它检出结肠息肉又快又准 只需0.1秒即可给出诊断建议

文章来源:腾讯医疗健康作者:腾讯医疗健康 责任编辑:admin
2019/05/21

“一米多长的管子插进去,跟蛇一样在每个房间里转。”做肠镜的痛苦,光是想想就能让人心生怯意。

尽管谈肠镜色变,但做肠镜查息肉、小疙瘩却是预防结直肠癌最直接、有效的办法。不过,虽然包括光学增强技术和辅助机械装置在内的多种技术可以帮助肠镜医师发现肠道中的病变,可以提高腺瘤检出率和降低腺瘤漏诊率。但其中还是有一些“人力”所无能为力的不足存在:结肠镜检查者本身的因素可能会大大削弱新技术的效果,因为尽管结肠镜检查视野中存在息肉,结肠镜医师仍然可能会遗漏一部分的息肉。

事实上,结肠镜检查时可能会漏诊17-48%的腺瘤,数据显示,常规结肠镜检查可能遗漏高达11%-12%的进展期腺瘤,有时甚至结肠癌也可能被漏诊,这也被认为是50%-60%结肠镜后结肠间期癌的直接原因。

背后的原因不难理解:结肠镜检查者识别腺瘤的能力易受技术水平,疲劳程度和警觉性的影响,并且与结肠镜医师个体差异有很大关系。此外,即使是高水平的内镜医师在临床实际操作中仍可能遗漏大量腺瘤,因为结肠镜医师可能会在检测到一个腺瘤后在检查剩余的肠段时候变得粗心大意(“一次完成”效应)。

如何满足越来越多的病患对于肠镜高效率和准确性的需求?答案可能只有人工智能。

中国式结直肠癌解决方案落地长海医院

目前,国内已有数项关于人工智能辅助结肠息肉系统的报道,并取得了令人鼓舞的结果,但由于医学中存在“信息孤岛”的问题,使目前的临床前研究局限于单中心,其结肠镜图像数据总量有限,有可能导致临床运用中心无法达到令人满意的诊断性能。

长海医院采用的是腾讯觅影结直肠肿瘤筛查AI系统,该系统基于深度学习算法,邀请了来自中国52个内镜中心的55名具有中级和高级职称的结肠镜医师对20个内镜中心的近6万张内镜图片进行标注,辅助诊断系统进行深度学习和训练后,再利用逾万张病变内镜图片对辅助诊断系统进行临床前验证,这也是迄今为止人工智能在结肠镜病变性质识别的训练和测试智能模型的最大数据集。

数据显示,这一辅助诊断系统检出病变与定位的敏感性达到95%,特异性99.1%,阳性预测值95.1%,阴性预测值98.8%,精确度96.9%;对息肉与腺癌的辨别敏感性达到90.3%,特异性98.3%,阳性预测值89.8%,阴性预测值98.4%,精确度97.2%。

在进行的第一项验证智能辅助系统在真实世界结肠镜检查中的辅助诊断性能的前瞻性实验中,测试数据集显示具有95.0%的特异性,并且每次结肠镜检查假阳性的频率仅为2.2次。这表明,辅助诊断系统可能有利于减少常规结肠镜检查的息肉漏诊率。

这一系统还是世界首个在真实世界结肠镜检查中应用的智能辅助诊断系统。2018年7月8日,在“2018年中国医师协会消化内镜医师学术大会”上,“腾讯觅影”结直肠肿瘤筛查AI系统发布。现在,该系统已落地海军军医大学附属长海医院,造福患者。

给出诊断建议只需0.1秒

其时,腾讯带着旗下的AI医学解决方案“腾讯觅影”敲开了全国著名消化病学和消化内镜学专家、中国工程院院士李兆申的门。谈及当时的情况,李院士坦言那时候自己对AI还很陌生:“开始时候我比较抵触,认为人工智能还是人把它造出来的。我是比较保守的一个医生,我认为医学都像老中医一样,都是师傅带徒弟,是经验的传承。”

人工智能技术如火如荼发展的这几年,李院士对这项技术在无人驾驶、航天航空领域带来的变革十分关注。如果它同样能为癌症的早筛、诊断带来新的机遇,那岂不皆大欢喜?考虑再三,李院士最终决定给这位“新人”一个试用的机会。

这一试不得了,李院士用了两个“巨大”,来形容自己的感受:“能量巨大”、“空间巨大”。李院士像是打开了新世界的大门:“以前医生看几万张片子要4个小时,在电脑上一张一张的看。人工智能装上去,哗,流水作业,5分钟之内就能看完,还能告诉你哪个地方可能有问题,提醒你仔细看。“

“对病变定位以后,人工智能能够在0.1秒之内给出初步的结论”,李院士的高徒、海军军医大学附属长海医院消化内科主任助理柏愚对这位“新同事”也颇为欣赏。“在以前,很多医生不管什么样的息肉都去把它做一个活检,做一个病理检查。现在,系统会提示这是一个腺瘤性息肉还是一个增生性的息肉,对于没有什么危害性的息肉,我们就不去做进一步处理,成本、风险和工作量都得到了降低。“

