择也可以更加个性化、精准。
此外，肿瘤精准医学在肿瘤预后和转归方面也有着重要的应用价值。
通过对患者的基因信息、临床表现、病理学等多方面的信息进行综合分析，可以预测患者的肿瘤发展趋势、预后情况。
这样可以帮助医生更加精准地制定治疗方案，同时也可以帮助患者更好地面对肿瘤治疗的挑战。
四、肿瘤精准医学的未来发展作为医学领域的一大热点，肿瘤精准医学的未来发展前景非常广阔。
随着科技的不断进步，将会有越来越多的技术进入肿瘤精准医学领域。
同时，人工智能、大数据、基因编辑等技术的发展也将进一步推动肿瘤精准医学的发展。
理解大数据促进医疗与健康——数据决策
4.3.2 曲面立体表面的点
① 点 N 的水平投影n 与最左素线AB 的水平投影a(b) 重合, 点 N 的侧面投影n″在 最左素线AB 的侧面投影a″b″ (即轴线) 上。由于点N 在左圆柱面上, 所以n″为可 见, 如图4-8 (c) 所示。
② 作出素线CD 的三面投影, 根据直线上取点的 方法求得m 和m″, 并可判定半圆柱 面上 M 点的侧面投影m″为可见, 如图4-8 (c) 所示。
4.3.2 曲面立体表面的点
③ 如图(b)所示, 在圆锥表面 上, 过点 L 作圆 (过 L 的纬 圆)。 在正面投影中,过点 (1') 作水平线, 与转向轮廓 线交于点2'、3', 则2'3'为辅 助水平圆的正面投影。 在水 平投影上, 以r 为圆心, r2为 半径画圆, 此圆为辅助圆的水 平投影, 由 (1') 求得水平投 影1, 同时求得1″。 侧面投 影1″为不可见。
Big Data
一、精准医疗
手术 放疗化疗 靶向免疫治疗
找到基因突变靶标 药物精确打击 精确追踪效果
Big Data
传统方式与精准医疗治疗方式
二、 超级大数据的最佳伙伴——搜索
循证医学运动之前的医学实践受到了医学研究成果缓慢低效的传导机制 的束缚。据美国医学协会的估计，“一项经过随机控制试验产生的新成果应 用到医疗实践中，平均需要17年，而且这种应用还非常参差不齐。”
Big Data
一、精准医疗
Big Data
一、精准医疗
Big Data
癌症：按照平均 寿命74岁计算， 每一个人一生中
患恶性肿瘤的机 率是22％。
一、精准医疗
精准医疗应用于癌症:
精准诊断
基于大数据的恶性肿瘤研究从信息中挖掘新知识
基于大数据的恶性肿瘤研究从信息中挖掘新知识近年来，随着大数据技术的发展和应用，它已经在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
在医学领域，大数据的应用也逐渐得到重视，特别是在恶性肿瘤研究中，大数据技术为挖掘新知识和提供更精确的患者管理方案提供了新的途径。
本文将探讨基于大数据的恶性肿瘤研究如何从信息中挖掘新知识，以提升临床治疗和预后评估的水平。
一、大数据在恶性肿瘤研究中的应用大数据是指规模庞大、类型多样且指标复杂的数据集合，采用计算机技术和算法来快速处理和分析这些数据，从中挖掘出有用的信息和知识。
在恶性肿瘤研究中，大数据可以应用于以下几个方面：1. 患者基因组学数据分析大数据技术可以帮助研究人员对恶性肿瘤患者的基因组数据进行高效分析。
通过对大量患者基因组数据的整合和比对，可以发现恶性肿瘤相关的突变基因和通路，进一步了解肿瘤发生发展的机制，并为个体化治疗提供依据。
2. 病理学数据挖掘恶性肿瘤的病理学数据包括病理报告、组织切片图像等。
利用大数据技术，研究人员可以对大量的病理学数据进行自动化处理和分析，提取出有用的特征信息。
这些特征信息可以用于肿瘤分型和分级，为医生制定治疗方案和评估预后提供参考。
3. 医学影像数据处理医学影像数据在恶性肿瘤的诊断和治疗中起到至关重要的作用。
大数据技术可以帮助医生对大量的医学影像数据进行自动化的处理和分析，提取出恶性肿瘤的形态学、结构和功能特征，辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
二、基于大数据的恶性肿瘤新知识挖掘1. 突变基因发现通过对大规模基因组数据的分析，可以发现恶性肿瘤中的突变基因。
这些突变基因对于肿瘤的发生、发展和转移具有重要的影响。
利用大数据技术，可以从海量的基因组数据中挖掘出潜在的突变基因，为肿瘤研究和治疗提供新的靶点和策略。
2. 肿瘤异常信号通路分析恶性肿瘤的发生发展与许多异常的信号通路密切相关。
大数据技术可以帮助研究人员对大规模的信号通路数据进行分析和挖掘，发现肿瘤相关的异常信号通路，为肿瘤治疗和预后评估提供指导。
基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计
基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计随着医疗技术的快速发展和数据采集与存储能力的增强，利用医学大数据进行肝癌智能预警已经成为可能。
肝癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。
因此，设计一种基于医学大数据的肝癌智能预警模型对于肝癌的早期识别和干预具有重要意义。
为了构建可靠的肝癌智能预警模型，首先需要收集大规模的医学数据。
