日前，2019年美國臨床腫瘤協(xié)會（American Society of Clinical Oncology，ASCO）年會公布會議日程和入選摘要，其中，中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院甲狀腺乳腺外科李杰副教授、放射科張小玲醫(yī)生參與研發(fā)的“騰訊覓影”乳腺癌篩查項目相關(guān)摘要被今年的ASCO年會錄用。

李杰教授介紹AI輔助乳腺癌鉬靶篩查技術(shù)研發(fā)

這是國內(nèi)自主研發(fā)的乳腺癌篩查產(chǎn)品的臨床應(yīng)用成果的在ASCO首次報道，代表著我國的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品步入國際先進水平。

騰訊公司與中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院等合作醫(yī)院聯(lián)合發(fā)布乳腺腫瘤篩查AI系統(tǒng)

ASCO是全球領(lǐng)先的腫瘤專業(yè)學(xué)術(shù)組織，宗旨是預(yù)防癌癥及改善癌癥服務(wù)。它不僅推進研究的前沿，提供優(yōu)秀的教育機會，并定義標準的臨床護理實踐，同時也影響全球的公共醫(yī)療政策。每年的ASCO年會是全球規(guī)模最大、最具影響力的腫瘤大會。2019ASCO年會于今年5月31日至6月4日在美國芝加哥市召開。屆時，全球腫瘤學(xué)專業(yè)人士將匯集芝加哥，共同反思既往診斷治療的不足，共同討論最新的治療方案，共同擬定未來的診治目標，關(guān)注癌癥患者和高危人群，促進研究成果轉(zhuǎn)化到臨床應(yīng)用。

女性健康第一“殺手”——乳腺癌 篩查存“兩難”

乳腺癌是世界上女性最常見的惡性腫瘤，僅2018年，全球就有超過200萬女性被診斷患有乳腺癌，大約每18秒就有一例新病例，占同年診斷出的所有癌癥的24．2％。乳腺癌同時也是女性癌癥死亡的主要原因，據(jù)統(tǒng)計2018年全球約有630，000人死于乳腺癌，每分鐘死亡近1人，占所有癌癥死亡人數(shù)的15％。乳腺癌是所有年齡段女性癌癥死亡的第二大原因，也是20－59歲女性癌癥死亡的最大原因。不同分期的乳腺癌預(yù)后差別極大。美國SEER數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)表明，局限于乳房內(nèi)的乳腺癌患者五年生存率可以高達98．9％，轉(zhuǎn)移到區(qū)域淋巴結(jié)的患者的五年存活率也可達到約85．2％。但是一旦疾病進展到晚期，出現(xiàn)遠處轉(zhuǎn)移，五年生存率只有26．9％。 因此，乳腺癌的二級預(yù)防，也就是早期診斷、早期治療尤為重要。

從20世紀50年代起，乳房鉬靶X線檢查作為一種有效的診斷手段得到越來越多的推廣，并逐漸用于乳腺癌篩查。研究表明，自1970年以來，北美和歐洲的乳腺癌死亡率開始穩(wěn)步下降，主要與乳腺X線攝影篩查的早期診斷有關(guān)。在20世紀80年代到90年代，美國推行的40歲以上女性進行乳腺癌鉬靶篩查，使得發(fā)現(xiàn)的早期乳腺癌病例明顯增加（發(fā)病率從每10萬名女性112人增加到234人），晚期乳腺癌的發(fā)病率下降（從每10萬名女性102人減少到94人），乳腺癌死亡率下降（71／10萬下降到51／10萬）。 諸多研究表明乳腺鉬靶篩查使乳腺癌死亡率降低了15％－40％。因此，各項國際指南均推薦乳房鉬靶X線檢查作為乳腺癌篩查的首選手段。

然而，乳房鉬靶X線檢查在我國的應(yīng)用卻不盡如人意。一方面，由于我國乳腺癌患者平均年齡偏低，乳腺組織較為致密，對于腫物和鈣化的判斷較歐美人群的難度明顯增加，導(dǎo)致了診斷符合率低；另一方面，我國人口基數(shù)大，需要篩查的女性人數(shù)巨大，而放射科醫(yī)生相對稀缺，特別是乳腺�？频姆派淇漆t(yī)生更為匱乏， 極短時間內(nèi)確定腫塊或者鈣化點的部位并做出良惡性的判斷對放射科醫(yī)師的專業(yè)水平也提出了很高的要求。

人工智能為乳腺癌篩查提供“新思路”

