乳腺癌是女性常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，近年來(lái)始終位于我國(guó)高發(fā)癌癥的前五位，占全身各種惡性腫瘤的8%左右，部分城市乳腺癌發(fā)病率居女性惡性腫瘤高位。美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)公布的2015年乳腺癌統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在確診為惡性腫瘤的女性患者中，近1/3為乳腺癌。如何提高乳腺癌的早診斷率，減少乳腺癌對(duì)人們生命產(chǎn)生的威脅也成為了近年來(lái)世界研究人員共同奮斗的目標(biāo)。

▲圖源：創(chuàng)客貼

隨著對(duì)癌癥的深入研究和個(gè)體化治療的興起，臨床對(duì)癌癥的診斷的精準(zhǔn)度提出了更高的要求。而人工智能 (AI) 的進(jìn)步以及數(shù)字病理診斷技能的應(yīng)用，促進(jìn)了乳腺腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性，為腫瘤的病理分類和評(píng)估預(yù)后提供了更加有效的方法。

預(yù)測(cè)乳腺癌的AI算法

麻省理工學(xué)院的教授和麻省總醫(yī)院的同道們開(kāi)發(fā)出一種預(yù)測(cè)乳腺癌的AI算法，并獲得了人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(AAAI)頒發(fā)的松鼠AI獎(jiǎng)。他們訓(xùn)練的AI，可以通過(guò)一張乳房X光片來(lái)預(yù)判，一個(gè)人有多大可能在5年內(nèi)患上乳腺癌。

▲圖源：pubs.rsna.org

此次訓(xùn)練用了麻省總醫(yī)院的6萬(wàn)多張結(jié)局已知的X光片，時(shí)間從2009年-2012年。預(yù)測(cè)范圍是5年，就是說(shuō)結(jié)局出現(xiàn)在2014年-2017年。AI會(huì)從中學(xué)習(xí)，乳腺組織里哪些特征是惡性腫瘤的先兆，這些特征中的有些對(duì)肉眼來(lái)說(shuō)十分微小，難以捕捉。

在后來(lái)確診的所有患者當(dāng)中，AI成功通過(guò)前期X光片對(duì)31%的患者做出了“高風(fēng)險(xiǎn)”預(yù)測(cè);相比之下，傳統(tǒng)模型的成績(jī)只有18%。到目前為止，這只AI已經(jīng)在美國(guó)、瑞典等地的許多醫(yī)院里做過(guò)測(cè)試。而該團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在正和一些乳腺癌組織合作，希望為世界各地的貧困人口提供診斷工具。

AI系統(tǒng)檢測(cè)乳腺癌準(zhǔn)確性高

無(wú)獨(dú)有偶，英國(guó)《自然》雜志2020年1月發(fā)表的一項(xiàng)新研究，報(bào)告了一款特殊的人工智能(AI)系統(tǒng)，利用大型數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)測(cè)的結(jié)果顯示，其檢測(cè)乳腺癌的能力甚至超過(guò)了人類放射科專家。該深度學(xué)習(xí)模型或能推動(dòng)前瞻性臨床試驗(yàn)，提高乳腺癌篩查的準(zhǔn)確性和效率。

▲圖源：nature

這項(xiàng)研究中，研究人員通過(guò)研究，成功利用人工智能模型對(duì)英國(guó)和美國(guó)的數(shù)千名女性進(jìn)行乳腺癌的掃描檢測(cè);這些圖像在現(xiàn)實(shí)生活中已經(jīng)被醫(yī)生分析檢查過(guò)了，但與臨床環(huán)境不同的是，機(jī)器(人工智能算法)并沒(méi)有依據(jù)病人的病史來(lái)進(jìn)行疾病的診斷。

研究者發(fā)現(xiàn)，人工智能模型(AI模型)可以通過(guò)掃描來(lái)幫助預(yù)測(cè)并診斷乳腺癌，其準(zhǔn)確率與放射專家相當(dāng)。此外，基于人工智能研究的結(jié)果還表明，在美國(guó)和英國(guó)，乳腺癌被誤診的比率分別降低了5.7%和1.2%;其還能使得美國(guó)和英國(guó)人群的漏診率下降9.4%和2.7%。

目前，人工智能對(duì)乳腺癌的輔助診斷便是基于上述的理論，總結(jié)現(xiàn)有的病理醫(yī)師對(duì)乳腺癌分期和分級(jí)的診斷數(shù)據(jù)，建立模型之后來(lái)實(shí)現(xiàn)乳腺癌的數(shù)字化診斷，但是目前還缺乏大量的臨床數(shù)據(jù)證實(shí)。但是，隨著技能的進(jìn)步，將會(huì)出現(xiàn)更大、更豐富的數(shù)據(jù)庫(kù)，從而能夠開(kāi)發(fā)出越來(lái)越精準(zhǔn)的模型。人工智能也會(huì)獲得更多發(fā)展，更廣泛的應(yīng)用在乳腺癌檢查，造福人類!期待這一日的到來(lái)。

參考資料：

【1】2015年中國(guó)惡性腫瘤流行情況分析,中華腫瘤雜志，2019年第41卷第1期

Cancer incidenceand mortality in China, 2014. Chin J Cancer Res 2018;30(1)

【2】A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction

https://pubs.rsna.org/doi/pdf/10.1148/radiol.2019182716

【3】Nature：McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020) doi:10.1038/s41586-019-1799-6

https://news.bioon.com/article/6748708.html

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