这些数据包括患者的基本信息、病史、影像学检查结果、实验室检查结果、遗传信息等。
这些数据将成为训练模型的基础，通过分析这些数据来寻找与肝癌相关的特征和模式。
在数据预处理阶段，需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，同时对数据进行归一化或标准化，以确保数据的可靠性和一致性。
在清洗完毕后，还需要对数据进行特征选择和降维操作，以减少模型的复杂性和冗余信息。
接下来，需要根据清洗后的数据构建合适的预测模型。
常用的预测模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。
这些模型可以用来寻找与肝癌相关的特征和模式，并从中提取有价值的信息。
在模型构建完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以通过各种指标如准确率、召回率、精确度和F1-score等来衡量。
通过交叉验证等方法，可以提高模型的稳定性和泛化能力。
如果模型的性能不理想，可以通过调整模型参数、增加训练样本数量或使用其他算法来进行优化。
除了预测模型，还可以利用人工智能技术，如深度学习和神经网络等，构建更复杂和高效的肝癌智能预警模型。
这些模型可以通过学习大规模医学数据中的特征和模式来提高肝癌的识别准确性和预测能力。
在模型的实际应用中，为了提高肝癌智能预警模型的可用性和实用性，还需要与临床实践相结合。
这意味着将设计的模型与医生的专业知识和经验相结合，以确保预警结果的可靠性和准确性。
同时，还可以将预警模型与电子病历系统等医疗信息系统进行集成，以提供更便捷和即时的预警服务。
总结而言，基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计具有重要的临床意义。
人工智能在肝癌影像学诊断中的应用
论文题目：人工智能在肝癌影像学诊断中的应用肝癌是全球致死率最高的恶性肿瘤之一。
影像学诊断在肝癌的早期检测和治疗规划中起着关键作用。
近年来，人工智能（AI）技术在医疗影像领域的应用逐渐增加，极大地提高了诊断的准确性和效率。
本文综述了人工智能在肝癌影像学诊断中的应用现状、技术方法及其临床效果，并探讨了未来的发展方向和挑战。
1. 引言肝癌，尤其是肝细胞癌（HCC），在全球范围内发病率和死亡率高居不下。
早期检测和精准诊断是提高肝癌患者生存率的关键。
传统影像学诊断依赖于放射科医生的经验和专业知识，存在一定的主观性和误诊风险。
随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习在图像处理中的应用，肝癌影像学诊断进入了一个全新的时代。
本文将详细探讨AI在肝癌影像学诊断中的应用。
2. 人工智能在影像学中的技术方法人工智能在医学影像中的应用主要集中在计算机辅助检测（CAD）、图像分割、特征提取和诊断分类等方面。
具体技术包括但不限于：2.1 计算机视觉技术计算机视觉技术通过自动化图像分析，实现对肝脏肿瘤的检测、分割和分类。
主要方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
2.2 深度学习技术深度学习，尤其是CNN，在影像学诊断中发挥了重要作用。
CNN能够自动学习和提取影像特征，极大地提高了诊断的准确性。
例如，U-Net是一种广泛用于医学图像分割的深度学习架构，在肝癌肿瘤边界识别中表现出色。
2.3 增强学习和迁移学习增强学习和迁移学习可以通过模拟放射科医生的学习过程，提高AI系统在小样本数据集上的表现。
这对于医学影像中的稀有病例分析尤为重要。
3. 人工智能在肝癌影像学诊断中的应用3.1 图像分割AI技术可以自动分割肝脏和肿瘤区域，提高影像分析的精确度。
传统的分割方法依赖于手工标注，耗时且易受人为因素影响。
通过AI算法，特别是基于深度学习的U-Net 和其改进版本，可以实现高效、精确的肝脏和肿瘤分割。
基于大数据分析的肝癌预测模型的构建
基于大数据分析的肝癌预测模型的构建随着互联网技术的不断升级和普及，数据量越来越庞大，如何将这些数据变成有用的资料是人们最为关心的问题之一。
在医疗领域，大数据技术已经应用的越来越广泛，其中肝癌预测模型的构建是一个热门话题。
通过对大量的医学数据进行分析和挖掘，可以建立一个高效可靠的肝癌预测模型，以提高早期肝癌筛查的准确率和效率，为临床医生提供有力的支持。
I、肝癌概述肝癌又称为肝细胞癌，是一种常见的恶性肿瘤，其病因多种多样。
在全球范围内，肝癌是第五大癌症，每年有超过70万人死亡。
我国更是肝癌高发地区，每年新发病例达到40万，占全球总数的50%以上。
而肝癌的主要致死原因是发现得太晚，大多数都是在晚期才发现，导致治疗难度大，预后差。
因此，如何实现早期筛查和发现，是肝癌防治工作中的重要问题。
II、大数据技术在肝癌预测中的应用随着互联网信息技术的飞速发展，数据处理能力也得到了大幅度的提升。
在医疗领域中，大数据技术已被广泛应用，如借助医疗数据在患者治疗和预后监测中辅助医生进行诊断、决策和疗效评估等。
