治愈癌癥是醫(yī)學(xué)界的終極目標(biāo)之一，但時(shí)至今日這一難題依然困擾著人類(lèi)，目前全球每年有近千萬(wàn)人因癌癥喪生。其中，乳腺癌（breast cancer）在全世界范圍內(nèi)都是女性最常見(jiàn)的癌癥，發(fā)病率高居首位，嚴(yán)重危害女性的身心健康并帶來(lái)沉重的醫(yī)療和社會(huì)負(fù)擔(dān)。

乳腺X線(xiàn)攝影、超聲、MＲI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。20世紀(jì)80年代，計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)學(xué)算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)的進(jìn)步而在醫(yī)學(xué)影像診斷方面有了快速發(fā)展，而隨著人工智能技術(shù)的成熟，這種發(fā)展速度得到了進(jìn)一步的提升。

人工智能提高篩查乳腺癌的效率

早在2016年8月31日，來(lái)自休斯頓衛(wèi)理公會(huì)醫(yī)院的研究人員稱(chēng)他們開(kāi)發(fā)出了一款AI軟件，該軟件在解析乳腺X光圖片時(shí)比普通醫(yī)生快上30倍……

為了檢測(cè)這款軟件的實(shí)力，研發(fā)團(tuán)隊(duì)搞了一次人機(jī)大戰(zhàn)，直接給AI安排了500位乳腺癌病人的乳腺X光圖片和病理組織切片報(bào)告。同時(shí)，該團(tuán)隊(duì)還為其安排了各種相關(guān)醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)試圖迷惑AI。最后的結(jié)果是AI幾個(gè)小時(shí)之內(nèi)就成功完成了任務(wù)，而另一邊，兩位乳腺癌界的老司機(jī)，卻花了50-70小時(shí)才搞定50位病人的診斷。由此我們可以想見(jiàn)，這款A(yù)I軟件在效率上到底有多恐怖。

人工智能提高篩查乳腺癌的準(zhǔn)確率

麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL ）開(kāi)發(fā)的模型可以減少乳腺癌的誤報(bào)以及避免不必要的手術(shù)，團(tuán)隊(duì)合作開(kāi)發(fā)了一個(gè)AI系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)乳腺的高風(fēng)險(xiǎn)病變，是否會(huì)導(dǎo)致癌癥。

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％的乳腺癌是惡性腫瘤，與現(xiàn)有方法相比，良性手術(shù)的數(shù)量減少了30％以上。

麻省理工學(xué)院的Regina Barzilay自己就是乳腺癌的幸存者，她表示：“當(dāng)數(shù)據(jù)有這么多的不確定性時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是我們用來(lái)改進(jìn)檢測(cè)和防止過(guò)度治療的工具。”

人工智能能對(duì)乳腺癌進(jìn)行早篩！

2018年9月28日，2018時(shí)尚健康粉紅絲帶運(yùn)動(dòng)暨英特爾智慧醫(yī)療主題沙龍上，英特爾公司與醫(yī)療影像AI領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)匯醫(yī)慧影宣布聯(lián)合推出“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”，通過(guò)人工智能技術(shù)助力乳腺癌篩查及診治。

英特爾技術(shù)團(tuán)隊(duì)和國(guó)家級(jí)醫(yī)療影像人工智能高新技術(shù)企業(yè)匯醫(yī)慧影緊密合作，幫助提升乳腺癌篩查的檢測(cè)精度和效率。據(jù)介紹，通過(guò)在胸部結(jié)節(jié)、神經(jīng)系統(tǒng)、甲狀腺等多器官系統(tǒng)影像與國(guó)內(nèi)外頂級(jí)醫(yī)院的影像及專(zhuān)科醫(yī)生進(jìn)行過(guò)人機(jī)讀片對(duì)比，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，讀片準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

英特爾還將與匯醫(yī)慧影共同開(kāi)發(fā)“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”，提供可靠的端到端的人工智能解決方案，分為三個(gè)階段：第一階段，人工智能參與乳腺影像判讀，覆蓋大量人群。第二階段，人工智能輔助臨床決策，結(jié)合影像組學(xué)，提供非常精準(zhǔn)的臨床決策依據(jù)。第三階段，根據(jù)術(shù)后復(fù)查數(shù)據(jù)，人工智能參與動(dòng)態(tài)監(jiān)控，患者自助式參與治療。

AI能夠識(shí)別和治療乳腺癌？

據(jù)福布斯報(bào)道，DeepMind從日本東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院（Jikei University Hospital）獲得了2007年-2018年間約3萬(wàn)名女性患者的乳房x線(xiàn)照片。該實(shí)驗(yàn)室希望能夠訓(xùn)練一個(gè)算法，可以比現(xiàn)有的篩選技術(shù)更有效地識(shí)別這些x線(xiàn)照片上的乳腺癌早期跡象。

周四，DeepMind在博客上分別用英語(yǔ)和日語(yǔ)描述了與東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院的5年合作關(guān)系。DeepMind表示，通過(guò)應(yīng)用來(lái)自不同國(guó)家合作伙伴的數(shù)據(jù)，應(yīng)該有助于最大程度地降低偏差對(duì)算法的影響。當(dāng)使用不具有代表性的數(shù)據(jù)訓(xùn)練人工智能算法時(shí)，可能會(huì)產(chǎn)生偏差， DeepMind表示，這個(gè)問(wèn)題不容輕視。

DeepMind 健康部門(mén)的臨床負(fù)責(zé)人Dominc King在博客中寫(xiě)道：“在身體健康方面，某些群體之間的遺傳和生物差異是很普遍的，這可能會(huì)對(duì)患者護(hù)理產(chǎn)生巨大影響。例如，在乳房x光檢查中，不同種族的女性乳房密度可能存在相當(dāng)大的差異。因此，如果我們的技術(shù)沒(méi)有反映這些差異，那么訓(xùn)練出的人工智能系統(tǒng)就會(huì)存在偏差，可能會(huì)導(dǎo)致乳腺癌被錯(cuò)誤識(shí)別，甚至漏診。”

King表示，DeepMind 健康部門(mén)希望在未來(lái)能與其他國(guó)際伙伴合作。

英國(guó)癌癥研究中心主任Ara Darzi教授在一份聲明中表示：“東京慈恵會(huì)醫(yī)科大學(xué)附屬病院的參與，有助于我們進(jìn)一步發(fā)展該技術(shù)，最終可能會(huì)改變每年數(shù)百萬(wàn)乳腺癌患者的護(hù)理和治療。”