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機器人
幫助醫生篩查癌症，人工智能要來了
AI公司正在幫醫生做提高診斷效率方麵的嚐試，卻鮮有報道臨床診斷軟件上市前需要做的大規模前瞻性臨床試驗，但這是軟件應用前必走的一步。
（資料圖）
《財經》記者 張利／文 王小／編輯
2017年世界胃腸病學大會(WCOG)&美國胃腸病學年會（ACG）將唯一的國際獎授予了一個中國團隊的研究——AI篩查結直腸癌的臨床研究。
這支來自四川省人民醫院的團隊自2016年底，與一家上海AI公司合作，利用深度學習技術自動進行腸鏡篩查結直腸癌。結直腸癌是一種胃腸道常見的惡性腫瘤。如果按照癌症發病率排名，結直腸癌已躋身前五。
早期篩查能有效降低癌症患者死亡率，但由於腸道環境複雜、早期癌變或息肉又小又平以及醫生疲勞等因素，臨床漏診率很高。而AI能有效降低結直腸癌篩查的漏檢率。
到目前為止，四川人民醫院這一項目已完成自動腸鏡篩查結直腸癌係統的臨床試驗驗證，在靜態圖片驗證或動態實時視頻驗證中，係統敏感度、特異度均在90%以上。四川省人民醫院醫生、該項目負責人王璞告訴《財經》記者，第三階段臨床實驗正在進行，目的是證明這個係統能夠幫助醫生顯著地提升腺瘤檢出率。
相比Google去年的糖網篩查項目，這項研究是“升級版”。2016年，Google在《美國醫學會雜誌》上發表了一篇論文，介紹其使用深度學習檢測糖尿病誘發的視網膜病變項目，結果顯示算法診斷準確性優於糖尿病醫生。這項研究證明了深度學習用於醫療圖像識別的可能性，一時間，AI醫療成為風口。
據粗略統計，目前國內已經有70多家AI醫療公司，大多數都在與醫院合作進行回顧性研究和臨床驗證，目的是為了將自己的產品打磨得更好。不過， 對於診療軟件上市前需要做的大規模前瞻性臨床試驗，鮮有報道。
AI篩查結直腸癌：要求又快又準
腸癌是腺瘤病變，腺瘤則是息肉病變，通過腸鏡篩查尋找息肉，是結直腸癌篩查的最重要手段。在AI輔助下，會有效降低消化科醫生的漏診率。
在消化道內窺鏡的檢查中，設備每秒拍攝幾十幀圖像，AI輔助診斷係統需要實時篩選出存在病變疑點的圖像並並提示給醫生，這要求AI係統又快又準。
王璞介紹，他們做了靜態圖片驗證和動態視頻中實時處理驗證，結果顯示：在靜態圖片驗證中，係統的敏感度、特異度都大於94%，即使對於人眼經常漏診的小息肉，扁平息肉和等色息肉，係統的敏感度仍然可以保持大於91%；動態視頻中實時處理驗證中，係統對息肉的檢出率是100%，算法延遲隻有40多毫秒，因為圖像模煳等的因素，係統敏感度稍微降到92%左右，特異度在96%，“用來實時輔助醫生防止漏診已經完全沒有問題。”他說。
這不是AI應用於結直腸癌篩查的首次探索。此前，有報道稱，富士膠片和奧林巴斯合作研究，在使用內窺鏡的檢查中，由人工智能自動判斷胃癌等可疑病症，這項技術最早將於2020年投入實際應用。
日本癌症研究中心和日本電氣公司（NEC）也開發了利用AI自動識別技術作為內窺鏡檢測時的輔助診斷係統。對此，與四川省人民醫院合作負責技術的AI公司CEO表示，NEC和日本癌症中心承認這項技術還隻能用來識別比較明顯的息肉，對於小息肉，扁平息肉和等色息肉的的識別能力有限，預計2年內係統才會進入臨床實驗，“根據很多內線的報告，其實所有的內窺鏡大廠商都在研發類似的技術，大部分效果不佳”。
訓練集、驗證集之比
不管是Google篩查糖尿病視網膜病變項目，還是斯坦福的皮膚癌項目，兩者都有十幾萬訓練數據，此次四川省人民醫院團隊的訓練樣本數據僅五六千張。對此，王璞分析，有數學家深度參與這個項目，數學建模幫助AI係統輸入醫學知識建立抽象知識體係，從而讓深度學習的視覺擬合功能更精確的發揮作用，是該項目比較節約數據的主要原因。
Google糖尿病視網膜篩查項目，12.8萬張訓練樣本，驗證測試用了9963張，不到十分之一，而四川省人民醫院團隊用小於6000張訓練樣本，驗證測試圖片加視頻幀一共18萬張左右，驗證集是訓練集的30多倍。
在機器學習和模式識別等領域中，一般需要將樣本分成獨立的三部分，訓練集（train set）、驗證集（validation set ） 和測試集（test set）。通俗地說，訓練集就是機器算法學習的樣本，測試集是訓練好學習算法後，評估算法效果的數據集。測試集和訓練集的比例某種程度上能反應係統的過擬合程度。
澳大利亞阿德萊德大學在讀醫學博士生Luke Oakden-Rayner曾撰文指出，目前還沒有第三階段醫療人工智能試驗。而這是臨床試驗的最後一步，係統經過大型前瞻性患者陣列研究，且能準確代表目標受眾，探究係統對於臨床患者的幫助究竟有多大。此前，需要第一階段臨床試驗確定有前景的模型；第二階段臨床試驗需要大規模患者陣列，通過回顧性研究，確定模型的價值，Google的糖尿病視網膜篩查項目被劃為第二階段。
“現在我們做的臨床試驗屬於第三階段，目的是證明這個係統能多顯著地幫助醫生提升檢出率。” 王璞說。
四川省人民醫院團隊計劃將其AI係統部署在更多醫院，進行多中心臨床驗證。這套係統，上述AI公司負責算法和軟件開發以及後續商業化，不過，上述公司CEO表示，“目前公司有其他主營業務且經營穩定，還沒有考慮商業化的問題。”
像所有的AI技術一樣，這項成果終將麵臨的商業化或許並不輕鬆。國內一家布局AI醫療較早的公司——Airdoc也曾探索過結直腸癌智能篩查項目，但並沒有繼續下去。“我們在決定是否做一個項目時要考量商業價值。” Airdoc副總裁張京雷告訴《財經》記者， AI係統主要應用於結直腸癌篩查階段，但目前，結直腸癌篩查並沒有在國內大規模推廣開。
對此，上述公司CEO認為，確實任何臨床產品的商業化路徑都不是一蹴而就的，會有很多困難，但不能看國家有沒有篩查計劃評價一個技術的商業價值。“所有的消化內鏡科室已經病人人滿為患，這種技術可以幫助每一次消化內內鏡的檢查。”
最後更新：2017-10-24 11:57:42