在临床上,在结肠镜插镜到盲肠时,内镜医师留取图像,此时智能辅助系统自动启动,伴随着肠镜医师的退镜一起实时监督肠道内有无息肉或病变的出现。当人工智能系统怀疑有病变在肠道内出现时,会实时地发出警报声音提醒肠镜医生注意可能遗漏的病变,并且会实时的标注出系统高度怀疑有病变的部位,帮助内镜医生发现更多有潜在危险性的病变,做到结直肠癌的早预防、早发现和早治疗。

这意味着,在人工智能的帮助下,病人只要做一次肠镜,结果就能清楚明白地告诉医生哪些息肉应该提请关注,立马手术,哪些可以搁置再议。肠镜反反复复做,一发现息肉就上手术台的历史一去不复返了!

让每位医生都“经验丰富”

除了提升诊断的效率,诊断的准确率也得到了大幅的提升。以往,看病找教授、专家、老医生,对于病人来说已经是一种惯性。在他们的认知中,医学作为以经验为主的学科,教授、专家、老医生代表着资历、经验,往往能给出最准确权威的诊断。

然而,李院士表示,以我国目前的情况,“看病的时候要找一个老医生,一个有经验的医生是非常难的。看了之后还要等。”其实即便是同样年资的医生,在诊断中也会有不一样的地方。柏愚指出,“在以前,对于什么时候需要给做过肠镜的患者再次检查,医生的意见差异非常大。短的甚至3-6个月做一次肠镜,一年差不多要做4个。”

同时,在高负荷的工作强度下,医生难免出现心情不好或者疲劳的情况,经验先入为主的情况时有发生,“觉得哪个地方有病变就盯着那个地方看,而把其它地方忽略掉了。”柏愚指出。

情况可能得到彻底的改变。实际上,针对较为复杂的肠镜,人工智能可能要准确得多。李院士表示:“结肠就像一层楼一样,有很多的小房间,每个房间的角角落落都要看到,这对医生的要求很高。一是要技术够好;二是要能找到这些息肉,不能检查一遍漏掉了;三是要判断它是良性的还是恶性的,在这个判断过程中,有经验的医生和没有经验的医生差别很大。”

人工智能就不存在这样的问题,基于深度学习的人工智能可以像人类一样思考和学习,“它会综合地去分析整个图像上面所有的可疑病变,觉得有问题会马上提示。“在人工智能的视阈下,医学将变得更没有距离。基层医生、乡村医生能够通过医学名家的指导与支持,快速而准确得做出诊断。

李院士表示,“用上人工智能系统,你找不到老医生,人工智能可以马上给你讲。对于病人来说,大大节约时间、精力成本,对于年轻医生来说,借助人工智能也能够快速提高他的经验和技术,看病要更容易。”

系统适应性日臻完善

在长海医院,“腾讯觅影”结直肠肿瘤筛查AI系统大展身手,已经是消化内科医生们的得力助手。但所有人似乎都对它有着更高的期许。“目前人工智能还处于监督式学习的阶段。你要给它很多高质量的数据,让它去学习,标注好,告诉它这是息肉,这是腺瘤,这是癌。“柏愚表示。

李院士等人用科学的严谨性彰显着对腾讯觅影的厚爱。为了保证标注的质量,他们邀请了全国高级别的消化内镜和消化专家进行内镜下的标注。而对于这些业界大牛,李院士对他们采取的还是“淘汰制”,以求提供最好的数据供腾讯觅影学习,帮助它成熟成长。

即使这样,他们还是碰到了不少问题。柏愚介绍,“一开始肠道里面有一些食物的残渣或者其他东西,它就不知道这什么东西, 会把它误报成其他的病变,好在这个问题很快就被克服了”。

在过往资料的基础上做标注本就是不得已而为之,常常出现资料数据质量不够高的问题,因而在回顾性研究以外,李院士和柏愚等人有意识地进行前瞻性研究。目前,他们已经对全国接近20家三甲医院内镜中心数据库超过10万名患者和超过3万例共计10万张以上具有良好标记的结肠镜图像进行高标准的收集,且这一范围还在扩大,包括高质量NBI图像的收集,以开发人工智能肉眼活检息肉性质的功能。

柏愚表示:“最常见的光学成像技术NBI能够在做肠镜的时候快速地切换成像模式,帮助我们更好的判断。现在会把这部分的数据收集起来给它,让它学会更多新的本领,这样能更贴近临床实际的使用价值。“

除此之外,开展前瞻性干预性临床临床试验,特别是多中心随机对照试验,进一步验证智能辅助系统在结肠息肉检出中的价值,也是他们工作的重要内容,以提高产品的适应性。

人工智能与医疗的融合带来了巨大的能量和空间。在李兆申院士看来,人工智能+医学大有可为,“希望能够通过规范的推广、规范化的数据收集,进一步提高人工智能的能力,形成中国的结直肠癌解决方案。“

对于柏愚来说,目标则要具体得多,“首先要做的就是先把工作做好,把腾讯觅影的模型做得更加的准确,判断病变的速度更快,准确率更高。“