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病请描述：袁霆，骨科博士，骨肿瘤主任医师，国家骨科医学中心 你有没有想过：我们身体里其实一直有一支“巡逻队”在抓坏人——只是癌细胞太狡猾，常常能“换马甲、躲监控、还让追捕者跑不动”。而近些年肿瘤治疗里，有一条特别令人期待的路线： 让免疫系统重新学会 “ 认人 ” ，把癌细胞从人群里揪出来。在这堂课里，最关键的老师之一，就是 树突状细胞（ Dendritic cell ，简称 DC ） 。1 ） DC 是谁？它像免疫系统的 “ 情报官 + 班主任 ” 免疫系统里有很多角色：有负责冲锋的T细胞，也有负责“吞噬清理”的细胞。但 DC 最像 “ 班主任 ” ——它不是直接冲上去打架，而是做三件大事：• 捡线索 ：在身体各处“巡逻”，收集异常细胞留下的“碎片信息”（抗原）。• 做通缉令 ：把线索加工成更清晰的“身份证照片”，展示给T细胞看。• 把学生教会 ：除了“给照片”，DC还会给出“上课的许可信号”，让T细胞真正被激活、扩增，学会专门针对某个目标出击。简单说： 没有好老师，学生很难练成特警。 2 ）癌细胞为什么难抓？因为 “ 追捕链条 ” 会掉链子 科学家提出过一个很形象的框架，叫**“癌症免疫循环”**：肿瘤释放线索 → DC把线索呈递给T细胞 → T细胞被激活 → T细胞进入肿瘤 → 识别并杀伤 → 再释放更多线索，进入下一轮循环。问题在于：癌细胞会想办法让这条链条“卡壳”。比如：• 线索太少，DC“没材料上课”；• 肿瘤周围像一片“沼泽”，T细胞进不去或进去就“累瘫”；• 或者“刹车”被踩死，T细胞明明看见坏人却下不了手。所以，现代免疫治疗的一个核心目标就是： 补上掉链子的那一环 。3 ） DC 疫苗在做什么？一句话：把 “ 通缉令 ” 发到免疫系统群里 你可能听过“肿瘤疫苗”。这里的“疫苗”不是预防感冒那种，而更像是 治疗型疫苗 ：目的是让免疫系统把癌细胞当成明确的“目标”。DC疫苗就是其中一种思路。用“人话版流程”理解，大概是这样：1. 抽血取 “ 原材料 ” （患者自己的免疫细胞前体）；2. 在实验室把它培养成 DC （像把新兵训练成老师）；3. 给 DC“ 装上肿瘤线索 ” （可能来自肿瘤相关抗原、肿瘤裂解物、或更前沿的“新抗原”信息）；4. 把训练好的 DC 送回体内 ，让它去淋巴结等“课堂”里激活T细胞，形成针对肿瘤的免疫反应。你可以把它想象成：不是医生亲自去抓坏人，而是把 “ 抓人的方法 ” 教给你身体里最强的执法队。 4 ） “ 最新发展 ” 在哪里？高科技关键词：新抗原 + 个体化 过去很多疫苗像“通用通缉令”：适用于一部分人，但不一定足够精准。现在越来越热门的方向是： 个体化新抗原（ neoantigen ） 。新抗原可以理解为：癌细胞因为基因变异，身上出现了“只属于它的独特标记”。如果我们用测序等技术找到这些标记，再把它交给DC去“教学”，就更像是—— 为每个患者定制一张专属通缉令 。例如，2024年一项针对肺癌患者的 I 期临床试验 研究了“新抗原靶向DC疫苗”：论文报告了制备可行性、毒性多为1–2级，并观察到部分患者出现可检测且持续较久的T细胞反应（研究也提示仍需更大规模验证疗效与最佳人群）。这类结果常常不会用“神奇治愈”来描述，但它给人的感觉是： 方向对了，路正在被一步步铺出来。 5 ）它真的能改变结局吗？免疫治疗有时是 “ 慢热型 ” 在临床证据里，一个经常被提到的例子是前列腺癌的细胞免疫疗法sipuleucel-T：随机对照研究显示其可延长总体生存期，但对“立刻让肿瘤缩小/延缓进展时间”并不一定同样明显。这提醒我们：免疫治疗有时像“蓄力型选手”——可能不抢镜，但有机会在更长的时间轴上改变曲线。6 ）安全吗？大多数人担心的 “ 副作用 ” 是什么 很多DC疫苗研究中，常见反应更像“轻度感冒”：发热、乏力、注射部位不适等；严重免疫相关不良反应总体比例较低，但并非不存在，需要规范评估与随访。所以最重要的一点是： 它应当在规范医疗体系和严格质控 / 临床试验框架下进行，而不是被包装成随意可做的 “ 神奇项目 ” 。 