提升乳腺癌篩查的效率和準確率成為當務(wù)之急，而運用先進的計算機視覺技術(shù)，自主學(xué)習(xí)積累的醫(yī)學(xué)圖像大數(shù)據(jù)，訓(xùn)練可輔助診斷乳腺癌的人工智能系統(tǒng)為解決上述問題提供了一種新的思路。早在2017年7月，中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院甲狀腺乳腺外科的李杰教授基于乳腺癌當前的篩查現(xiàn)狀和鉬靶應(yīng)用的臨床難點，率先提出了利用人工智能改進乳腺癌鉬靶篩查的項目，并與騰訊公司人工智能實驗室攜手啟動了該項項目，并專門成立了“騰訊公司——中山一院”研究團隊，專注于乳腺癌鉬靶篩查項目的實施。

利用AI技術(shù)輔助乳腺腫瘤篩查

在中山一院甲乳外科呂偉明主任、放射科李子平主任的指導(dǎo)下，團隊首先依據(jù)網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)集“ImageNet數(shù)據(jù)集”進行了預(yù)訓(xùn)練，并從Digital Database for Screening Mammography（DDSM）公共數(shù)據(jù)庫下載數(shù)據(jù)進行的初步的功能模塊設(shè)計。驗證研究的可行性后，分批次調(diào)取中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院的乳腺鉬靶圖片數(shù)據(jù)，由中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院張小玲醫(yī)生為主的放射科團隊對于圖片進行標注，繼續(xù)對功能模塊進行訓(xùn)練、驗證和測試，反復(fù)多次重復(fù)逐步增加AI的準確性（項目實施流程圖如圖）。項目后期，依托騰訊這一國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺，項目納入了國內(nèi)多家醫(yī)院的數(shù)據(jù)，并對該功能模塊進行了多中心的驗證。

2018年7月26日，2018“互聯(lián)網(wǎng)＋”數(shù)字經(jīng)濟中國行·廣東峰會在廣州舉辦，在醫(yī)學(xué)人工智能論壇上，騰訊旗下AI醫(yī)學(xué)解決方案 “騰訊覓影”聯(lián)合廣東省內(nèi)各大醫(yī)院專科醫(yī)師正式發(fā)布乳腺腫瘤篩查AI系統(tǒng)，李杰教授在此次大會上像大家詳細介紹了“覓影”乳腺癌篩查系統(tǒng)的研發(fā)過程。這是國內(nèi)首次利用人工智能實現(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。 對此，國內(nèi)多家媒體，包括新華網(wǎng)、人民網(wǎng)等權(quán)威官媒都做了相應(yīng)的報道介紹。與此同時，也宣布了乳腺腫瘤篩查AI系統(tǒng)進入了新的臨床試應(yīng)用階段。

在此基礎(chǔ)上，李杰教授總結(jié)了“騰訊覓影”乳腺癌篩查系統(tǒng)在中山一院的臨床試應(yīng)用現(xiàn)狀，并將其投稿至2019ASCO年會摘要，順利被大會錄用（鏈接： https：／／meetinglibrary．a(chǎn)sco．org／ record／173055／abstract）。該項摘要顯示，在2018年10月至11月中山一院的576例患者的臨床數(shù)據(jù)中，借助于AI的幫助，放射科醫(yī)生對于乳腺癌的檢出率有了較大的提高：敏感性由78．6％提高至90．5％。據(jù)李杰教授介紹，隨著“騰訊覓影”乳腺癌篩查系統(tǒng)在中山一院的進一步應(yīng)用，目前臨床應(yīng)用的診斷準確率較該摘要報道的結(jié)果更加理想。

李杰教授表示，隨著AI的進一步臨床應(yīng)用，更多的臨床數(shù)據(jù)的納入，AI自我學(xué)習(xí)的優(yōu)勢將得到充分的發(fā)揮，“騰訊覓影”乳腺癌篩查系統(tǒng)也會達到更好的臨床效果，最終在我國的乳腺癌防治中發(fā)揮更大的作用。

據(jù)了解，“騰訊覓影”是騰訊發(fā)布的首款將人工智能技術(shù)運用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的產(chǎn)品，目前已經(jīng)能利用AI醫(yī)學(xué)影像分析輔助臨床醫(yī)生篩查早期食管癌、早期肺癌、糖尿病性視網(wǎng)膜病變、結(jié)直腸腫瘤、宮頸癌、乳腺腫瘤等疾病，以及利用AI輔診引擎輔助醫(yī)生對700多種疾病風(fēng)險進行識別和預(yù)測，提高臨床醫(yī)生的診斷準確率和效率。截至2019年5月，“騰訊覓影” 已累計輔助醫(yī)生閱片2．7億張，服務(wù)近160萬患者，提示高風(fēng)險21萬次。在AI輔診方面，已累計分析門診病歷800萬份，提示高風(fēng)險16萬次。