人工智能何時(shí)介入癌癥診療

張?zhí)锟?/p>

癌癥每年奪走全球超過(guò)800萬(wàn)人的生命。世界衛(wèi)生組織2019年9月發(fā)布的報(bào)告稱，全球1/5的男性和1/6的女性在一生中會(huì)患上癌癥，1/8的男性和1/11的女性將死于癌癥。

2020年新年伊始，一項(xiàng)人工智能（AI）在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的成果被視為人類未來(lái)可以戰(zhàn)勝癌癥的重要力量。英國(guó)《自然》雜志發(fā)表的一篇文章稱，谷歌的AI系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過(guò)篩查乳腺X線影像來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些女性患有乳腺癌，并且誤診率可能比醫(yī)生還低。

經(jīng)過(guò)對(duì)英國(guó)25856例和美國(guó)3097例乳腺X線影像進(jìn)行測(cè)試發(fā)現(xiàn)，該AI模型的檢測(cè)結(jié)果要比人類放射科醫(yī)生的診斷結(jié)果好，同時(shí)還可以識(shí)別出醫(yī)生遺漏掉的患有乳腺疾病的X線影像。AI模型實(shí)現(xiàn)了較低的假陽(yáng)性率，比醫(yī)生低5.7%（美國(guó)）和1.2%（英國(guó)），假陰性率則比醫(yī)生低9.4%（美國(guó)）和2.7%（英國(guó)）。如果考慮此前美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)發(fā)布的放射科醫(yī)生在乳腺X線檢查中忽略了大約20%的乳腺癌，這一AI模型檢出乳腺癌的成功率顯然比人類醫(yī)生要高很多。

AI起源于何時(shí)，學(xué)界有一些爭(zhēng)論，但是，很多人認(rèn)為，可以從計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)艾倫·麥席森·圖靈寫于1950年的一篇論文《計(jì)算機(jī)器與智能》提出的圖靈試驗(yàn)算起。也有人認(rèn)為AI始于1912年，西班牙人萊昂納多·托雷斯·奎韋多制造了世界上第一臺(tái)象棋自動(dòng)機(jī)。

不管AI起于何時(shí)，今天它已經(jīng)開始在各個(gè)領(lǐng)域初露鋒芒，甚而大顯身手。但是，要說(shuō)AI已經(jīng)有顯著成果或成為醫(yī)療上的常規(guī)應(yīng)用，還為時(shí)過(guò)早。2020年1月8日，美國(guó)腫瘤學(xué)會(huì)發(fā)布了美國(guó)癌癥發(fā)病情況年度報(bào)告《2020年癌癥統(tǒng)計(jì)》，其中并未提到AI的貢獻(xiàn)。

這份報(bào)告顯示，1991年～2017年，美國(guó)癌癥死亡率下降29%，其中2016年～2017年下降2.2%，創(chuàng)有記錄以來(lái)美國(guó)癌癥死亡率的最大年度降幅。美國(guó)癌癥死亡率大幅下降的原因主要?dú)w結(jié)于4種常見癌癥的死亡率長(zhǎng)期下降：肺癌、結(jié)直腸癌、乳腺癌和前列腺癌。

報(bào)告的第一作者、亞特蘭大美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)研究員麗貝卡·西格爾認(rèn)為，肺癌死亡率下降有多方面原因。吸煙率的穩(wěn)步下降是肺癌發(fā)病率和死亡率下降的首要原因。此外，肺癌創(chuàng)新療法的迅速進(jìn)展，如更精準(zhǔn)的手術(shù)、放療手段、更好的診斷成像技術(shù)和新一代抗癌療法，讓肺癌的死亡率下降速度進(jìn)一步增快。

美國(guó)的報(bào)告也提出，美國(guó)1989年～2017年之間乳腺癌死亡率下降了40%，其中更好的診斷成像技術(shù)和新一代抗癌療法起了重要作用。但這份報(bào)告并未提及AI在影像診斷方面的貢獻(xiàn)。現(xiàn)在無(wú)論是谷歌的AI系統(tǒng)，還是與美國(guó)紀(jì)念斯隆·凱特琳癌癥中心（MSK）聯(lián)合的佩奇公司研發(fā)的Paige. AI，都還只是在試驗(yàn)階段，并未廣泛用于臨床。

無(wú)論是中國(guó)，還是全球，更多的計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)研發(fā)人員把醫(yī)療領(lǐng)域當(dāng)作AI大顯身手的領(lǐng)域。除了谷歌的AI外，Paige.AI也顯露了不凡身手。這個(gè)AI系統(tǒng)在數(shù)年時(shí)間內(nèi)，用4個(gè)國(guó)家里超過(guò)15000名癌癥患者的45000張癌癥病理影像進(jìn)行訓(xùn)練，最終得到了優(yōu)秀的診斷準(zhǔn)確率。

AI可以在診斷、治療等多個(gè)方面幫助人類醫(yī)生。在診斷上，AI有更高的效率。例如，在國(guó)內(nèi)，一家三甲醫(yī)院平均每天可能接待200例左右的肺結(jié)節(jié)篩查患者，以便查出肺癌。每位患者在檢查環(huán)節(jié)會(huì)產(chǎn)生200張～300張的CT片。因此，放射科醫(yī)生每天至少需要閱讀4萬(wàn)張片。在美國(guó)，統(tǒng)計(jì)表明，在某些醫(yī)院的急診室中，放射科醫(yī)生每天甚至可能需要處理多達(dá)10萬(wàn)張片子。醫(yī)生判讀影像的任務(wù)繁重，而且耗費(fèi)大量精力，稍有不慎就會(huì)導(dǎo)致誤診漏診。