在肝癌预测中，大数据技术更是功不可没。
采用大数据技术可以通过肝癌病人的医学历史、家族病史、遗传病学资料、病理和影像学检查等多个方面进行数据分析，从而建立一个全面准确的肝癌预测模型。
III、数据收集和处理在建立肝癌预测模型之前，需要搜集相关的数据。
数据搜集可能采用多种形式，包括医院数据库、生物医学数据库、病历记录以及医学文献等。
对于所有数据的收集和管理，必须遵守严格的隐私政策和法规规定。
在数据收集之后，需要对数据进行清洗、减噪和标准化处理。
对于数据的缺失值、异常值进行处理，这有助于提高肝癌预测模型的准确性和稳定性。
在减噪和标准化处理方面，可以采用一些过滤和归一化技术，以消除噪音并使不同数据类型的数值可比较。
IV、利用机器学习建立肝癌预测模型机器学习技术是大数据分析中最重要的技术之一，它可以自动更新和改进模型，从而得到更加准确、稳定和智能的预测结果。
人工智能在肿瘤精准医疗中的应用研究
人工智能在肿瘤精准医疗中的应用研究随着医学科学的发展和技术的进步，人工智能已经成为了肿瘤精准医疗领域一个越来越受关注的技术。
医学界普遍认为，精准医疗是未来医学的发展方向，而人工智能在该领域的应用，为其发展提供了全新的空间。
一、人工智能技术在肿瘤精准医疗中的应用目前，人工智能在肿瘤早期诊断、治疗规划以及预后评估等方面都有着广泛的应用。
例如，在肿瘤早期诊断方面，基于人工智能技术的影像诊断已成为当今主流的早期筛查方法。
通过深度学习、卷积神经网络等技术，医生可以更加准确地诊断出病变信息，从而为早期干预提供了更加精准的数据支撑。
在治疗规划方面，人工智能技术能够帮助医生根据患者的个体化情况，制定更加合理、个性化的治疗方案。
通过DNA、RNA等基因组学数据的分析，医生能够对不同病人的基因变异进行识别和分类，进而帮助医生制定不同的治疗方案。
同时，人工智能技术还能够帮助医生监测患者治疗效果，从而对不同治疗方案的效果进行比较和评估。
在预后评估方面，人工智能技术能够根据大数据分析、智能计算等技术，为医生提供更加准确的预后评估信息。
比如，针对肺癌患者的预后评估，人工智能技术能够根据不同肺癌患者的影像、基因、病理等信息，进行综合分析和评估，提供更加精准的预后评估。
二、人工智能技术在肿瘤精准医疗中的优势相比于传统的医疗方法，人工智能技术在肿瘤精准医疗中具有以下几个优势：1.高效性。
在肿瘤早期筛查方面，传统的筛查方法需要大量的人力、物力支持，而人工智能技术则可以通过大数据、算法等技术，实现自动化诊断，极大提高了诊断效率。
2.精确性。
人工智能技术在肿瘤精准医疗中的应用，能够帮助医生从大量的病人数据中，准确地发现不同病人之间的差异，并进行个体化的诊断和治疗。
3.自适应性。
在肿瘤精准医疗中，每个病人都有着独特的基因、生理特征和病理表现，因此需要个体化的治疗方案。
人工智能技术能够通过自适应学习，根据不同病人的个体化数据，自动调整治疗方案。
大数据和精准医学时代临床研究思维的转变
大数据和精准医学时代临床研究思维的转变仇小强【期刊名称】《中国癌症防治杂志》【年(卷),期】2017(009)002【总页数】5页(P85-89)【关键词】大数据时代;临床研究;精准医学;肿瘤【作者】仇小强【作者单位】530021 南宁广西医科大学【正文语种】中文【中图分类】R181.3;R730.1仇小强，医学博士，教授，博士研究生导师。
现任广西医科大学党委书记，享受国务院政府特殊津贴、广西优秀专家、首次中国当代流行病学优秀奖和广西首届高校教学名师奖获得者。
兼任中华医学会医学教育学会常务委员，中华预防医学会理事，中华预防医学会流行病学分会委员，广西预防医学会副会长，广西医学会临床流行病学与循证医学分会主任委员，《中华预防医学杂志》、《中华流行病学杂志》、《中华疾病控制杂志》等10余本期刊编委。
从事流行病与卫生统计学教学和科研工作30余年，主要研究方向为恶性肿瘤、出生缺陷等疾病的病因学研究。
先后承担国家自然科学基金等省部级以上科研课题18项，获广西科学技术进步奖二等奖2项；参编教材15部，其中任主编、副主编7部；发表学术论文170余篇，其中SCI论文20余篇。
大数据时代的来临，给人类社会带来了生活、工作与思维的大变革。
临床研究的发展经历了传统临床研究到循证医学研究阶段。
如今在大数据时代的背景下，临床研究发展到将个体基因、环境与生活习惯差异考虑在内，对疾病进行精确地分类、预防、诊断和治疗的精准医学研究阶段。
精准医学研究以分子生物学为本质出发点，通过大数据挖掘分析技术提取有效的价值，指导和制定出适合每位患者个性化、更具针对性的预防和治疗措施，以期达到治疗效益最大化和医疗资源配置最优化。
临床医生的临床研究思维也必须随着传统临床研究和循证医学研究阶段向精准医学研究阶段的转变而转变。
关于临床研究的定义较多。
美国国立卫生研究院定义临床研究是与人类相关的医学研究［1］。
临床研究是以患者为主要研究对象，以疾病的诊断、治疗、预后、病因和预防为主要研究内容，以医疗机构为主要研究场所的科学研究活动。
基于机器学习的肝癌预测模型研究
基于机器学习的肝癌预测模型研究肝癌是一种常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率在全球范围内均呈现上升趋势。
