通过分析不同药物剂量对这些生物标志物的影响，AI平台能够为患者量身制定精准的治疗方案。在2020年8月至2022年9月的研究期间，医生采纳了其中97.2%的剂量建议，部分患者所接受的最优剂量平均比原定剂量低约20%。这一研究成果有望推动肿瘤治疗朝着真正个性化的方向发展，摆脱“一刀切”的标准化方案，也有潜力降低整体治疗成本。
这项研究采用了由何鼎及其团队自主研发的CURATE.AI平台，最初用于为罕见病患者制定用药方案。平台可根据患者的临床数据包括药物种类、剂量及癌症生物标志物等，生成个性化的数字画像，从而在化疗期间提供量身定制的最优剂量建议。
随着AI驱动的个性化医疗不断取得进展，这项研究也为临床治疗模式的革新打下了基础。此项研究成果已在《自然合作期刊·精准肿瘤学》（NPJ Precision Oncology）发表。下一阶段计划包括开展更大规模的随机对照试验，进一步验证CURATE.AI平台相较于传统治疗方案的有效性。这一平台未来也有望拓展至其他治疗领域，包括免疫治疗、高血压管理以及延缓衰老等相关应用。
他指出，目前大多数医疗数据仍以群体为基础，难以持续追踪患者病情的变化。通过AI技术动态调整药物剂量，则为个性化医疗开辟全新的方向。
新加坡国立大学杨潞龄医学院的研究团队成功运用人工智能（AI）平台，为国大癌症中心的10名患者提供精准的药物剂量调整建议，推动人工智能技术在医疗领域的实际应用。
何鼎说：“我们团队是少数几支成功将AI驱动治疗方案，实际应用于临床的精准医疗团队之一。此次研究成果展示了以个体化数据为基础、实时优化治疗方案的可行性。”
展示以个体化数据为基础 实时优化治疗方案可行性
由国大杨潞龄医学院数码医学研究所（WisDM）主任何鼎教授领导的研究团队，追踪了10名患有晚期实体肿瘤患者的癌症生物标志物——癌胚抗原（CEA）和癌抗原125（CA125），并为每个患者建立了个性化的“数字分身”（digital twin）。
临床研究负责人、时任国大杨潞龄医学院内科系副教授孙达尔（Raghav Sundar）说：“这是我们在实现癌症患者个性化化疗剂量方面，迈出的重要第一步。多年来，许多临床医生都希望为患者提供个性化治疗方案，但从构想到实践一直面临重重挑战。这项研究为未来开展精准剂量调整，奠定了重要的数据基础。”
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