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原標(biāo)題：科普|未來(lái)，給你診斷疾病的可能是AI

AI是人工智能技術(shù)的縮寫(xiě)，全程為artificial intelligence technology，這項(xiàng)技術(shù)是近些年發(fā)展非常迅速的技術(shù)領(lǐng)域。平時(shí)在我們生活中我們經(jīng)常能從媒體和報(bào)道中聽(tīng)到諸如人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛等高科技正逐漸滲透到我們的日常生活中。這些都是AI技術(shù)應(yīng)用于不同工業(yè)領(lǐng)域的體現(xiàn)。其實(shí)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，尤其疾病的影像診斷方面，AI也有著廣闊的應(yīng)用空間，有些也已經(jīng)逐步應(yīng)用到臨床。大家熟知的影像科檢查方法，比如普通X線檢查，計(jì)算機(jī)體層攝影（CT）和磁共振成像（MRI），所采集的圖像，均可利用AI的方法進(jìn)行分析和處理。

首先，我們來(lái)看看什么是醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的AI。簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，是將影像設(shè)備所采集的圖像，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后（比如圖像采集的方位統(tǒng)一、格式統(tǒng)一、大小統(tǒng)一等等），利用計(jì)算機(jī)軟件編程所設(shè)定的程序進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取、識(shí)別，并輸出計(jì)算機(jī)模擬分析后的病灶分割、疾病診斷或者分類。目前主要有兩種方法：基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的放射組學(xué)（radiomics）和引領(lǐng)最新一波人工智能熱潮的深度學(xué)習(xí)（deep learning）方法。放射組學(xué)是使用不同的算法與公式從原始采集的醫(yī)學(xué)圖像中提取定量化數(shù)據(jù)特征，并利用這些特征進(jìn)一步挖掘隱藏在圖像中的內(nèi)在信息，幫助診斷和和揭示疾病的預(yù)后。深度學(xué)習(xí)能夠模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能，使用由多層互連的節(jié)點(diǎn)組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、并識(shí)別其中的模式和特征。深度學(xué)習(xí)擺脫了放射組學(xué)需要人工設(shè)計(jì)提取信息的公式的限制，可以完成各種基于影像的任務(wù)；在存在大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)的情況下，可以顯著提高圖像分析和診斷的準(zhǔn)確性，在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域顯示出巨大的前景?，F(xiàn)在應(yīng)用比較成熟的AI方法，是肺部CT中小結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助識(shí)別和標(biāo)注，目前已經(jīng)應(yīng)用到臨床，輔助放射科醫(yī)生判斷小結(jié)節(jié)的性質(zhì)。隨著大影像設(shè)備的普及，相應(yīng)帶來(lái)的是海量影像數(shù)據(jù)，而這對(duì)于診斷醫(yī)生來(lái)說(shuō)，瀏覽這些影像信息，將花費(fèi)更多的時(shí)間，隨之帶來(lái)的是職業(yè)疲憊感的上升?？梢员砻鳎肁I技術(shù)，不僅僅帶來(lái)的是輔助診斷，更多的是效率提高。除此之外，比如乳腺鉬靶攝影，也都逐步嘗試?yán)肁I的方法進(jìn)行乳腺惡性病變的輔助診斷。隨著健康中國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施，我們將更加重視疾病的預(yù)防，而規(guī)范化的體檢則是早期發(fā)現(xiàn)病變的必要手段。體檢影像信息的特點(diǎn)在于：絕大多數(shù)為陰性樣本（即健康個(gè)體）。這種樣本信息，則特別適用于利用AI的方法進(jìn)行早期篩查，判斷出風(fēng)險(xiǎn)較高的高危人群，并進(jìn)行進(jìn)一步的診治。此外，AI 的方法也應(yīng)用在前列腺、胰腺、腦部疾病等的分類及腫瘤患者預(yù)后的判定方面，也有了很多科研應(yīng)用，初步研究也有不錯(cuò)的時(shí)間結(jié)果，預(yù)示著今后較好的臨床應(yīng)用場(chǎng)景。