由于肝癌早期症状不明显，常常被忽视，导致大部分患者在确诊时已经进入晚期，治疗效果较差。
因此，开发一种可靠的肝癌预测模型对于早期筛查和治疗至关重要。
近年来，机器学习技术在医学领域的应用逐渐受到关注，为肝癌预测模型的研究提供了新的思路和方法。
机器学习是一种基于统计学和人工智能的方法，通过从大量的数据中学习并建立模型，实现对未知数据的预测和分类。
在肝癌预测中，机器学习技术可以利用临床数据、影像学数据和基因组学数据等多种信息，从而提高预测模型的准确性和可靠性。
首先，临床数据是肝癌预测模型中重要的输入变量之一。
临床数据包括患者的年龄、性别、肝功能指标、病史等信息。
这些数据可以通过机器学习算法进行特征选择和特征提取，从而建立预测模型。
例如，支持向量机（Support Vector Machine）算法可以通过构建一个高维特征空间，将不同类别的样本分开，从而实现对肝癌患者和非肝癌患者的分类。
其次，影像学数据在肝癌预测中也起到了重要的作用。
随着医学影像技术的发展，如CT扫描、MRI等，医生可以获取到更加详细和准确的肝脏结构和肿瘤信息。
机器学习算法可以通过对影像学数据的分析和处理，提取出与肝癌相关的特征，并建立预测模型。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network）可以通过多层卷积和池化操作，自动学习和提取影像数据中的特征，从而实现对肝癌的预测。
此外，基因组学数据也为肝癌预测提供了重要的信息。
肝癌的发生和发展与基因的异常变异密切相关，因此基因组学数据可以用于预测肝癌的风险和预后。
机器学习算法可以通过对基因组学数据的分析和挖掘，发现与肝癌相关的基因标志物，并建立预测模型。
例如，随机森林（Random Forest）算法可以通过构建多个决策树，从而实现对基因组学数据的分类和预测。
综上所述，基于机器学习的肝癌预测模型研究具有重要的意义和应用前景。
医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用研究
医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用研究概述肝癌是全球范围内重要的恶性肿瘤，也是我国发病率和死亡率较高的恶性肿瘤之一。
为了提高治疗效果和患者生存率，医疗领域一直在不断尝试新的手段和方法，其中，医疗大数据分析成为了近年来备受关注的一种新型技术。
本文将探讨医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用研究，旨在为广大医疗工作者提供一种可行的治疗方案。
I. 肝癌治疗现状肝癌的治疗方法多种多样，根据病情和患者的身体状况的不同，采用的治疗方法也各不相同。
目前常见的肝癌治疗方式主要有外科手术、放疗和化疗等。
外科手术主要包括肝切除术和肝移植，但由于肝癌的高复发性，切除手术后的生存率并不高。
放疗和化疗的治疗效果也有限。
因此，寻找新的治疗方式成为了医学研究的重点之一。
II. 医疗大数据分析的概念与意义医疗大数据分析是一种通过海量数据分析的方法，发现潜在因素，探究疾病成因和疾病关系等问题，从而为研究提供科学依据的技术。
医疗大数据分析具有如下优点：1. 快速发现规律：由于数据量巨大，能够快速发现科学规律。
2. 提高诊断准确性：通过分析大数据能够更精准地诊断疾病。
3. 提高治疗效果：通过大数据分析能够找到更有效的治疗方案，提高治疗效果。
III. 医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用研究1. 肝癌早期诊断大数据分析可以通过对多家医院的数据进行采集，筛选出高危人群，并对这些人进行更加细致的检查，以早期发现肝癌。
其准确率比传统方法高出许多。
2. 个性化治疗肝癌患者的病情各不相同，传统的疗法可能无法对所有患者有效。
通过分析大量的数据，制定出个体化的治疗方案，能够提高治疗效果和患者的生存率。
3. 预后评估通过对多方位数据的分析，可以对肝癌患者进行更加准确的预后评估，以帮助患者了解自己的身体状况，调整治疗方案，提高生存率。
IV. 医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用前景医疗大数据分析在肝癌治疗中的应用前景广阔。
随着科技的不断发展，数据采集和分析的技术也将不断提高，对肝癌治疗的贡献也将会更加显著。
基于大数据和深度学习的肿瘤精准治疗研究
基于大数据和深度学习的肿瘤精准治疗研究随着计算机技术与生命科学的快速发展，肿瘤精准治疗在临床应用上正迈入新的里程碑。
基于大数据和深度学习技术的研究已经在肿瘤精准治疗领域迅速发展，正在成为一种重要的辅助手段，为医学研究提供了更准确、更快速的帮助。
一、什么是基于大数据和深度学习的肿瘤精准治疗研究基于大数据和深度学习技术的肿瘤精准治疗研究主要针对肿瘤的个体化治疗，即不同患者采用不同的治疗方案，以达到更好的治疗效果。
