在檢測癌症面前，AI 距離超越人類醫生還有多遠？

科技 09-26

摘要：

人工智慧正在促進人類醫療衛生領域進步，圖像識別或許是你最先可以感知的領域。

作為人類的天敵，無論是哪種癌症，不僅對於病人本身是一種折磨，對於家庭同樣是一種沉重的負擔。

今年 2 月，國家癌症中心匯總了全國 347 家癌症登記點的數據，發布了中國最新癌症數據。我國每年新發癌症病例達 429 萬，佔全球新發病例的 20％，死亡 281 萬例，平均每分鐘約 7 人確診患癌。而在癌症類型中，肺癌為發病率、死亡率雙率第一，消化道癌症和乳腺癌同樣排在前列。

即使隨著技術水平的進步，已經有了包括切除病變部位和化療等多種治療方法，但癌症仍然是人們揮之不去的陰影。因為大多數癌症在初期卻都沒有太多癥狀，被發現的大多都是處於中後期，而中後期的癌症不僅治療成本大，而且對於部分嚴重的腫瘤效果也不是太好。

但隨著 AI 技術的發展，事情開始出現了轉機。利用 AI 現在可以對多種疾病進行診斷，其中圖像識別的對於癌症識別、檢測已經取得較大的進步。

癌症診斷醫生 VS AI，AI 贏面越來越大

AI 圖像識別對切片中疑似患癌部位的識別圖 | 網路

目前在全世界各地，都有團隊在從事 AI 醫療影像識別技術，根據極客公園 2017 年發布的《關於人工智慧，你應該關注什麼》報告，目前國內智能醫療領域的研究主要集中於醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。

而其中利用 AI 進行圖像識別，對癌症的檢測、識別在近年來發展較為迅速，針對需要圖像識別方能確診的癌症領域，人工智慧的表現已經達到很高的準確率。極客公園從近期的公開新聞報道中梳理出了已經開發出相對成熟的案例：

圖像識別與肺癌、乳腺癌

香港中文大學研究團隊利用人工智慧影像識別技術判讀肺癌及乳腺癌的醫學影像。該團隊採用深度學習技術判讀 CT 掃描圖像，通過深層神經網路自動檢測識別出可能出現肺小結節的位置，只需要 30 秒便可判別是否出現癌病，準確率達 91%。

另外，該團隊還利用深層卷積神經網路分階段處理乳腺癌的切片圖像。相比資深病理醫生人工檢測的結果，AI 的準確度高出 2%，達到 98.75%，耗時只需 5 至 10 分鐘。

圖像識別和食管癌

食管癌是最常見的惡性腫瘤之一，但因為沒有有效的早期篩查手段，目前我國早期食管癌檢出率低於 10%，但在早期食管癌的治癒率超過 90%，但在中期和晚期的食管癌治癒率卻只有 40% 左右。

騰訊在和定點醫院合作後，由醫生對數十萬張食管內鏡檢查圖片進行分類，採用雙盲隨機方法，由不同級別醫生進行循環評分標註。然後將結果交給騰訊 AI 技術團隊進行圖像處理、增強，藉助深度學習技術，篩查可疑食管癌的能力。該技術對早期食管癌的診斷率高達 90%。

圖像識別和腸癌

腸癌同樣是發病率最高的癌症之一，儘管大腸癌體檢中的癌症發現率已經不是什麼難事，但大腸癌的內視鏡檢查仍存在 24% 漏查率。因此日本國立癌症研究中心正在和大型電子機器製造商合作，通過 AI 圖像識別，在發現醫生未能通過內視鏡畫像識別發現大腸癌時，該系統將發出警報提醒醫生，並對患病位置進行標註。

在這個系統里，將讓人工智慧「深度學習」正常的大腸圖像以及大腸癌的圖像共 14 萬張，從而達到 98% 的癌症判斷準確率。日本方面計劃將用 2 年時間來進行臨床試驗，此後可在體檢中心使用。

圖像識別和阿茲海默症

雖然阿茲海默症並非一種真正的癌症，但它導致患病者的認知和記憶功能不斷退化，日常生活能力進行性減退，並伴隨各種精神癥狀和行為障礙。作為一種常見的、原因未明的神經系統退行性疾病，對中老年人的身心健康造成的危害性不亞於癌症。

AI 在阿茲海默症的發現和防治方面，同樣取得較大的進步。義大利巴里大學的研究人員開發出一種演算法，可在阿爾茨海默氏症癥狀出現之前，檢測出大腦中產生的微小的結構變化，從而判定其是否有罹患阿茲海默症的可能性，該檢測對輕度認知障礙的成功率達 84%。

另外，國內「腦醫生」團隊也在嘗試利用圖像識別進行阿茲海默症的檢測和診治。醫生將受試者數據上傳，腦醫生通過圖像處理、大數據運算和統計學分析等方法將醫生的經驗量化、標準化，最後得到診斷報告，從多家三甲醫院進行臨床試用的結果來看，準確率達 85%。

機器的自主學習，比人類更加精確

卷積神經網路的工作流程圖 | 網路

AI 圖像識別，是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特徵提取和判斷匹配。

以香港中文大學利用 AI 圖像識別對肺癌和乳腺癌的研究為例，其主要方式為通過搜集大量肺癌患者確診大量影像圖片，然後交由卷積神經網路進行分析，將疑似患者的 CT 圖像和 AI 整合的數據進行對比，發現其相似點，並判斷該圖像是否符合癌症的特徵，如果是，則對相關部位進行標註。而原來這個過程是需要醫生進行仔細辨別來發現的。

而和所有真正的人工智慧一樣，醫療領域的圖像識別技術具備自主學習能力。隨著案例的增加，在早期需要依靠標註的案例才能進行識別的情況將被改變，AI 將會自己習得識別能力，對癌症的識別的準確率會越來越高。

在醫療領域利用 AI 圖像識別還可以將醫生從大量勞動和經驗積累的工作中解放出來，既節省了時間，同時也提高了準確率。最大程度幫助醫生儘早發現患者是否患癌，以便儘早治療，也可以為患者節省大量成本。

不過技術雖然好，但是還得需要人主動去使用，所以養成定期進行全面檢查的好習慣才是儘早發現病疾最快的方式。

責任編輯：雙筒獵槍

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