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谷歌AI协助乳腺癌筛查 误诊漏诊率均低于人类!

来源:华夏肿瘤康复网发布时间:2020/1/3 21:26:50
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  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”。

  ▲ 乳腺癌预测表现:人工智能系统vs临床医生(图片来源:参考资料[1])

    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。

  ▲(a)6位专家均未识别,但AI成功识别的样本病例;(b)6位专家成功识别,但AI却遗漏的样本病例(图片来源:参考资料[1])

  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。

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