这项技术的核心是通过各种手段搜集大量的肿瘤患者数据，如体检报告、病理图谱以及基因组学等数据，然后通过深度学习技术分析这些数据，发现其中的规律和特征，并将这些规律和特征应用到肿瘤的精细治疗，从而达到更好的疗效。
基于深度学习技术，医疗界已经取得了很多的成果。
比如，研究者可以利用大量的临床数据和基因数据去评估某一种化疗方案对患者的治疗效果，提高其精度和预测值。
又比如，通过挖掘病理图谱数据，科学家可以在病理学上揭示肿瘤及其治疗反应的不同生物学分子机制，实现精准治疗。
二、基于大数据和深度学习的肿瘤精准治疗研究的优势1. 更加精细化的治疗传统的肿瘤治疗方法相对比较粗暴，治疗方案相对固定，对不同患者的治疗效果各不相同。
但基于大数据和深度学习技术的肿瘤精准治疗研究可以根据患者的基因数据、病理图谱等细微因素进行精密治疗，使得治疗更加精细化。
2. 更加高效的治疗传统的肿瘤治疗方法需要耗费大量的人力、物力和时间，而基于大数据和深度学习技术的肿瘤精准治疗研究可以利用计算机等技术进行数据分析，缩短治疗方案的研发周期，提高治疗效率。
3. 更加安全的治疗传统的肿瘤治疗方案并不能完全考虑到患者的生理特征等因素，这样很容易出现对患者产生不良反应的情况。
而基于大数据和深度学习技术的肿瘤精准治疗研究可以提高治疗的安全性，减少不必要的副作用。
三、基于大数据和深度学习的肿瘤精准治疗研究的应用和前景基于大数据和深度学习技术的肿瘤精准治疗研究已经开始在医学实践中得到广泛应用，包括肿瘤筛查、临床诊断、治疗方案选择、预测疗效和安全性等方面。
基于医疗大数据的肝癌诊疗模式研究
基于医疗大数据的肝癌诊疗模式研究肝癌是全球最常见的肿瘤之一，也是治疗难度较大的一种癌症，早期诊断和治疗非常重要。
然而，因为肝癌患者的临床表现多样化，导致肝癌诊断和治疗存在很大的困难，对于治疗方案的制定和效果的判断也存在很大的挑战。
随着医疗大数据技术的发展，越来越多的医疗数据可以被收集和分析，这为肝癌的诊断和治疗提供了新的思路和方法。
医疗大数据是指海量、多样、高维的医疗数据，包括电子病历、医学影像、生物芯片、基因测序、生命体征、健康管理等，这些数据拥有很高的价值和利用潜力。
利用医疗大数据，可以快速获取患者病史资料、生物标志物等信息，对于肝癌的早期筛查和预测也可以有更准确的判断。
同时，基于医疗大数据的分析，可以发现潜在的影响肝癌发生的因素，如环境因素、基因突变和代谢变化等，这对于肝癌病因的认识和预防具有极大的意义。
肝癌诊断肝癌的早期诊断对于提高治疗效果非常重要，但是临床症状较弱，无法通过常规检查进行有效的发现。
目前，医疗大数据技术提供了一种新的思路，即基于机器学习和数据挖掘算法来进行肝癌的智能筛查。
临床医生通常会根据肿瘤的形状、大小和分布等特征，结合生物标志物进行诊断。
但是，这种方法受限于医生的经验和专业水平，因此其准确性有限。
基于医疗大数据，可以对患者的丰富信息进行分析，包括个体基因组、肿瘤基因组、生命体征、医疗影像、临床诊断和治疗记录等，在大样本下训练出识别和分类肝癌的模型，对于疑似病例进行准确筛查和诊断，并最终提供个性化的治疗方案，实现肝癌治疗的精准化和个性化。
肝癌治疗肝癌的治疗也是一个复杂的过程，涉及手术、介入和药物治疗等多种方案，这些治疗方法的选择取决于肿瘤的类型、分期和患者的身体状况等因素。
在这些方案中，手术是最常用的治疗方式之一，但肝部手术的复杂性和手术后的复苏阶段相对较长使患者承受很大的压力。
如果能够展示更多治疗方案的效果来协助患者选择最合适的方案，对于治疗过程始终会有很大的帮助。
借助医疗大数据，可以对不同的肝癌患者进行分类，判断患者是否适合接受放疗、激光消融、肝动脉栓塞、化疗或靶向治疗等治疗方案。
让数字化赋能精准医学
让数字化赋能精准医学作者：来源：《共产党员·上半月》2022年第10期推进数据共享、深化数据应用是实施数字产业化、产业数字化的具体步骤。
辽宁省肿瘤医院在数字化建设的道路上正一步一个脚印地稳健前行。
2017年，为适应医疗数字化发展需要，辽宁省肿瘤医院医学大数据中心成立。
大数据中心成立以来，以创新研究成果为依托，汇集国内外先进技术和团队，面向恶性肿瘤精准医学前瞻领域、前沿技术和挑战性科学，探索解决了若干恶性肿瘤防、诊、治的难题。
把准方向，瞄准定位。
大数据中心牢牢把握科技研发方向，坚定走科研自信、自主创新的发展道路。
系統构建了肿瘤临床多组学大数据研究转化平台，采用先进、科学的大数据处理、分析、挖掘技术，进一步整合了肿瘤临床生物组学大数据信息，开发、应用了肿瘤医学大数据资源，有效提升了肿瘤医学大数据均等、普惠、便捷的公共医疗服务能力，在保障和改善民生方面发挥了积极作用。
大数据中心致力于各学科创新思想与先进技术和方法的融合，着力在肿瘤整合多组学、可视化分子成像、类人体肿瘤精准医学模拟场以及肿瘤智能医学等四大领域进行系统性构架和拓展性研究，形成恶性肿瘤精准医学整合研究与防—诊—疗体系、“实效性”转化应用范式，走出了一条以原创性思想、开创性实践、突破性进展、标志性成果为鲜明特征的创新发展之路。
着眼科研，精准育人。
大数据中心建设是一项复杂、艰巨的系统性工程。
从规建伊始，辽宁省肿瘤医院党委便紧盯医院科研工作需要，坚定以“跨学科”交叉融合、原始创新性任务与获得实质性突破为目标，选好人育好才，积极引导大数据中心科研人员将个人的人生价值、科研事业与家国事业实现完美契合。
