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摘要:腾讯觅影和医院数据之间架设了脱敏空间,医院提供离线数据,不包含患者任何私人信息;临床验证阶段,医院内部做了脱敏处理。智能医疗研发思路是,先解决医生头疼的、需要量化的、重复性、繁重性的工作,然后再解决提高医生精准度、做到以前医生很难做到的事情。

趋势网(微博微信)讯:2018年7月26日,在腾讯觅影正式推出一年后,腾讯觅影又发布了乳腺肿瘤筛查AI系统。

过去一年,腾讯觅影一直保持着高频出镜率:发布AI影像早癌筛查、承建国家级影像创新平台、推出辅诊开放平台……通过这些频繁的动作,腾讯觅影目前形成了两个内核:一个是AI影像早癌筛查,覆盖了早期食管癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌等常见肿瘤疾病;另一个是辅诊开发平台,旨在成为“工具箱”,帮助医院就医流程中的各个环节利用AI提升效率。

相比于去年对于AI半信半疑的态度,现在,医生们对AI提出了更为具体的需求。

中山大学附属第一医院甲乳外科吕伟明主任:“现在人工智能还是助手的范畴,一方面,帮助有经验的医生迅速提高经验;二,帮助经验欠缺的大夫缩短学习曲线;三,对于大量的钼靶照片,在人力不够的情况下通过云平台把疑难病症筛查出来。”

以乳腺癌为例,吕伟民透露,美国乳腺癌的五年生存率达到90%,上海的统计数据是91%,虽然高精尖的医院没有差距,但整体水平和欧美国家还是有很大差距。

传统乳腺癌筛查一般有两种方法:乳腺B超和钼靶X线检查。前者对人体没有伤害,但对早期病变不够灵敏,准确性不高,后一种准确性高,但缺点是有辐射。而病理分析,虽然被认为是癌症筛查的“终极手段”,但医生要在庞杂的图片中找到病灶位置也并非易事。

“乳腺肿瘤筛查AI系统”是在一年前启动的,由腾讯与中山大学附属第一医院、中山大学孙逸仙纪念医院、广东省中医院、广东省妇幼保健院和广东省第二人民医院等医院联合研发,目前系统可以实现乳腺肿瘤的良恶性判别,并自动生成乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级报告,已经在广东省第二人民医院等十几家三甲医院进入临床预试验。

吕伟明很惊讶,“与半年前的准确率、敏感度相比,现在已经有大幅度的提高。”

乳腺癌方面覆盖的模态包括MRI、病理、基因、超声、钼靶,钼靶已经在不少医院落地使用,超声、病理仍处在研发阶段。肿块检测准确率达90%,每张图是0.2FP;钙化敏感度达到99%,良恶性诊断的敏感度87%,特异度96%。而在半年前,肿块检测每张达到一个FP,现在降低到了原来的20%。

“疑难病例的积累就是这个系统能一步一步迭代、一步一步精度更高的关键点。”在腾讯觅影乳腺AI首席科学家颜克洲看来,AI达到超过医生的效果,最重要的是,让它看到普通医生穷尽毕生精力也无法看过的疑难病例。

从目标功能来说,钼靶模态分三个功能:疑似病灶的定位、良恶性风险概率分析、片子直接生成影像报告;病理模态包含两个方向:组织学分级和免疫组化。

研发的思路是,先解决医生头疼的、需要量化的、重复性、繁重性的工作,然后再解决提高医生精准度、做到以前医生很难做到的事情。

在整个过程中,数据空间和主动权掌握在医院手里。李杰称,内部通过离线数据进行验证,把病人的诊断、B超、磁共振、病理等进行多模态整合验证,具体的做法是“腾讯觅影”和医院数据之间再架了一个脱敏空间,“一开始和腾讯合作时,医院使用了离线数据,不包含患者任何私人信息;临床验证阶段,医院内部做了脱敏处理。”

为了保证AI不间断的学习成长,颜克洲认为需要做到两点,“第一点,保证数据集绝对准确;二,保证数据集有足够的案例。做到这两点,AI的学习是不间断的,基本上每两个月性能成倍的提升,相信再迭代一两年一定会达到现在无法想象的境地。”

对于准确率,腾讯互联网+医疗副总经理周旋认为,“人工智能用一个医院的数据进行训练,在一个医院应用准确率很高,我们不希望用单中心进行训练,而是多中心的角度进行。

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