7 ）未来可期，但要把希望放在 “ 可验证 ” 的地方 如果你想用一句话概括DC路线的魅力，我会说：它代表了一种更聪明的医学 —— 不只是 “ 硬打 ” ，而是 “ 教会身体自己打 ” 。 当然，科学走得慢，是因为它在保护每一个真实的人。作为医生，我更愿意看到的是：每一份希望都建立在可复核的证据上，每一次尝试都尽可能安全、透明、可追踪。愿所有正在与肿瘤对抗的人，都能少走弯路、被温柔而可靠的医学照亮前路。参考文献（ PubMed / PMC ） 1. Banchereau J, Steinman RM. Dendritic cells and the control of immunity. Nature . 1998. PMID: 9521319 .2. Steinman RM. The control of immunity and tolerance by dendritic cells. Pathol Biol (Paris) . 2003.3. Chen DS, Mellman I. Oncology meets immunology: the cancer-immunity cycle. Immunity . 2013.4. Palucka K, Banchereau J. Cancer immunotherapy via dendritic cells. Nat Rev Cancer . 2012.5. Palucka K, Banchereau J. Dendritic-cell-based therapeutic cancer vaccines. Immunity . 2013.6. Kantoff PW, et al. Sipuleucel-T immunotherapy for castration-resistant prostate cancer. N Engl J Med . 2010.7. Boudewijns S, et al. Immune-related Adverse Events of Dendritic Cell Vaccination. Clin Cancer Res (综述/汇总). 2016.8. Ingels J, et al. Neoantigen-targeted dendritic cell vaccination in lung cancer patients… Cell Rep Med . 2024. PMID: 38626769 .9. Mellman I, et al. The cancer-immunity cycle: Indication, genotype, and immunotype. 2023. PMID: 37820582 .
袁霆 2026-04-22阅读量161
病请描述：你的甲状腺风险，AI早知道！未来医疗正在颠覆你的健康管理文章正文：大家好，我是费健，上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科的医生。从医30多年来，我既做外科手术，也做微创消融，每天在临床一线见证太多人因忽视早期信号而后悔莫及。同时，我也是一个线上科普的“老学生”，在全网积累了超100万粉丝，做过10万多次咨询。今天，我想和大家聊一个既前沿又贴近生活的话题——未来的医生，可能真的不在医院，而在我们的数据里。这句话不是我随便说的，而是来自一篇深度好文《未来的医生不在医院，在数据里？》。文章里提到，人工智能正在让疾病预测从“群体泛泛而谈”走向“个人精准预警”。这不仅是技术的进步，更是健康管理的一场革命！ 为什么传统的健康建议不够用？过去，我们常听到这样的提醒：“抽烟容易得肺癌”“久坐增加糖尿病风险”。这些话没错，但问题是——它们针对的是“一群人”，而不是“你一个人”。比如，传统模型可能告诉你：年龄大了，甲状腺结节风险会升高；女性比男性更容易得甲状腺疾病。但这些结论没法回答：你的甲状腺结节恶性概率到底有多高？你的生活习惯是否正在悄悄推高疾病风险？而AI的出现，正让这一切变得不同。 AI模型：你的“个人健康预言家”AI疾病风险预测模型，就像一个超级聪明的“健康侦探”。