元旦當(dāng)日，Nature發(fā)文稱：AI在乳腺癌篩查中顯示出希望。這是谷歌和高校合作研究出的結(jié)果，他們合作開(kāi)發(fā)的模型在準(zhǔn)確識(shí)別乳腺癌方面超過(guò)了個(gè)別人類專家。但早在2017年10月，MIT人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL )就研究出首個(gè)應(yīng)用AI來(lái)提高檢測(cè)和診斷乳腺癌的準(zhǔn)確率。之后不到2年，CSAIL又開(kāi)發(fā)出一個(gè)AI系統(tǒng)，也用于乳腺癌篩查。同時(shí)，哈佛大學(xué)也開(kāi)發(fā)了名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)。
如今，眼花繚亂的AI乳腺癌篩查研究成果，能告訴我們?cè)鯓拥膯⑹?AI報(bào)道帶大家一探究竟。
首先我們來(lái)看一下此次發(fā)布在Nature上的成果：
谷歌Deepmind與英國(guó)皇家癌癥研究中心、美國(guó)西北大學(xué)和英國(guó)皇家薩里郡醫(yī)院合作，經(jīng)過(guò)兩年多的研究，創(chuàng)建了一個(gè)AI系統(tǒng)。英國(guó)25856名女性和美國(guó)3097名女性接受了乳房X光檢查(目前診斷乳腺癌首選的影像學(xué)檢查方法)，這些數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練該AI系統(tǒng)。訓(xùn)練后的AI系統(tǒng)在患有乳腺癌的女性乳房X光中識(shí)別乳腺癌是否存在。結(jié)果顯示該AI系統(tǒng)的表現(xiàn)既超過(guò)了最初評(píng)估乳房X光照片的放射科醫(yī)生的判斷，也超過(guò)了6名專家放射科醫(yī)生(他們?cè)谝豁?xiàng)對(duì)照研究中隨機(jī)選擇了500例病例)。
據(jù)谷歌官方博客消息：該AI系統(tǒng)在一項(xiàng)對(duì)英國(guó)超過(guò)25000名女性和美國(guó)超過(guò)3000名女性的乳腺癌篩查評(píng)估中，在英國(guó)假陽(yáng)性的誤診率降低了1.2%，而在美國(guó)這一數(shù)據(jù)也下降了5.7%。而在假陰性的誤診率上，在英國(guó)降低了2.7%，在美國(guó)也減少了9.4%。
然而，這次研究的一大亮點(diǎn)則是該AI系統(tǒng)獲得了大量數(shù)據(jù)的儲(chǔ)備，為今后的課題打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。該研究團(tuán)隊(duì)表示：“AI有朝一日可能會(huì)在幫助早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌方面發(fā)揮作用?！?/FONT>
為什么還只是“可能”?
相比商業(yè)世界天花亂墜的空話，研究人員嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋硎鲲@得特別可貴。可以預(yù)見(jiàn)的是，實(shí)驗(yàn)室中的研究成果落地在臨床上姑且還有很長(zhǎng)的路要走，而現(xiàn)實(shí)世界比受控的研究環(huán)境更復(fù)雜，也更多樣化，因此用“可能”來(lái)形容正是充分體現(xiàn)了研究人員嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膽B(tài)度。而且，這份研究涉及的群體并不全面，換而言之，數(shù)據(jù)雖比過(guò)去多，但依然不夠完善，這一工具在醫(yī)療實(shí)踐中的效用需待進(jìn)一步的評(píng)估。
那么AI在乳腺癌篩查上已經(jīng)勝過(guò)部分放射科醫(yī)生，這個(gè)研究結(jié)果落實(shí)到臨床，有什么意義呢?
兩大意義：
1，改善放射科醫(yī)生嚴(yán)重缺乏的窘境(這一點(diǎn)本文不做論述)
2，大大減低乳腺癌假陽(yáng)性判斷的難題
假陽(yáng)性問(wèn)題：盡管乳房X光檢查已被廣泛使用，但從早期乳腺癌篩查來(lái)看，仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。因?yàn)樽x取這些X射線圖像是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，即使對(duì)專家來(lái)說(shuō)也是如此，在X線穿過(guò)被擠壓的乳腺組織投影所得的圖像上，正常乳腺組織往往互相重疊，讓某些征象不易被發(fā)現(xiàn)，進(jìn)而影響到最終結(jié)果，所以往往會(huì)出現(xiàn)假陽(yáng)性和假陰性的誤判。當(dāng)通過(guò)針刺活檢進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，一旦乳房X光片上看似可疑，并具有異常細(xì)胞的話，一般情況下，患者通常會(huì)接受手術(shù)去除病變; 然而，約有90%的病變?cè)谑中g(shù)中被發(fā)現(xiàn)是良性的。這意味著每年都有數(shù)千名婦女經(jīng)歷了痛苦且昂貴的術(shù)后疤痕去除手術(shù)。這些不確定因素很可能導(dǎo)致檢測(cè)和治療的延誤，給患者帶來(lái)不必要的困擾，并增加已經(jīng)應(yīng)接不暇的放射科醫(yī)生的工作量。
對(duì)此美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)表示，在乳房X光檢查中，放射科醫(yī)生大約有20%的乳腺癌誤診率，而在所有接受10年篩查的婦女中，有一半的人有假陽(yáng)性結(jié)果。由此可見(jiàn)，該AI模型乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性比專家更高，這為未來(lái)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。一旦該AI系統(tǒng)應(yīng)用于臨床，將有利于降低放射科醫(yī)生乳腺癌篩查的誤診率。AI將幫助放射科醫(yī)生 “看見(jiàn)”原本看不見(jiàn)的異常。而隨著數(shù)據(jù)的不斷完善，AI篩查的準(zhǔn)確率會(huì)不斷提高，將有利于降低假陽(yáng)性和假陰性的誤診率。
AI與乳腺癌篩查的前世今生?
