癌症治疗正变得越来越复杂，但也提供了越来越多的可能性。毕竟，对肿瘤的生物学和遗传学特征了解得越透彻，治疗方法就越多。为了向患者提供适合其病情的个性化疗法，需要对各种数据进行费时费力的分析和解读。柏林夏里特大学（Charité-Universit?tsmedizin Berlin）和柏林洪堡大学（Humboldt-Universit?t zu Berlin）的研究人员目前正在研究 ChatGPT 等生成式人工智能（AI）工具能否帮助完成这一步骤。这是夏里特大学分析人工智能在患者护理中释放的机遇的众多项目之一。
如果人体无法自行修复某些基因突变，细胞就会开始肆意生长，产生肿瘤。
造成这种现象的关键因素是生长诱导因子和生长抑制因子的失衡，例如，癌基因（有可能导致癌症的基因）的变化就可能导致这种失衡。
精准肿瘤学是个性化医疗的一个专业领域，它利用这一知识，采用低分子量抑制剂和抗体等特定治疗方法，靶向抑制亢进的癌基因。
要确定哪些基因突变是潜在的治疗目标，第一步是分析肿瘤组织的基因构成。
确定精确诊断和治疗所需的肿瘤 DNA 分子变异。
然后，医生利用这些信息制定个性化治疗建议。
在特别复杂的病例中，这需要医学各领域的知识。
在夏里特，这就是 "肿瘤分子委员会"（MTB）开会的时候： 来自病理学、分子病理学、肿瘤学、人类遗传学和生物信息学等领域的专家共同合作，根据最新研究分析哪些治疗方法最有前景。
这是一个非常复杂的过程，最终形成个性化的治疗建议。
人工智能能帮助做出治疗决定吗？
夏里特大学的达米安-里克（Damian Rieke）博士、柏林洪堡大学的乌尔夫-莱泽（Ulf Leser）教授和王兴大卫（Xing David Wang）教授，以及夏里特大学的生物信息学专家曼努埃拉-贝纳里（Manuela Benary）博士都在想，人工智能是否能在这个关键时刻提供帮助。
在最近发表在《JAMA Network Open》杂志上的一项研究中，他们与其他研究人员一起研究了大型语言模型（如 ChatGPT）在自动扫描科学文献以选择个性化治疗方法方面的可能性和局限性。
"Rieke解释说："我们促使模型为虚构的癌症患者确定个性化治疗方案，然后将结果与专家提出的建议进行比较。
他的结论是 他的结论是："人工智能模型原则上能够识别个性化治疗方案--但它们甚至无法与人类专家的能力相提并论"。
研究小组为实验创建了十个虚构病人的肿瘤分子图谱。