在婦科疾病成像中，放射組學(xué)可以幫助提高診斷和治療計(jì)劃的準(zhǔn)確性。例如，基于MRI的放射組學(xué)分析不僅可以提供有關(guān)腫瘤大小、形狀和質(zhì)地的詳細(xì)信息，也能幫助進(jìn)行手術(shù)計(jì)劃，還可區(qū)分良性和惡性子宮內(nèi)膜腫瘤、預(yù)測(cè)子宮內(nèi)膜癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的風(fēng)險(xiǎn)等，從而指導(dǎo)治療決策并改善患者預(yù)后。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)也可用于提高X射線成像在如骨質(zhì)疏松癥和骨盆骨折等疾病診斷中的準(zhǔn)確性。在組織病理學(xué)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)可對(duì)巴氏涂片圖像或組織切片樣本進(jìn)行分析，迅速、準(zhǔn)確地識(shí)別異常細(xì)胞，從而幫助實(shí)現(xiàn)婦科癌癥，如子宮頸癌和子宮內(nèi)膜癌的早期發(fā)現(xiàn)和治療，降低死亡率并改善生存質(zhì)量。

筆者所在單位主要開(kāi)展了利用MRI的深度學(xué)習(xí)技術(shù)輔助識(shí)別子宮內(nèi)膜腫瘤肌層侵犯深度判定、卵巢腫瘤患者的術(shù)前分類判斷和孕婦胎盤(pán)植入的術(shù)前判定。子宮內(nèi)膜癌是婦科三大腫瘤之一，近些年隨著生活方式的轉(zhuǎn)變(肥胖率的逐步增加)，發(fā)病率逐年提高。而準(zhǔn)確的術(shù)前分期，對(duì)于治療對(duì)應(yīng)的治療方案至關(guān)重要。針對(duì)子宮內(nèi)膜癌MRI圖像我們訓(xùn)練了一個(gè)基于 YOLOv3 算法的檢測(cè)模型來(lái)定位腫瘤在MRI圖像上的病變區(qū)域。之后，將檢測(cè)到的區(qū)域反饋到該學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的分類模型中，該分類模型在內(nèi)膜癌肌層侵犯深度判斷的準(zhǔn)確率為 84.78%，敏感性為 66.67%，特異性為 87.50%，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為 44.44%，陰性預(yù)測(cè)值為 94.59%。這也初步提示，基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型在術(shù)前判斷內(nèi)膜癌肌層侵犯深度方面是可行和可靠的，特別適用于一些非三級(jí)醫(yī)院，幫助術(shù)前醫(yī)生準(zhǔn)確判定腫瘤分期。

綜上，以影像組學(xué)和深度學(xué)習(xí)為代表的醫(yī)學(xué)影像人工智能，在臨床應(yīng)用中有著廣闊的前景。但不可否認(rèn)，人工智能相關(guān)科研成果的臨床轉(zhuǎn)化，也存在著不少障礙：一、醫(yī)學(xué)影像的圖像質(zhì)量與對(duì)比度，隨著醫(yī)院、設(shè)備、掃描參數(shù)與操作人員的偏好不同而不盡相同，特別是MRI，提供的檢查序列十分豐富，不同醫(yī)院的檢查設(shè)備和掃描方案也各不相同，圖像存在著較大的異質(zhì)性，造成模型泛化困難。這就要求前期開(kāi)展多中心、多任務(wù)、多設(shè)備的大樣本研究；二、目前的影像學(xué)AI研究，仍以單一模態(tài)數(shù)據(jù)為主，而結(jié)合臨床信息、病理圖片信息的多模態(tài)組合，能為臨床醫(yī)生提供一站式分析處理疾病的解決方案，代表著智慧醫(yī)療的發(fā)展方向，具有更好的臨床應(yīng)用場(chǎng)景。但多模態(tài)數(shù)據(jù)分析對(duì)研究者基礎(chǔ)要求更高，需要更專業(yè)數(shù)據(jù)處理能力、更長(zhǎng)的建模周期和科研投入；三、為了建立更加穩(wěn)健的人工智能模型，需要大量不同病種的多模態(tài)、多中心、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。如何在充分保護(hù)患者隱私以及遵守?cái)?shù)據(jù)安全相關(guān)法律的前提下，建立高質(zhì)量的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，滿足建立人工智能模型對(duì)多中心大數(shù)據(jù)的需求，也應(yīng)引起相關(guān)人員的充分重視，需要建立相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)。

AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展方興未艾，也是大勢(shì)所趨。這能讓醫(yī)生從繁重的重復(fù)勞動(dòng)中解脫出來(lái)，使醫(yī)生回歸到與患者更多面對(duì)面的交流、問(wèn)診，和人文關(guān)懷中來(lái)，而這也才是醫(yī)患關(guān)系最本質(zhì)的體現(xiàn)，而這也恰恰是AI的方法所無(wú)法取代，也不能取代的。