宫颈癌,这个发病率仅次于乳腺癌的妇科恶性肿瘤,年年都会危害50多万名女性的健康,夺去20多万女性的生命。
中国每年发病人数多达13万人,几乎占全球每年新发病例的四分之一,而执业医师注册在病理科的人数不过一万余人,宫颈癌病理医生更是稀缺。可怕的是,这一昔日高发于45至55岁多产女性的疾病,如今正以快速向年轻女性蔓延。
在患者数量猛增、医生严重匮乏、资源分布不均的多重压力下,国内外的医疗机构都在积极寻觅新的解法。加快速度进行发展的计算机视觉和深度学习技术,为医疗影像数据地快速处理带来了超乎于人的高效和准确。
中国最大第三方医学检验机构金域医学与华为云EI视觉团队合作,运用AI技术将敏感度和特异性分别提升到99%和80%,这一水平几乎能接近中美一流的病理专家。
AI辅助宫颈癌早筛的优势及主要难点是什么?目前世界上常用的“宫颈癌细胞病理学筛查+AI”形式有哪些?金域医学和华为云EI具体如何合作,以实现在宫颈癌病理检验测试方面的阶段性进展?
对于这样一些问题,智东西与金域医学首席信息官李映华及华为云EI(企业智能)内部人士进行深入交流,详解宫颈癌病理检测AI系统是如何“炼”成的。
许多漂亮的东西都很危险,导致感染宫颈癌的主要元凶——人状瘤病毒(HPV)亦如是。
它形如布满了五瓣小花的球状物,看起来是美的、迷人的、令人赏心悦目的存在,同时,它也是可能扼住百万女性咽喉的恐怖杀手。
HPV病毒有200多种,分为低风险和高危类型,低风险HPV类型引发的感染通常会被人体的免疫系统清除,但约有14种高危HPV类型引起的感染往往会跟着时间的推移而导致多种类型的癌症。尤其是HPV16和HPV18,几乎是中国超过90%的宫颈癌的罪魁祸首。
在进入女性体内后,它会先是进攻女性生殖系统,然后一步一步将势力范围逐渐扩张,等女性在表皮发现鸡冠状、菜花状、状的淡红色丘疹,或者发现极易糜烂的尖锐湿疣,很不幸,这位女性非常有可能已经被感染上了HPV。
到了晚期,宫颈癌病患承受的是来自生理上和心理上的双重压迫。盆腔神经受到肿瘤浸润,宫颈管内被肿瘤阻塞,肿瘤压迫或浸润输尿管时,都会引起剧烈的疼痛。加上肿瘤组织代谢、坏死组织的吸收或合并感染从而引起的发热,病患在没日没夜的疼痛和高烧的累加折磨下日渐油尽灯枯。晚期的“无药可救”更是让她们每痛一下,就仿佛离死神更近一步。
好在宫颈癌是为数不多的能够最终靠宫颈筛查早期干预的手段进行预防和有效治疗的肿瘤疾病。
女性从感染HPV病毒到发展为癌前病变,再到进展为子宫颈癌,常常要5-10年甚至更长的时间。
只要提早接种HPV疫苗、按时进行检查、开展宫颈癌筛查和积极治疗,就能大幅度降低其发病率和死亡率,使得数百万妇女将能免受不必要的痛苦。
目前国内9至25岁的男女均可接种HPV疫苗,超过25岁且无性生活者也可以接种。
根据专家给出的筛查时间线岁开始宫颈抹片筛查,阴性者之后每3年筛查一次,30至65岁女性每5年做一次宫颈癌抹片加HPV病毒筛查,65岁以上女性若连续3次抹片阴性,或连续2次HPV阴性,可终生不再筛查。
面对来势汹汹、传染力超强的HPV病毒,全世界都在积极解决严重不足的医疗人才资源以及医疗资源极度不平衡的问题。
据金域医学病理中心主任罗丕福介绍,要完成全国25-65岁女性(3.5亿人口)的宫颈癌筛查至少需要18年。而近几年,AI正成为新的“药神”,为快速提升宫颈癌早期筛查的准确度和减少相关成本、普及宫颈癌早期筛查带来新的希望。
在准确率上,宫颈细胞学辅助筛查AI的开发有助于诊断标准的进一步细化与量化,通过高年资的病理医生进行标注,将医生脑海中难以量化的诊断标准与知识通过训练模型的方式固化下来,从而有效提升诊断的准确率,避免因为人为的主观因素使得诊断结果产生不正常的波动。
在成本上,AI技术预期可将单次筛查所需上班时间减少超过60%,使得相同的上班时间与强度之下更多的标本可以被处理,从而以大幅度的提高宫颈癌筛查的效率。同时,这对节约人力成本起到极大的帮助。
尤其是针对医疗资源严重不均的困境,AI的协助将有利于更多身处医疗资源落后地区的女性进行宫颈癌筛查,使之可以惠及更为广大范围的群众,切实提升居民健康水平。
以金域医学为例,金域医学在2018年全年处理宫颈细胞学样本量已超过800万例,要通过全人工方式处理如此大量的标本,而且其中90%都是阴性,这里面存在着巨大的效率改进空间。
最耗时的阴性样本筛查可以由AI来承担大部分工作,从而将珍贵的病理医生资源从单调反复的筛查工作中解放出来,投入到更复杂的疑难杂症的病理诊断场景中。
其一,当下宫颈癌筛查依赖主要病理医生的人力,此前医生阅片都是通过显微镜直接对玻片进行阅片。因此,从阅物理片到阅数字片的转变,对病理医生而言需要适应的时间,从操作方式到诊断标准的微调都需要经过一定时长的磨合期。