目前，乳腺X線攝影(鉬靶)、超聲、磁共振等影像技術(shù)已經(jīng)成為乳腺癌檢出、分期、療效評(píng)估以及隨訪的重要手段。同時(shí)，乳腺計(jì)算機(jī)輔助診斷也已被廣泛應(yīng)用在X線對(duì)乳腺癌的篩查中。
2012年，那不勒斯第二大學(xué)的意大利學(xué)者Parmeggiani和其他學(xué)者一起開(kāi)發(fā)出了用于改善乳腺X線識(shí)別效果的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)能輔助放射科專家獲得更高的乳腺癌確診率。
2016年，美國(guó)休斯敦衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院Wong和Chang團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了自然語(yǔ)言處理軟件算法，該算法準(zhǔn)確獲得了543例乳腺癌患者乳腺X線攝影的關(guān)鍵特征，并與乳腺癌亞型進(jìn)行了關(guān)聯(lián)，其診斷速度是普通醫(yī)師的30倍，且準(zhǔn)確率高達(dá)99%。
2017年10月，MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL )開(kāi)發(fā)了一個(gè)AI模型，用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)乳腺的高風(fēng)險(xiǎn)病變和癌癥，可以降低乳腺癌的誤報(bào)，避免不必要的手術(shù)。該系統(tǒng)在現(xiàn)有的600多個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)病變病例數(shù)據(jù)中訓(xùn)練AI，數(shù)據(jù)包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、家族史、過(guò)去的活檢和病理報(bào)告等不同類型的數(shù)據(jù)源。當(dāng)對(duì)335個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)病變進(jìn)行檢測(cè)時(shí)，該模型正確診斷了97%的乳腺惡性腫瘤。
2018年10月，圣地亞哥海軍醫(yī)學(xué)中心和Google AI的研究人員一起開(kāi)發(fā)出了被稱為“淋巴結(jié)助手”(簡(jiǎn)稱LYNA)的AI系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用癌癥檢測(cè)算法，能夠自動(dòng)評(píng)估淋巴結(jié)活檢。在轉(zhuǎn)移性乳腺癌的檢測(cè)精度測(cè)試中，LYNA的準(zhǔn)確率達(dá)到99%，比人類病理學(xué)家更勝一籌。
2019年5月，哈佛醫(yī)學(xué)院的科學(xué)家們開(kāi)發(fā)出了一個(gè)名為SigMA的AI篩查系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠高效和準(zhǔn)確地“讀取”HR(同源重組)缺陷的分子特征，并進(jìn)一步配合現(xiàn)有的篩查方法。 研究人員表示，如果未來(lái)將SigMA納入已經(jīng)在醫(yī)院中應(yīng)用的基因檢測(cè)技術(shù)的話，每年將會(huì)有大約 27 萬(wàn)乳腺癌患者受益。
2019年5月，MIT的CSAIL 研究人員發(fā)明了一種由AI驅(qū)動(dòng)的乳房X光片檢查方法，預(yù)計(jì)可以提前5年檢測(cè)出女性乳腺癌年。CSAIL和馬薩諸塞州總醫(yī)院的一組研究人員創(chuàng)建了一個(gè)深入學(xué)習(xí)模型，該模型只需一張乳房X光片就能預(yù)測(cè)一個(gè)女人將來(lái)是否會(huì)患上乳腺癌?？茖W(xué)家們首先對(duì)馬薩諸塞州總醫(yī)院接受治療的60000多名患者進(jìn)行了乳房X光檢查。然后，他們?cè)诤Y選后的五年內(nèi)確定了患乳腺癌的婦女。利用這些數(shù)據(jù)，科學(xué)家們建立了一個(gè)模型，可以識(shí)別出乳腺組織中體現(xiàn)癌癥早期征兆的細(xì)微模式。
谷歌、MIT、哈佛等研究乳腺癌篩查的背后是可怕的乳腺癌死亡率
