药明康德AI/报道

　　新年伊始， Google Health给我们带来了好消息，其最新人工智能模型在乳腺癌筛查又有新突破!乳腺癌影响着全球女性，英国每年超过约55,000人被确诊患有该病，美国大约有1/8的女性会在一生中可能患上乳腺癌。在英美这样的乳腺癌发病率高、医疗技术发达的国家，尽管数字化乳腺摄影技术得到广泛应用，可在发现并诊断疾病方面仍面临不小的挑战。

　　谷歌与DeepMind公司、英国癌症研究中心(Cancer Research UK)、美国西北大学(Northwestern University)以及英国皇家萨里郡医院(Royal Surrey County Hospital)展开紧密合作，旨在研究AI是否可以帮助放射科医生更准确地发现乳腺癌的迹象，从而找出能提高乳腺癌筛查技术的最佳方法。日前，研究团队在《自然》(Nature)杂志上发表其初步结果。

　　他们发现，AI模型能够以与专家相似的水平正确筛选出筛查图像中的乳腺癌迹象，从而减少了筛查假阴性(又称漏诊率)、假阳性(又称误诊率)的结果。

　　医生读片失误会导致乳腺癌患者得到假阴性或假阳性报告，这类误诊不仅会导致患者得不到及时有效的治疗，还会给其带来不必要的心理压力，并给放射科医生带来更多的工作量。使用人工智能技术，则有可能改善这些问题的发生。

　　该AI系统由3个深度学习模型构成，每个模型都会用于不同层次的分析，分别用于分析以下3种情况：单个病变分析、单个乳房分析、以及整体病例分析。每个模型都会对乳腺X光图像的病理产生0到1之间的癌症风险评分，整体AI系统的预测精度则是结合这3个模型预测的平均值而产生。

　　用于训练AI模型的两个大型数据集来自英国和美国。英国的数据集是从英国国家卫生服务乳腺筛查计划(NHSBSP)的三个乳腺筛查站点收集，总计包含了76,000多名女性的乳腺X光图像;美国的数据集则收集于2001-2018年间，芝加哥西北纪念医院约15,000多名患者的乳腺X光图像。

　　随后，他们采用一个单独的数据集，评估验证上述训练成果的可靠性，该单独数据集则由25,000多名患者图像(英国25,000张，美国3,000张)构成。评估验证下来，模型的预测结果漏诊误诊均有所降低，相比美国的临床实践数据，AI减少了5.7%的假阳性报告和9.4%的假阴性报告;相比英国的临床实践数据，AI则减少了1.2%的假阳性报告和2.7%的假阴性报告。这对于目前20%的乳腺癌漏检率来说已是一个“飞跃”。

　　此外，研究人员还验证了该AI模型是否可用于其他医疗系统。首先他们仅根据英国患者的数据集对AI进行训练，接着将美国患者的数据集作为模型的评估验证集，在这项单独的实验中，AI对乳腺癌预测的准确度不但比人类专家高，同时假阳性和假阴性的报告率分别降低了3.5%和8.1%，这也就意味着该AI系统具有应用到其他医疗环境的潜力。

　　最后，为了进一步验证该系统的可靠性，研究人员召集6位放射科医生，让他们与AI进行“读图PK”，通过解释500张来自美国患者的病例进行测试，AI的识别准确率更胜一筹。

　　同时，根据研究人员的说法，这一系统其本质是为了更好地辅助医生而不是取代医生，所以研究团队目前所取得的成果也足以证明，人类医生和AI医生在未来的医疗环境中是优势互补型的。AI降低漏检率，同样人类医生也可以指出AI未识别的疾病案例。

　　另外值得注意的是，AI在可参考历史信息更少的情况下，依然能更准确识别乳腺癌。相较于人类医生在做决策时有患者的病史及历史数据可追溯，AI只处理识别它眼前这一张x光图像，没有历史信息可作参考，从这一点来说，AI做决策的过程“更独立”。

　　展望未来，研究初步成果喜人，该模型对于提高乳腺癌筛选程序的准确性和效率将有所帮助，同时还可以减少患者等待诊断结果时间和压力。不过，临床医学是复杂的，医生的决策并不是简单的二元决定(在癌症存在与否之间)，还必须考虑其他体征和症状等。获取其他数据在技术角度也较为复杂，所以未来将可查询电子病历以识别和注释特定病例的系统与最新的AI结合使用，效果或许会更好。

　　参考资料：

　　[1] McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020) doi:10.1038/s41586-019-1799-6

　　[2] Google just beat humans at spotting breast cancer — but it won’t replace them Retrieved Jan 2, 2020 from https://www.theverge.com/2020/1/1/21045635/google-ai-detect-breast-cancer-mammograms-healthcare

　　[3] Google Health’s AI identifies breast cancer in mammogram imagery with fewer false positives Retrieved Jan 2, 2020 from https://venturebeat.com/2020/01/01/google-healths-ai-identifies-breast-cancer-in-mammogram-imagery-with-fewer-false-positives/

　　[4] Using AI to improve breast cancer screening Retrieved Jan 2, 2020

　　from https://www.blog.google/technology/health/improving-breast-cancer-screening/

　　[5] Artificial intelligence could help breast screening save more lives Retrieved Jan 2, 2020 from https://scienceblog.cancerresearchuk.org/2020/01/01/artificial-intelligence-could-help-breast-screening-save-more-lives/

　　[6] AI shows promise for breast cancer screening Retrieved Jan 2, 2020

　　from https://www.nature.com/articles/d41586-019-03822-8

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