它不靠猜，而是靠数据说话。它能整合多维度信息，从中找出肉眼看不见的潜在风险。它用到的数据包括：临床数据：比如你的体检报告、超声影像；基因信息：是否携带甲状腺癌易感基因；行为数据：睡眠质量、运动量、甚至手机使用时长（反映压力）；环境因素：空气质量、水质、居住地的辐射水平等。举个例子：如果一个女性读者有甲状腺结节，传统方式可能只说“定期复查”。但AI模型可以结合她的超声特征、TSH激素水平、家族史、甚至睡眠规律，计算出她未来3年内的恶性转化风险是8%还是20%，并给出具体建议——比如“每6个月复查一次超声”或“调整碘摄入量”。 这对甲状腺健康意味着什么？甲状腺问题，尤其是结节和癌变，是很多女性读者关心的话题。我在临床中常遇到有人一发现结节就焦虑不已，也有人拖到晚期才来就医。而AI模型可以帮助我们：√ 早期识别高风险人群，避免过度检查或漏诊；√ 个性化干预，比如为你定制饮食、运动方案；√ 动态追踪，随时更新你的风险等级。就像文章里说的：“健康管理将从一种模糊的、基于恐惧的行为，转变为清晰的、基于数据的、积极主动的自我改变。” 关于我：为什么我要做科普？我是费健，瑞金医院普外科主任医师。30多年来，我做过无数台甲状腺手术，也拿过中华医学科技奖、上海市科技进步奖等荣誉。但我越来越意识到：治疗固然重要，预防才是根本。所以我坚持做线上科普，就是希望把专业的医学知识，用大家听得懂的语言讲出来。我希望每个人都能成为自己健康的第一责任人。 推荐你关注AI健康预测的3个理由从“被动治疗”到“主动预防”你不必等到生病才去医院。AI帮你提前看到风险，让你有机会改变结局。告别“一刀切”建议每个人的身体都是独特的。AI能为你量身定制健康方案，比如甲状腺患者该不该吃海带？答案可能因人而异。数据让你更了解自己你的手机、手环、体检报告都是健康密码。学会读懂它们，你就握住了健康的钥匙。写在最后：朋友们，健康不是等到失去才珍惜的礼物，而是每一天都可以主动经营的生活。未来的医疗，正在从“医院中心”走向“个人中心”。而我们每个人，都可以借助科技的力量，活得更明白、更安心。如果你有甲状腺或其他健康问题，欢迎在评论区留言。我也会持续分享更多实用、靠谱的科普内容。——费健 于上海瑞金医院作者介绍：费健，上海交通大学医学院附属瑞金医院普外科主任医师，从医30余年，擅长甲状腺外科与微创治疗，致力于医学科普，全网粉丝超100万。推荐理由：本文以轻松易懂的方式解读前沿医疗科技，帮助读者从“被动治病”转向“主动防病”，特别适合关注甲状腺与长期健康管理的女性读者。
费健 2025-11-18阅读量2103
病请描述：肺癌科普我作为一名肿瘤科的医生，我想说说肺癌预防与早筛及高危人群：一级预防：戒烟！避免二手烟、减少厨房油烟暴露。二级预防：高危人群筛查：50岁以上，吸烟≥30包年（或戒烟<15年），建议 年度低剂量CT。三、高危人群吸烟者：吸烟量越大、时间越长，风险越高（包括二手烟）。职业暴露：接触石棉、氡气、煤烟、重金属等。家族史：直系亲属有肺癌史者风险增加。慢性肺病：如COPD、肺纤维化。年龄：50岁以上风险显著上升。高危人群建议定期低剂量CT检查，及戒烟
吴大平 2025-07-15阅读量4151
病请描述：热门甲状腺问题测评！3大AI谁最靠谱？瑞金专家亲解背后真相！ 朋友们，大家好！我是费健，来自上海瑞金医院普外科。在甲状腺领域“摸爬滚打”30多年，做过几千台手术，也帮助无数患者通过微创消融解决问题。拿过些医学奖项（中华医学科技奖、华夏医学科技奖这些），但更让我踏实的，是在线上和大家聊聊健康，解答了超过10万次的咨询。今天，咱们聊个新鲜又实用的话题：用AI（比如各种智能助手）查甲状腺癌信息，到底靠不靠谱？最近，《中国全科医学》2025年刊登了一篇很有意思的研究（薛梦元等，《基于抖音指数的甲状腺癌问题集在大型语言模型中的信息质量及可读性分析》）。研究者们做了一件特别接地气的事儿：他们把大家在抖音上搜索最多的25个甲状腺癌问题（比如“甲状腺癌手术后能活多久？”“术后要终身吃优甲乐吗？”“优甲乐副作用大怎么办？”），拿去问了国内最火的三个AI“学霸”：DeepSeek（深度求索）、通义千问（阿里）、智谱清言（清华），然后请医学专家给它们的回答打分！