在选人育人上，坚持德才兼备、以德为先的原则，着力解决为什么搞科研、科学事业由什么人来干的根本问题。
在思想政治建设上，以继承和发扬“爱国、创新、求实、奉献、协同、育人”的科学家精神为主题，深入开展大数据中心科研队伍思想政治教育，努力培养思想坚定、政治可靠、技术过硬的医疗人才。
肝癌的精准医学治疗
肝癌的精准医学治疗肝癌，即原发性肝癌，是一种恶性肿瘤，多发生于肝细胞和胆管上皮细胞。
由于其高度侵袭性和难以早期发现，肝癌的治疗一直备受关注。
而随着现代医学的发展，精准医学逐渐成为肝癌治疗的重要手段之一。
本文将对肝癌的精准医学治疗进行探讨。
一、个体化诊疗精准医学的核心理念是基于个体的医学诊疗。
在肝癌的治疗中，通过针对患者的基因和转录组等分子信息，可以实现对他们个体化特点的识别和了解。
这一信息可以指导临床医生制定更具针对性的治疗方案，避免了传统治疗策略的“一刀切”。
二、基因检测与靶向治疗在精准医学中，基因检测是重要的一环。
对肝癌患者的基因进行检测，可以发现与肝癌发展相关的基因突变。
通过针对这些突变基因的靶向治疗，可以实现对肝癌细胞的精确攻击，减少对正常细胞的伤害。
例如，对于携带BRAF基因突变的肝癌患者，可以采用BRAF抑制剂进行治疗。
三、免疫治疗免疫治疗是近年来发展迅速的一种肝癌治疗手段。
它通过激活患者自身的免疫系统，以对抗肿瘤细胞。
免疫治疗的目标是增强患者的免疫反应能力，提高对肝癌的自我清除能力。
免疫检查点抑制剂是当前应用广泛的免疫治疗药物，通过抑制免疫系统中的负调节信号，激活患者的免疫细胞攻击肿瘤细胞。
四、介入治疗介入治疗是一种以直接作用于肝癌扩散灶或肿瘤动脉为特点的治疗方法。
它通过肝动脉插管，向肿瘤供应的血管中注入化疗药物，或是进行肝动脉栓塞、射频消融等操作，达到肿瘤的缩小或灭活的目的。
这种治疗手段在精准医学中得到了广泛的应用，可以减少对正常肝细胞的伤害，并提高治疗效果。
五、疫苗治疗在肝癌精准医学治疗中，疫苗治疗是一种潜力巨大的新兴领域。
通过疫苗的接种，可以刺激患者的免疫系统，识别和攻击肝癌细胞。
疫苗治疗的特点是使用防御性细胞（如自然杀伤细胞）来对付侵袭性肿瘤，或增强患者体内针对肝癌的免疫反应。
虽然疫苗治疗在肝癌治疗领域还处于初级研究阶段，但其前景广阔。
总结：肝癌的精准医学治疗已经取得了一些令人振奋的成果。
肝癌研究的现状和展望
肝癌研究的现状和展望
吴孟超;沈锋
【期刊名称】《国外医学：肿瘤学分册》
【年(卷),期】2000(027)001
【总页数】4页(P17-20)
【作者】吴孟超;沈锋
【作者单位】第二军医大学东方肝胆外科医院;第二军医大学东方肝胆外科医院【正文语种】中文
【中图分类】R735.7
【相关文献】
1.中药复方治疗肝癌机理的实验研究现状及展望 [J], 谢慧珺
2.微创介入治疗肝癌对机体免疫功能影响的研究现状与展望 [J], 张跃伟
3.中医药防治肝癌复发转移的研究现状与展望 [J], 刘栋;杜娟;岳小强
4.青蒿素及其衍生物抗肝癌作用的研究现状及展望 [J], 郭风彩;张锁才;
5.肝细胞肝癌代谢异常相关问题的研究现状及展望 [J], 祁峰;龚建平
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大数据时代如何加强高质量临床医学研究
大数据时代如何加强高质量临床医学研究
潘锋
【期刊名称】《中国医药导报》
【年(卷),期】2023(20)1
【摘要】当前在大数据背景下,云计算、分布式存储、自然语言处理等大数据应用技术日趋成熟,以电子病历数据为主的医疗大数据规范应用通过结合数据挖掘、智能化分析方法,为临床医学研究有效建立了基于真实世界数据和数据挖掘技术的科研思路和科研方法,以数据为重点赋能临床和管理决策,医疗大数据在临床医学研究中的应用场景不断丰富。
在日前举行的第二十五届全国临床肿瘤学大会暨2022年CSCO学术年会上,中国工程院院士、中国疾病预防控制中心主任沈洪兵教授做了题为“大数据时代的临床医学研究”的主题报告中,沈洪兵院士在报告中对大数据时代的临床医学研究进行了深刻分析,对加强大数据时代高质量临床医学研究进行了展望。
【总页数】3页(P1-3)
【作者】潘锋
【作者单位】《中国医药导报》
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.加强临床医学博士生导师队伍建设,提高临床医学博士生培养质量
2.浅议我院培养高质量临床医学专业学位研究生的实践
3.高质量临床医学研究的困局与出路
4.提高质量意识加强临床医学专业学位研究生的培养工作
5.大数据时代临床医学硕士专业学位研究生临床科研能力培养探索
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
述评文章编号：1005-2208（2016）06-0599-04DOI:10.7504/CJPS.ISSN1005-2208.2016.06.03精准医学和大数据时代对肝癌临床研究的认识沈锋，程张军【摘要】肝细胞癌（HCC）是严重危害我国人民身体健康的重大恶性疾病。
