柳叶刀：医学影像与核医学技术应用于癌症护理的整个过程

　　《柳叶刀-肿瘤学》（The Lancet Oncology）近日发表医学影像与核医学特邀重大报告。报告指出，癌症护理中医学影像的作用至关重要，无论是成人癌症还是儿童癌症，无论是实体瘤还是血液恶性肿瘤，肿瘤诊断离不开医学成像。作者提议采取行动并开展投资，以提高中低收入国家的人们对影像设备、卫生人力资源、数字技术、放射性药物以及研究和培训项目的获取，从而在全球范围内产生巨大的健康和经济效益、减轻癌症负担。

执行摘要

　　《柳叶刀-肿瘤学》（The Lancet Oncology）“医学影像与核医学”特邀重大报告强调，应提高全球范围内对可负担且有效的肿瘤影像技术的认识，促进患者对肿瘤影像学检查的获取。在全球肿瘤学指南中，医学影响通常被忽视，但在癌症护理中医学影像的作用至关重要，无论是成人癌症还是儿童癌症，无论是实体瘤还是血液恶性肿瘤，肿瘤诊断离不开医学成像。肿瘤分期、治疗计划的制定和靶标的选择、肿瘤反应监测、患者随访和复发检查等整个癌症护理过程中，医学影像都发挥着关键作用。报告讨论了目前使用的一系列医学影像技术、介入放射学和放射性核素治疗等临床手段及其可获得性在全世界不同国家间的鲜明对比。该报告侧重于高收入国家与中低收入国家之间持续存在的差距，特别是在资源、卫生系统协调以及教育和培训方面。报告还探讨了医学影像与癌症护理、强化医疗系统、系统负荷、放疗基础设施和潜在融资方案等方面的关系和容易，目的是号召开展全面行动，以改善全球肿瘤影像学检查的可及性。

　　在《柳叶刀-肿瘤学》（The Lancet Oncology）“医学影像与核医学”特邀重大报告中，Hedvig Hricak及其同事对中低收入国家的癌症影像进行了全面而深入的综述[1]。报告对现有影像资源进行了总结、提出了需要改进的方向、并有理有据地发出了行动呼吁。

　　联合国已将全球健康和医疗保健的获取纳入可持续发展目标[2]。与此同时，全球癌症负担正在增加，中低收入国家的癌症负担高于高收入国家，中低收入国家的全球癌症死亡占比（亚洲为57.3%，非洲为7.3%）高于全球癌症发病率占比（分别为48.4%和5.8%）[3，4]，然而，中低收入国家的癌症护理服务规模比例仍然较低。

　　为了深入了解医学影像的可及性， 2019年建立了国际原子能机构医学影像和核医学全球资源数据库（IMAGINE）。该数据库可显示不同国家再影像和核一阿雪资源方面的巨大差距，中低收入国家的影像资源匮乏，平均每169.4万人使用一台CT扫描仪，而高收入国家每2.5万人使用一台CT扫描仪。

　　由于医学影像的缺乏会导致诊断延迟，中低收入国家的癌症生存率仍低于高收入国家，比起高收入国家，中低收入国家有更多的患者在诊断时癌症已经扩散，很多患者在接受治疗时缺乏强度和有效性。影像是肿瘤分期和改善癌症护理的重要一步，没有合适的影像方案，手术、化疗和放疗管理都无法实现最优化。本报告结果显示，通过在癌症治疗中扩大影像技术的应用或可提高5年生存率，和既往研究结果一致[5，6]。

　　Hricak及其同事展示了癌症管理中影像、治疗和护理质量三者之间的协同作用，并且三个因素的效应不是简单的累加关系[3，7]。报告微观模拟模型显示，影像、治疗和护理质量的同步增加可以在2020年至2030年间减少954,95万例全球死亡，但单独增加医学影像的使用可以减少的死亡数只有1/4（24,635万例）。癌症的早期诊断和精准分期非常重要[8]，因为早期癌症的治疗比晚期癌症和转移癌的治疗更有效且成本更低。

　　Hricak及其同事主张采用综合癌症管理手段，以避免分散或不完整的癌症护理。通过在政府、民间组织、患者、医疗工作者、专业协会、研究人员、赞助方、国际机构、私营部门和创新者之间建立协调一致的全球联盟，可以扩大有针对性的战略投资，从而最高效地在中低收入国家提供包括影像在内的可负担的全面癌症护理。

　　从现在开始，中低收入国家就应该增加医学影像和核医学的使用。高收入国家已经采取初步措施，将计算、信息技术和工程技术的进步应用于医学影像。高收入国家数字基础设施、无线技术和移动远程放射的应用意味着中低收入国家也可以快速开发和应用这些技术。事实上，这些技术的成本会像医学超声的成本一样继续大幅降低，目前医学超声已经在中低收入国家用于许多癌症的诊断和监测。利用这些技术，超声设备制造商为中低收入国家创造了一类新型低成本的移动健康（mHealth）便携式设备。在扩大影像规模的同时，也需要增加数据收集，从而促进临床研究评估以及区域和国家卫生技术评估。

　　未来需要在医学影像使用规模的扩大和更复杂的临床分析之间找到平衡。医学进步涉及到大型数据库的创建和使用。高收入国家的技术进步，如专门用于特定任务的人工智能（AI），或可用于优化医学影像效率。[9]然而，多模态影像的复杂性可能无法通过AI解决，必须由放射科医师来确定最合适的影像技术。

　　因此需要一种包含临床、生物和影像数据的全面方法，在没有先验知识的情况下，使用机器学习或深度学习等所有AI技术。最近发表的一项研究就采用了这种方法来确定新冠肺炎病患者的预后。[10]最后，Hricak及其同事强调，虽然超声在包括中低收入国家在内的许多国家被广泛使用，但这一技术仍缺乏鲁棒性。对于加强超声在中低收入国家的应用，人工智能（尤其是深度学习）有着广阔的前景。

　　自2020年以来，新冠肺炎大流行显示了放射科医生在健康危机期间的适应能力。CT已成为使用最广泛的影像技术，可以对肺部病变进行精确分析，从而预测新冠肺炎严重程度。然而，疫情期间癌症患者的分期和随访严重延迟，需要努力确保在未来的传染病大流行期间，癌症患者也可以正常使用CT扫描仪，以避免对癌症护理产生负面影响。

　　通过扩大癌症影像的应用，根据中低收入国家医疗保健的复杂性制定阶梯式路线图，确保所有患者可以平等获取，同时增加基因组学应用、提高癌症治疗的可及性和护理质量，最终可以改善全球健康状况。