结果如何呢？咱们直接划重点，看看这份“AI成绩单”：🔍 1. AI回答“质量”和“好懂程度”是两码事！DeepSeek： 像个严谨的“医学教授”🧑🏫。信息质量得分最高（平均36分/满分40分），内容更专业、更全面。但！它的回答比较“学术”，句子长、术语多，可读性得分最差（7.52分，分数越高越难懂）。简单说：内容很硬核，但读起来有点累。通义千问： 像个“贴心小编”💁♀️。回答最简洁（平均447字/篇），可读性最好（6.15分，相对最容易懂）。但信息质量中等（平均30分），有时会遗漏关键点或说得不够严谨。智谱清言： 介于两者之间，像个“均衡型选手”⚖️。信息质量（平均31分）和可读性（6.59分）都比较适中。这就告诉我们：想通过AI查甲状腺信息，不能只看它答得“多不多”，更要看它答得“对不对”、“清不清楚”！🚨 2. AI也会“犯错”和“胡说”（AI幻觉）！研究揪出了一些关键错误：事实性错误： 比如有AI回答“甲状腺癌是一种相对较少见的癌症类型”。错！根据国家癌症中心数据，2022年我国甲状腺癌新发病例高达46.61万，排恶性肿瘤第三位！仅次于肺癌和肠癌。信息模糊或片面： 比如问到“术后饮食禁忌”和“食谱”，AI大多只笼统说“避免辛辣刺激”，却忽略了术后早期严格“低脂/无脂饮食”对预防“乳糜漏”（一种严重并发症，颈部肿胀积液）的极端重要性！ 这个遗漏可能误导患者，带来额外痛苦和经济负担。争议性问题答案不稳定： 比如“长期吃优甲乐有哪些副作用？”这个问题，不同AI、甚至同一AI在不同时间回答，差异都很大！这说明在医学有争议的细节上，AI的回答可能摇摆不定。⚠️ 3. 信息质量越高，往往越“难懂”研究发现一个有趣规律：信息质量得分和可读性得分呈现负相关（r=0.370）。简单说就是，内容越专业详实（质量高），可能因为术语多、句子长，普通人读起来就越费劲（可读性差）。这就像看一篇顶级医学论文，内容权威但你可能看不太明白。🔥 给关心甲状腺健康的朋友们（尤其是姐妹们）的实用建议看到这里，你可能有点懵：AI还能不能用？当然可以用！它是获取信息的便捷工具，但绝不能替代专业医生！ 费医生给大家几点关键提醒：📌 关键要点列表：使用AI查甲状腺癌信息，牢记这5点！别盲信单一AI答案！ 像研究显示的，不同AI各有优劣。多查几个平台（比如同时问DeepSeek和通义千问），对比着看。警惕“简单易懂”的陷阱！ 回答特别简短、特别好懂的，可能遗漏了重要信息或不够严谨。看到“简单答案”，多留个心眼。重点看它是否标注信息来源？是否提醒你“咨询医生”？ 负责任的AI通常会做这些提醒。如果完全没有，要更谨慎。遇到核心问题（如“要不要手术？”“是良性恶性？”“怎么治疗？”“药怎么吃？”），务必！务必！以医生面诊意见为准！ AI提供的是信息参考，不是诊断和治疗方案。尤其是关于“优甲乐副作用”、“碘131治疗指征”、“基因突变意义”等复杂或争议性问题，AI的回答仅供参考，决策必须结合医生评估。认准权威来源做补充： 可以把AI答案作为一个起点，再结合国家卫健委官网、权威医院号（比如“上海瑞金医院”）、专业学会（如中华医学会内分泌分会）发布的信息交叉验证。🌟 写在最后这项研究像一面镜子，照出了AI在医疗科普上的巨大潜力，也清晰映出了它当前的局限——专业性和易读性难两全，且存在错误风险。 尤其甲状腺疾病特别“偏爱”女性，姐妹们往往更细心、更焦虑，也更容易被网络信息影响。作为一名长期奋战在临床和科普一线的外科医生，我深知大家渴望获得准确、易懂信息的迫切心情。我的建议是：让AI成为你健康的“信息助手”，但永远把专业医生当作你的“健康守门人”。 理性利用工具，温暖依靠专业，这才是对自己甲状腺健康负责的态度！如果你有甲状腺结节、甲亢、甲减或甲状腺术后的疑问，欢迎来瑞金医院找我，或者通过正规线上平台咨询。让我们一起，科学守护颈间的“蝴蝶”🦋。费健 主任医师上海交通大学医学院附属瑞金医院 普外科（深耕甲状腺疾病30年，擅长手术与微创消融，您的线上健康顾问）全网粉丝超100万，线上咨询超10万次——只为您提供专业靠谱的科普和诊疗建议！
费健 2025-07-14阅读量4277