但是，如果這種判讀影像的工作交由經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)的AI來(lái)干，根據(jù)AI的速度一般是人工的30倍左右，則一套AI系統(tǒng)就可以替代圖像的初步判讀工作，人類醫(yī)生只需檢查那些存有疑問(wèn)的圖片。不過(guò)，在具體執(zhí)行上，可能還需要臨床制定一套有效和嚴(yán)格的流程。

至于效果，有大量研究表明，AI對(duì)其他癌癥的診斷正確率也高于醫(yī)生。2018年5月，德國(guó)海德堡大學(xué)皮膚科高級(jí)醫(yī)師哈森爾博士（Holger haenssle）等人研發(fā)的一種AI——深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)皮膚癌檢測(cè)的準(zhǔn)確率高于醫(yī)生。

研究人員首先利用超過(guò)10萬(wàn)張圖像對(duì)AI進(jìn)行訓(xùn)練，要求AI通過(guò)一系列特征來(lái)區(qū)別黑色素瘤和大量良性病變的X線片圖像。在訓(xùn)練過(guò)程中，告知AI每一份圖像的正確診斷結(jié)果。此后，研究人員用這套AI與來(lái)自世界各地的58位皮膚科醫(yī)生進(jìn)行診斷競(jìng)賽。結(jié)果表明，皮膚科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)惡性黑色素瘤與非癌癥病變的準(zhǔn)確率分別為88.9%和75.7%，但AI在這兩項(xiàng)診斷中的準(zhǔn)確率則分別為95%與82.5%。

癌癥早診斷和正確診斷的結(jié)果是，可以讓患者的生存率提高40%左右。

AI介入癌癥治療并非只是在圖像診斷上大有作為，還有可能對(duì)癌癥的個(gè)性化治療提出建議。美國(guó)克利夫蘭診所在2018年發(fā)表于《柳葉刀》的一篇論文中介紹，該中心的研究人員研發(fā)了一個(gè)AI軟件來(lái)指導(dǎo)944名肺癌患者的治療。AI系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)，可以結(jié)合病人的CT和EHR（電子病歷）向醫(yī)生提出建議，比如對(duì)每個(gè)病人施行多少放療劑量，從而讓放療做到個(gè)性化，盡量把副作用降到最低。而治療的失敗率降低到了5%以下。

AI參與癌癥治療決策的事例也越來(lái)越多。在2019年美國(guó)臨床腫瘤醫(yī)師協(xié)會(huì)（ASCO）年會(huì)上，研究人員宣讀了數(shù)十個(gè)利用AI幫助治療癌癥的報(bào)告。其中一個(gè)是，研究人員利用一個(gè)沃森腫瘤學(xué)的軟件，對(duì)印度的1000名乳腺癌、肺癌和結(jié)直腸癌患者進(jìn)行治療。通過(guò)診斷，AI提供一些治療方案建議，然后由一個(gè)腫瘤多學(xué)科會(huì)診小組根據(jù)AI的建議，改變了一部分病例的治療決策，這部分大約占到13.6%。

而且，在55%的病例中，AI為新的治療方案提供了最新的證據(jù)；在30%的病例中，AI的治療方案更加個(gè)體化。

盡管AI在介入癌癥防治上有這些優(yōu)點(diǎn)，而且AI的發(fā)展也不只是應(yīng)用于癌癥治療，而是可以應(yīng)用到所有疾病的預(yù)防、篩選、診斷和治療上，但是人工智能現(xiàn)在對(duì)于治療癌癥的作用也只是剛剛起步。

因?yàn)椋幢阍谟跋裨\斷上AI似乎勝人一籌，但是，癌癥的診斷決非只是依靠影像診斷，還有其他重要診斷手段，如芯片檢測(cè)、基因檢測(cè)、病理檢測(cè)、磁共振成像、CT、B超等，甚至最基本和傳統(tǒng)的血液、大小便常規(guī)檢查都可以檢驗(yàn)出癌癥的蛛絲馬跡。

另外，盡管AI可用于癌癥診斷，標(biāo)準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)的獲得也比較困難，而只有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)和特征才能教會(huì)AI進(jìn)行診斷。因?yàn)榇蟛糠稚疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)都對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有較高要求，對(duì)于沒有這類數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的醫(yī)療和信息單位來(lái)說(shuō)，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)將制約AI介入癌癥和其他疾病。

Paige.AI之所以在診斷癌癥方面有出色的表現(xiàn)，是因?yàn)楂@得了斯隆·凱特琳癌癥中心（MSKCC）獨(dú)家授權(quán)的400多萬(wàn)個(gè)包含病理學(xué)信息和電子病理的檔案，Paige.AI才能接受大量標(biāo)準(zhǔn)化的癌癥數(shù)據(jù)訓(xùn)練，獲得較好的診斷結(jié)果。

不過(guò)，AI也并非全能。人體某些部位的黑色素瘤，很難通過(guò)圖片展現(xiàn)，AI也難以識(shí)別“非典型”病變。而且，AI和機(jī)器也不可能完全取代人類醫(yī)生，它只是一種輔助手段，最終還是要由醫(yī)生結(jié)合其他方面的因素進(jìn)行診斷和制訂治療方案。