为提高疗效和改善预后，需要以精准医学为理念、以大数据为支撑，更加全面深入地认识HCC的分子本质，揭示HCC的驱动基因和分子，实现HCC的精准诊断和分子分型，全面评价现有的治疗方案，推动制定新的分期方案和临床实践指南，探索出适合国人特点的HCC规范化、个体化综合治疗新策略。
【关键词】精准医学；大数据；肝细胞癌；临床研究中图分类号：R6文献标志码：CClinical research for hepatocellular carcinoma：opportunities and challenges in the age of precision medicine and big data SHEN Feng，CHENG Zhang-jun. Department of Hepatic Surgery，the Eastern Hepatobiliary Surgery Hospital，the Second Military Medical University，Shanghai200438，ChinaCorresponding author：SHEN Feng，E-mail：shenfengehbh@ Abstract Hepatocellular carcinoma(HCC)is one of the most common malignancy in China.In the age of precision medicine and big data，to improve the treatment and prognosis of HCC，the clinical research must aim to reveal the molecular nature of HCC，characterize drive genes involved in the carcinogenesis of HCC，and achieve precise diagnosis and molecular subtyping of HCC.Further more，the present treatment protocols for HCC should be evaluated fully and staging system as well as clinical practice guideline should be updated to develop new standardized，individualized and comprehensive therapy strategies for HCC patients in China. Keywords precision medicine;big data;hepatocelluar carcinoma;clinical research肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是严重危害我国人民身体健康的重大恶性疾病，每年新发例数和死亡例数均占全球的50%以上［1］。
近20年来，尽管HCC的总体诊疗水平明显提高，但病人总体存活率的改善却不尽人意。
究其原因，早期诊断困难、复发和转移以及肿瘤异质性等是阻碍预后进一步提高的瓶颈。
随着人类基因组的初步解读和大数据分析工具的出现，精准医学的理念应运而生。
按照美国国家卫生研究院（NIH）的解释［2］，精准医学是考虑到每个人遗传背景、环境因素和生活方式等个体化差异的新兴医疗方式，其实质是通过全面认识疾病的本质实现“量体裁衣”式的个体化医疗；精髓在于合适的时间给予合适的治疗并实现数据共享和治疗个体化；要义在于对罹患风险的精准预测、对疾病的精准诊断和分类、及时精准的治疗、对疗效和预后的精准评估和预测。
精准医学理念的提出，对我国HCC的防控提出了更高的要求，也为我国未来肝癌的临床研究指明了目标和方向。
1HCC的精准预防迄今为止，人们对于HCC发生的遗传学背景以及触发“炎-癌”转换的始动因素知之甚少。
因此，如何有效地预防HCC仍然是困扰肝脏外科医生的一大难题。
目前，已知的HCC主要流行病学危险因素包括乙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV）感染、肝硬化、黄曲霉素暴露、老年、男性等，对此类易感人群的筛查主要依赖B超检查以及甲胎蛋白（AFP）、AFP-L3、异常凝血酶原(DCP)、高尔基体糖蛋白73（GP73）等血清标记物的监测等，但对于导致HCC发生的内在遗传学背景则缺乏了解，因而无法做到真正意义上的预防。
新近的一项研究利用全基因组测序技术发现，HBV相关性HCC病人中Wnt/β-catenin和JAK/STAT信号通路存在高频突变，可能是发生HCC的重要驱动因素［3］，但要想达到BRCA1/2基因突变那样之于乳腺癌易感人群的早期预警作用［4］，仍需要广泛而深入的研究。
实际上，肿瘤的发生和发展是一个多基 本文摘自实用中医药杂志因、多因素、多步骤的复杂过程，这就需要我们对可能导致HCC 发生的每一个环节包括分子诱因、易感因素、环境因素、生活方式以及个体的精神心理状态等进行综合考量和个性化评估，进而对不同个体的HCC 罹患风险进行精准的预测。
