最近几天，各种媒体都被李咏离世的消息占据。这位承载着国民记忆的主持人的突然离去引起了极大的震动。
在为李咏感到惋惜的同时，人们也再次开始关注癌症。一时间，关于如何预防和治疗癌症也成为了人们关注和讨论的热点话题。
据统计，中国癌症患者的人数占全世界的22%。如此严峻的形势使中国在癌症医疗领域成为全球创新药物、精准诊疗方案研发的重点国家。除了从食品安全和空气质量等角度入手之外，先进的科技在癌症的诊断和治疗方面也取得了不错的效果。其中，人工智能起到了不可忽视的作用
例如英特尔的癌症云平台、谷歌的Deep Mind事业部都在2016年发起了机器学习辅助头颈癌治疗的项目。IBM公司与纪念斯隆凯特琳癌症中心在2016年合作开发的Watson for Oncology项目，针对乳腺癌、肺癌、直肠癌等种类进行研究，能够辅助诊断并制定相应的治疗方案。
2016年，奥巴马宣布了“癌症登月计划”，其中的一个项目就是让AI进行深度学习以识别癌症。先通过深度学习在分子层面认识癌症，然后进行临床前的药物筛查，最后建立人口模型，以便进行早期诊断、给出个体化治疗方案以及研发新药。
而在中国，互联网巨头BAT也在为攻克癌症努力着。
早在2015年年底，百度就参与了中国工程院院士詹启敏团队发起的“食管癌基因检测”研究项目。通过云计算与互联网，搭建全球最大的食管癌防治数据库。
2017年，阿里ET医疗大脑和华大基因合作，对大量肺腺癌病例的DNA序列进行分析，寻找致病的关键突变基因。同年，腾讯的“觅影”与多家医院合作，利用AI医学影像开展食管癌临床早筛。
可以说，中国癌症的高发率，激发了互联网企业凭借AI重塑医疗格局、击破癌症高死亡率的“斗志”。而对AI来说，医疗领域也一直被视为极富前景的应用领域。
在传统医学中，超声检查、X射线、CT和磁共振成像等是诊断癌症常用的方法，但这些技术还是不能识别所有的癌症。
有一种方法是分析微阵列基因谱，只需极少的遗传材料来检测癌症。然而这些遗传材料产生的数据却是庞大的，分析极为复杂，需要耗时很久。但借助AI技术则能够很快地进行分析，从而更为迅速地发现癌症，有利于提升患者的存活率。
AI还能够帮助研究人员快速识别抗癌药物的有效性，缩减研发时间，提高研发效率。而算法模型则可以缩小相关蛋白质、药物和临床数据的范围，更好地预测哪些基因最有可能让蛋白质和药物结合。还能以数字化模型代替小白鼠活体实验和部分临床试验，加快药物研发速度。
传统的抗癌药物价格高昂，主要是因为药物研发后需要长时间的、体量巨大的临床试验，而且药品研发失败的几率极高。不过随着AI深度学习技术的进步，神经网络、机器学习、图像识别等技术正在迅速发展，人工智能在抗癌药物的研发领域正起着越来越重要的作用。
可以看到，人工智能在与癌症的“对抗”过程中，自身的实力也愈发增强，让AI越来越多地介入到抗癌研究中并起到有效作用，这可以看作是人类与癌症斗争取得的“阶段性胜利”。相信随着技术的发展和人类的努力，癌症难题终有一天能够被攻克。
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