乳腺癌被稱為全世界婦女的頭號(hào)癌癥殺手。僅在美國(guó)每年就有4萬(wàn)名女性死于乳腺癌。全球平均每年乳腺癌新發(fā)病例約167萬(wàn)，死亡病例約52萬(wàn)，平均每26秒就會(huì)新增一例患者。在中國(guó)，乳腺癌發(fā)病率的增速是全球平均增速的兩倍，在全世界排第一。每10名女性，就有1人患乳腺癌或者乳腺增生患者。每4個(gè)乳腺增生患者就有1個(gè)可能患乳腺癌。
國(guó)內(nèi)乳腺癌X線篩查情況
據(jù)相關(guān)報(bào)告顯示稱，目前我國(guó)醫(yī)學(xué)影像的誤診率遠(yuǎn)高于美國(guó)、影像的信息化基礎(chǔ)建設(shè)水平遠(yuǎn)低于美國(guó)、影像增速與醫(yī)師增速存在巨大缺口，帶來(lái)人工智能影像診斷的需求、我國(guó)醫(yī)療影像服務(wù)模式成為醫(yī)患痛點(diǎn)?！洞龠M(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》提出培育“醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)”智能產(chǎn)品?！缎袆?dòng)計(jì)劃》指出，到2020年，國(guó)內(nèi)先進(jìn)的多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)對(duì)以上典型疾病的檢出率超過(guò)95%，假陰性率低于1%，假陽(yáng)性率低于5%。
2019年8月17日，重慶召開(kāi)的中國(guó)腫瘤學(xué)大會(huì)(CCO)期間，首次正式發(fā)布《中國(guó)女性乳腺癌篩查指南》，郝希山院士在答媒體問(wèn)時(shí)指出，乳腺鉬靶X線檢查是一種成熟的影像學(xué)檢查手段，在國(guó)際上被廣泛應(yīng)用。而在中國(guó)，超聲檢查對(duì)乳腺癌早診早治具有一定意義。郝希山院士介紹，最新的《中國(guó)乳腺癌篩查指南》建議，對(duì)于一般風(fēng)險(xiǎn)女性應(yīng)每?jī)赡赀M(jìn)行一次乳腺X線篩查;對(duì)于來(lái)自乳腺癌高危家族且攜帶乳腺癌相關(guān)突變基因的女性，建議自35歲開(kāi)始每半年進(jìn)行一次乳腺超聲檢查，每年進(jìn)行一次乳腺核磁共振檢查。
中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)乳腺專業(yè)委員會(huì)主任委員彭衛(wèi)軍表示：“乳腺鉬靶X線檢查是最為簡(jiǎn)單有效的篩查乳腺癌方式，在國(guó)際范圍均為首選。而“X線和超聲”為乳腺癌篩查的黃金搭檔，如果兩者同時(shí)使用，可在檢查功效充分實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)，達(dá)到更好的篩查效果。”
特別值得一提的是，AI報(bào)道從國(guó)內(nèi)專注AI輔助醫(yī)療影像診斷的企業(yè)醫(yī)準(zhǔn)智能了解到，其乳腺鉬靶智能檢測(cè)系統(tǒng)正是采用了AI技術(shù)，目前系統(tǒng)病灶檢出率達(dá)到93%、良惡性準(zhǔn)確率達(dá)到94%，實(shí)現(xiàn)20秒完成乳腺鉬靶全病種檢測(cè)，覆蓋乳腺全病種。
據(jù)乳腺保健專業(yè)委員會(huì)常務(wù)副主任委員、海淀區(qū)婦幼保健院副院長(zhǎng)馬祥君教授馬教授今年12月表示：“AI技術(shù)在乳腺癌早期篩查中起到很好的協(xié)助作用，能夠有效提升腫瘤篩查準(zhǔn)確性，帶動(dòng)乳腺癌早篩早診水平的提升?！?/FONT>
作為當(dāng)前最常見(jiàn)的婦科惡性腫瘤，乳腺癌是危害人類健康的的殺手之一。如今，AI輔助診療技術(shù)已經(jīng)全面涉足醫(yī)療領(lǐng)域，在癌癥的早期篩查和診斷方面做出了巨大的貢獻(xiàn)。例如谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的AI在乳腺癌篩查試驗(yàn)中擊敗了醫(yī)生、MIT開(kāi)發(fā)的AI能提前5年預(yù)測(cè)乳腺癌等一系列成果都契合AI賦能和AI向善的理念，以彌補(bǔ)人的局限性，乳腺癌的早期篩查和準(zhǔn)確診斷不再難，為全人類謀福祉。
（轉(zhuǎn)載）