目前，还没有针对HCC 高危人群进行有效早期预警和早期诊断的系统方案。
未来，利用基因组学、转录组学、蛋白组学或代谢组学等组学技术，通过大样本临床验证，绘制出HCC 的基因组图谱，将使我们更加深入地了解HCC 的本质。
结合大数据的分析方法，鉴定出有效的HCC 发病驱动基因和分子，揭示HCC 发生发展过程中的重要分子事件，筛选出潜在的治疗靶标，对具有家族史、HBV 感染、高发地区生活史等易感人群进行筛查，从而及时地制定相关的干预措施，并开发出有效的预防药物，阻断HCC 发生和发展的进程。
2HCC 的精准诊断和分型HCC 治疗方法的精确选择有赖于HCC 的精准诊断，尤其是结合了分子分型、环境和生活方式等个体因素的诊断信息。
随着医学影像学技术的发展，利用超声、CT、MRI 等检查，结合AFP 等分子标记物检测，必要时辅以细针穿刺细胞学检查，现阶段对HCC 的临床诊断并不困难。
然而，不同个体的HCC 具有不同的遗传背景、病理类型、分化状态和基因表达谱，即使是同一个体HCC 内部也存在不同生物学行为的细胞亚群。
这种高度异质性决定了不同个体HCC 生物学行为和对同一治疗的反应性的差异，进一步造成了预后的不同。
不仅如此，笔者单位通过对1996—2010年前来就诊的近5000例HCC 病人的临床资料进行回顾性研究发现，我国HCC 的分布具有明显的地域特征，东部沿海地区明显高发且预后较差，提示除上述因素外，环境因素及生活方式的不同也会影响HCC 的预后。
因而对所有临床分期相同的HCC 进行“一刀切”式的治疗和监测策略将难以收到令人满意的疗效。
新形势下，需要建立系统的HCC 分子分型，同时根据分子分型制定个性化治疗方案，避免无效治疗。
美国癌症基因组图谱（TCGA ）项目组对295例胃癌病人的生物样本进行基因芯片、全外显子组测序和microRNA 测序等，通过对所获得的生物信息学的数据进行聚类分析，根据不同的分子特征将胃癌分为包括EB 病毒（EBV ）感染型、基因组稳定（GS ）型、微卫星不稳定（MSI ）型和染色体不稳定（CIN ）型等4个亚型［5］。
这些亚型表现出显著差异的基因组特征，加深了人们对胃癌分子基础的认识，结合其相应的组织病理学特征，将有助于指导靶向药物的研发和针对这些特定胃癌亚型进行个体化治疗。
该项研究对HCC 的精准诊断和分型具有良好的启示作用。
为达到个体化医疗的目标，今后必须通过结合临床分型、组织病理学分型和分子分型，结合病人的病因学、环境因素及生活方式等大数据，对HCC 进行更为精准的诊断和分型，将有助于精确选择合适的治疗决策，提高个体化靶向治疗的反应性和降低耐药性。
3HCC 的精准治疗现阶段，HCC 的治疗手段主要依靠外科手术如肝移植和肝切除等，辅以消融、经导管动脉化疗栓塞（TACE ）、放化疗以及生物治疗等综合治疗。
临床用来指导肝癌治疗的分期系统较多，如奥田邦雄（Okuda ）、意大利肿瘤计划（CLIP ）、巴塞罗纳（BCLC ）及TNM 分期等，这些分期系统对治疗方法的选择和预后预测具有一定的指导作用。
但每一种分期系统都有各自的优缺点，尚没有一种分期系统能综合考虑肿瘤部位、肿瘤生长速度、细胞形态、分化情况及病人的年龄、免疫状态及背景肝病等因素，从而不能做到对每一例病人精确分期。
这些都是影响治疗决策和HCC 预后的重要因素。
更为关键的是，上述分期指南系统都是基于各自国家和地区大样本人群随访的结果，考虑到我国大多数病人具有慢性乙型病毒性肝炎背景，且遗传背景、环境因素和生活方式也有所不同，故不能全盘套用。
以目前采用较为广泛的BCLC 分期为例，在中国的应用表明其仍有诸多亟待完善之处。
首先，BCLC 没有考虑肿瘤的位置，这是判断HCC 可切除性的基本要素，临床实践证明，即使肿瘤较大，若位置合适仍能保证R0切除而提高存活率；其次，BCLC 建议只对极早期或部分早期HCC 行肝切除，但笔者单位的资料显示，选择性地对某些中晚期HCC 病人行肝切除也有良好的存活率［6］；此外，BCLC 等指南没有考虑到序贯治疗及联合治疗策略，例如对于某些预计残肝体积不足的巨块型HCC，实施序贯TACE 及门静脉栓塞（PVE ），使健··600syzyaozz@实用中医药杂志投稿邮箱侧肝脏代偿性增生，达到肝切除的目的，提高了HCC切除率，取得了令人满意的疗效。
除手术治疗外，BCLC指南对于一些新的治疗方法也没有加入，比如研究显示90Y微球和125I粒子植入对某些难以切除的HCC也能起到较为理想的疗效。
上述分期系统的种种缺陷不一而足。
新形势下，当务之急是国内同道通力合作，通过多中心、大样本、长期随访研究获得的大数据，按照循证医学的要求，客观全面地评价治疗方案，尽快制定出中国自己的HCC分期系统和临床实践指南。
在此基础上，将个体化的分子生物学信息、流行病学危险因素与临床病理学因素相结合，进而探索出适合国人特点的规范化、个体化综合治疗新策略，实现对HCC的精准治疗。
4HCC预后的精准预测HCC的预后预测非常重要，它不仅影响医生的治疗决策，还影响病人的未来规划。