在騰訊覓影正式推出一年后，2018年7月26日，騰訊覓影又發(fā)布了乳腺腫瘤篩查AI系統(tǒng)。
過去一年，騰訊覓影一直保持著高頻出鏡率：發(fā)布AI影像早癌篩查、承建國家級影像創(chuàng)新平臺、推出輔診開放平臺……通過這些頻繁的動作，騰訊覓影目前形成了兩個內(nèi)核：一個是AI影像早癌篩查，覆蓋了早期食管癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌等常見腫瘤疾?。涣硪粋€是輔診開發(fā)平臺，旨在成為“工具箱”，幫助醫(yī)院就醫(yī)流程中的各個環(huán)節(jié)利用AI提升效率。
相比于去年對于AI半信半疑的態(tài)度，現(xiàn)在，醫(yī)生們對AI提出了更為具體的需求。
中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院甲乳外科呂偉明主任告訴鈦媒體，“現(xiàn)在人工智能還是助手的范疇，一方面，幫助有經(jīng)驗的醫(yī)生迅速提高經(jīng)驗；二，幫助經(jīng)驗欠缺的大夫縮短學(xué)習(xí)曲線；三，對于大量的鉬靶照片，在人力不夠的情況下通過云平臺把疑難病癥篩查出來。”
以乳腺癌為例，呂偉民向鈦媒體透露，美國乳腺癌的五年生存率達到90%，上海的統(tǒng)計數(shù)據(jù)是91%，雖然高精尖的醫(yī)院沒有差距，但整體水平和歐美國家還是有很大差距。
傳統(tǒng)乳腺癌篩查一般有兩種方法： 乳腺B超和鉬靶X線檢查。前者對人體沒有傷害，但對早期病變不夠靈敏，準確性不高，后一種準確性高，但缺點是有輻射。而病理分析，雖然被認為是癌癥篩查的“終極手段”，但醫(yī)生要在龐雜的圖片中找到病灶位置也并非易事。
“乳腺腫瘤篩查AI系統(tǒng)”是在一年前啟動的，由騰訊與中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院、中山大學(xué)孫逸仙紀念醫(yī)院、廣東省中醫(yī)院、廣東省婦幼保健院和廣東省第二人民醫(yī)院等醫(yī)院聯(lián)合研發(fā)，目前系統(tǒng)可以實現(xiàn)乳腺腫瘤的良惡性判別，并自動生成乳腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（BI-RADS）分級報告，已經(jīng)在廣東省第二人民醫(yī)院等十幾家三甲醫(yī)院進入臨床預(yù)試驗。
呂偉明很驚訝，“與半年前的準確率、敏感度相比，現(xiàn)在已經(jīng)有大幅度的提高。”
乳腺癌方面覆蓋的模態(tài)包括超聲、鉬靶、MRI、病理、基因，鉬靶已經(jīng)在不少醫(yī)院落地使用，超聲、病理仍處在研發(fā)階段。腫塊檢測準確率達90%，每張圖是0.2FP；鈣化敏感度達到99%，良惡性診斷的敏感度87%，特異度96%。而在半年前，腫塊檢測每張達到一個FP，現(xiàn)在降低到了原來的20%。
“疑難病例的積累就是這個系統(tǒng)能一步一步迭代、一步一步精度更高的關(guān)鍵點。”在騰訊覓影乳腺AI首席科學(xué)家顏克洲看來，AI達到超過醫(yī)生的效果，最重要的是，讓它看到普通醫(yī)生窮盡畢生精力也無法看過的疑難病例。
從目標功能來說，鉬靶模態(tài)分三個功能：疑似病灶的定位、良惡性風險概率分析、片子直接生成影像報告；病理模態(tài)包含兩個方向：組織學(xué)分級和免疫組化。
研發(fā)的思路是，先解決醫(yī)生頭疼的、需要量化的、重復(fù)性、繁重性的工作，然后再解決提高醫(yī)生精準度、做到以前醫(yī)生很難做到的事情。
在整個過程中，數(shù)據(jù)空間和主動權(quán)掌握在醫(yī)院手里。李杰告訴鈦媒體，內(nèi)部通過離線數(shù)據(jù)進行驗證，把病人的診斷、B超、磁共振、病理等進行多模態(tài)整合驗證，具體的做法是“騰訊覓影”和醫(yī)院數(shù)據(jù)之間再架了一個脫敏空間，“一開始和騰訊合作時，醫(yī)院使用了離線數(shù)據(jù)，不包含患者任何私人信息；臨床驗證階段，醫(yī)院內(nèi)部做了脫敏處理。”
為了保證AI不間斷的學(xué)習(xí)成長，顏克洲向鈦媒體透露需要做到兩點，“第一點，保證數(shù)據(jù)集絕對準確；二，保證數(shù)據(jù)集有足夠的案例。做到這兩點，AI的學(xué)習(xí)是不間斷的，基本上每兩個月性能成倍的提升，相信再迭代一兩年一定會達到現(xiàn)在無法想象的境地。”
但對于準確率，騰訊互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療副總經(jīng)理周旋有另外一種考慮，“人工智能用一個醫(yī)院的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，在一個醫(yī)院應(yīng)用準確率很高，我們不希望用單中心進行訓(xùn)練，而是多中心的角度進行。”（本文首發(fā)鈦媒體，作者／付夢雯）
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