AI医生诊断癌症 靠谱不？
来源：南方都市报 日期:2018-12-17
中山大学肿瘤防治中心内镜医生在为患者做检查，“AI医生”在收到相关照片后反馈病人患癌概率。
蓝色为肿瘤区域，“AI医生”勾勒出恶性食管肿瘤范围。通讯员供图
中山大学肿瘤防治中心称，研发的人工智能系统诊断胃癌食管癌准确率达98.5%
61岁的李仪(化名)患了早期胃癌，因癌症位置隐蔽，在做胃镜的过程中，很容易被医生忽略，导致漏诊，但AI医生却立刻诊断了出来。
12月14日，记者从中山大学肿瘤防治中心了解到，该中心研发的上消化道肿瘤人工智能辅助诊断系统，可在内镜医生检查时，辅助医生诊断胃癌、食管癌，确率高达98.5%。
据悉，该系统是首个由医院自主研发的上消化道癌人工智能辅助诊断系统，并具有完整知识产权。
AI医生获得照片后
1秒给出患癌概率
在中山大学肿瘤防治中心内镜科贺龙君医生提供的视频案例中，医生将内窥镜从口腔，伸入到了患者的食管，随后进入胃部，试图探查癌症乃至其他疾病的存在。
此时与医生的眼睛同时工作的，还有“A I医生”。
内镜每秒拍摄20多张食管、胃部照片，传输到人工智能系统，1秒后，系统给出即时反馈病人患恶性食管肿瘤的概率，这与医生判断一致。“A I医生”还精确地将癌症区域画出了一个蓝色的圈。
一旦提示为恶性肿瘤，病人可通过活检等手段，进行检查确定癌症分期，进行治疗。
这套上消化道肿瘤人工智能辅助诊断系统，由中山大学肿瘤防治中心自主研发，目前可辅助医生诊断食管癌、胃癌。
61岁的患者李仪患了早期胃癌，因癌症所处位置隐蔽，在做胃镜过程中，很容易被医生错过，导致漏诊，但A I系统却立刻给出了70%的患恶性肿瘤概率。“早期胃癌相比早期食管癌更难发现，需要很高水平的医生，但机器却发现了，非常不容易。”贺龙君说。
我国内镜医生数量严重不足
上消化道癌早诊率不到10%
或许是与饮食习惯有关，中国的消化道癌症素来高发。中山大学肿瘤防治中心内镜科主任徐国良介绍，全球有50%的上消化道癌发生在中国，包括食管癌、胃癌、肠癌等。超过85%的患者在确诊时，已是中晚期，死亡率居高不下。
拿食管癌、胃癌来说，目前没有明确的肿瘤生物标志物可以用来检测，做胃镜是发现和诊断的“金标准”。
数据显示，在中国，每年有1.2亿患者需进行消化道内镜检查，但现实是，中国的内镜医生少，检查耗时长，高水平医生做一次胃镜也需要半小时。“3年前，中国的内镜医生是3万多，现在最多也不超过5万。远远不能满足需求。”徐国良说。
由此导致的结果是，中国上消化道癌早诊率低于10%，这一数据在日本则是70%。“如果按照韩国、日本的方式做筛查，我们可能缺了60%到70%的医生。”中山大学肿瘤防治中心徐瑞华院长说。
不仅如此，让医生们讳言的是，内镜医生的水平参差不齐，像李仪这样的早期癌症患者，如果是基层医生诊断，漏诊时有发生。“内镜医生，一点小差都不能开。”徐瑞华称。
或可节省医生一半时间
未来将拓展到其他肿瘤
如何提高诊断准确性和效率?从今年年初开始，中山大学肿瘤防治中心信息科、内镜科及内科等各部门通力合作，开始着手研发A I系统。
徐国良介绍，团队耗时几个月，对5万多份完整上消化道肿瘤病例数据及图片进行整理，标记恶性病灶。通过对这些精确标记数据，以及包括中心在内的4家医院的2万多个病例、近60万份图像的学习，建立起了上消化道肿瘤诊疗相关多场景、多模态的人工智能诊疗模型和应用系统。
现在，系统已在中山大学肿瘤防治中心应用，当医生为患者做胃镜时，“A I医生”能实时辅助诊断肿瘤，并直接提示恶性肿瘤存在的概率。做完胃镜后，“A I医生”还会出具一份诊断报告，提供检查结果供医生参考。
徐瑞华说，根据应用系统在试用初期的数据分析显示，在临床试用中恶性肿瘤识别准确率已达到98.5%，“这是按照活检病理诊断的金标准来算的准确率，已经相当于高年资医生的水平了”。
“内镜医生一天要看数小时的胃肠内部视频，还要寻找细微的病变，也是很痛苦的差事。”因为A I诊断快速即时，徐国良估计，在临床中应用系统可以至少为内镜医生缩短一半的时间，“相当于医院的内镜医生增加了一倍”。
徐瑞华说，目前系统只在胃癌、食管癌中应用，未来可拓展到其他肿瘤。
或将推广至基层
提高诊疗能力
2017年9月，由中山大学肿瘤防治中心牵头，携手14个省份64家医院，成立泛中南地区肿瘤专科联盟。12月14日，泛中南地区肿瘤专科联盟“上消化道肿瘤A I早诊早治项目”也已启动。
徐瑞华说，A I医生目前已学习60万份图像，他希望能与各大联盟医院共享数据，让机器学习更充足的图像，建立高精度、高可靠的A I应用，“争取图像量达到300万到1000万张，到时这个A I系统肯定是全世界最大、最完备，也是功能最强大的”。
“我认为这个系统，能下到县乃至乡镇，只要做内镜的地方，就能应用，辅助医生诊断。”徐瑞华说。
观察
“狂欢”中的AI医疗面临哪些忧虑?
优质数据难求，技术仍是最大壁垒
“AI+医疗”的发展得到了国家政策的全力支持，成为资本涌流的风口。广东多家三甲医院正紧锣密鼓布局AI医疗。同时，BAT等互联网“大咖”也争相涌入AI医疗领域。
“狂欢”中的AI医疗，前景有多大?业界在“狂奔”的同时，对人工智能在医疗领域的应用仍有诸多忧虑。
徐国良说，医疗影像是人工智能在医疗领域应用热门中的热门。其中，在医疗大数据中，超过80%的数据来自于医学影像，海量数据是建模的基础。
但目前，人工智能在医疗领域真正落地到临床使用的并不多，主要是因为目前缺乏多维度真实世界大数据，缺乏诊疗全流程的系统研究，且以科研报道为主，缺乏临床应用。“在消化道领域，此前没有一个人工智能成果能落地到医院。”
目前，医疗人工智能的优质数据难求，技术仍是最大壁垒。上海交通大学生物医学工程学院教授钱大宏曾对南都记者表示，人工智能的训练，需要大量优质数据样本进行“喂养”，然而这些优质数据却往往难求。此外，AI医疗的算法确实还有很大的进步空间，未来不仅需要追求高准确率的结果，还需要进一步揭开AI的思维。
多家AI医疗企业表达了希望政府有关部门加快审批流程的愿望。“在AI医疗发展的过程中，政策需要做的事情还有很多。”钱大宏说，国家需要去制定一套准入标准，检测各种不同的AI医疗软件，分辨好坏。“但药监局中检院刚刚开始准备标准测试数据库，进入审批流程还需要很大的工作量和时间。”
未来，跨过技术关和商业关的AI医疗，是否能够完全取代医生完成独立诊疗?钱大宏认为，至少在可以预见的未来当中，AI医疗只能作为工具介入诊疗过程，辅助医生工作，而不能取代医生。…