其二,对制片流程而言,智能化一定要使用数字化扫描之后的数字切片,因此在传统的制片过程之后还增加了一道额外的扫描工序,这一点不管是对人力还是对设备(数字切片扫描仪、数字切片文件传输与存储设备)都提出了新的要求,需要在落地实施的过程中进行对应的调整与适应。
目前世界上对宫颈癌病理检测引入AI尚处于相对保守的状态,大多采用的是AI辅助筛选视野+人工复阅的半自动形式。
这种形式常用的解决方案为由机器进行全片阅片,从中筛选出10-20个相对可疑的局部视野,以及一个建议性质的初步结果。但无论初步结果是阴性还是阳性,所有被筛选出的局部视野都一定要通过人工的复查。如果上述视野存在阳性的可能性,则一定要进行全片复阅。
这种解决方案虽然保证了筛查结果最终均由病理医生来判断作出,但从另一方面,也未能从本质上大幅度减少病理医生的工作量,因此在落地推广方面依然遇到较多障碍。
近年来,已经有不少研究机构与初创团队开展了全自动AI筛查方向的研究,但大多都受到切片数据量、切片来源地、标注质量等因素的限制,距离可以实际落地应用的指标仍有一定差距。
如何在保证几乎不漏诊的前提之下,尽可能减少过诊断情况的出现,是宫颈细胞学AI辅助筛查当前面临的最大难题。
为了克服上述难题,金域医学与多家外部AI团队在宫颈细胞病理AI方面做合作,以开发更精准高效的早筛系统。
早在2014年,金域医学就开始和香港、国外的几家外AI团队合作,他们当时可达到的最高敏感度在97%左右,而特异度则在70%上下。
敏感度:在金标准判断有病(阳性)人群中,检测出阳性的几率。真阳性。(检测出确实有病的能力)
特异度:在金标准判断无病(阴性)人群中,检测出阴性的几率。真阴性。(检测出确实没病的能力)
如果敏感度低,可能会将癌症患者误诊为健康人群,其中一旦含有高级别病变,漏诊的后果将不堪设想。如果特异度低,那么健康的人可能会被误判成癌症患者,甚至带来不必要的精神压力和物理负担。
为了实现尽可能高的敏感度和特异度,金域医学继续寻找实力更强的合作方。去年8月,华为云EI成为其构建宫颈癌病理检测AI的新帮手,将检测的敏感度和特异度分别提升至约99%和80%,几乎接近中美一流病理专家的水平,同时效率也得到改善。
在引入AI前,金域医学在宫颈癌领域已经积累了3000多万病理样本。因而在打造新AI系统的过程中,金域医学主要负责提供病理专家和数据集,而华为云EI主要提供计算资源和算法团队。
具体而言,根据华为云EI视觉团队的需求,金域医学的病理医生对数字切片进行专业的数据标注,图像块和细胞级别的标注点加起来超过20万个。后续他们还将继续投入人力增加标注。
华为云一站式EI开发平台则从标注、训练模型、图片判断、推理和生成报告五步帮助金域打造最强建宫颈癌病理检测AI。
首先是数据库的构建,华为云ModelArts平台可对已经上传到云端的海量病理细胞病变区域进行半自动化标注,非常大地节省标准时间和精力。图像判断模型的训练和推理过程,同样是借助华为云ModelArts平成。接下来细胞筛查功能的实现则借助了华为云的视觉算法API。
除了打造快速协助筛查分析的AI模型外,华为云EI还使用认知计算技术帮助AI系统生成最终的精准分析报告,并基于癌变细胞类型等多种影响因素,提供临床决策建议。
结合华为云EI的DLS、图像识别、NLP等技术,金域医学和华为云EI联手打造的宫颈癌病理检测AI系统,据悉将帮助病理医生筛查80%-90%以上的正常图片。
据李映华透露,金域医学和华为云EI合作的宫颈癌病理检测AI系统计划在今年下半年进行大规模验证,当系统通过专家验证以及国家食品药品监管总局(CFDA)认证后,将帮助金域大幅度的提升诊疗效率,为病理医生提供更精准的支持,最终惠及更大范围的宫颈癌患者。
除了打造宫颈癌病理检测AI系统外,华为云EI还提供OCR识别等技术来帮助金域医学实现管理层面的效率提升,从而“多管齐下”地帮助金域医学完成智能化升级。据李映华介绍,未来金域医学还将和华为云EI继续展开在其它肿瘤病理等多领域的合作。
像金域医学这样的例子还有很多,截至2018年12月31日,华为云EI为医疗、物流、工业制造等多个行业细分场景,提供从基础平台服务到通用API、高级API到预集成方案的56种服务和159项功能。
和其他进军“医疗+AI”赛道的玩家相比,华为云EI的优势大多数表现在两方面。
一个是以华为AI昇腾系列芯片为代表的强大算力,成为华为云一系列服务的有力支撑;另一个是通用开发能力,帮助更多人降低AI开发门槛。
例如在去年的华为全联接大会上,华为云一连发布了AI开发平台ModelArts、视觉AI应用开发平台HiLens、离线等多项AI全流程开发平台和工具,使得从AI开发小白到高阶程序员都能快速实现高质量的AI模型。
自发布以来,华为云EI的一系列服务已经帮助许多企业快速实现智能化升级,加速释放AI在多个传统行业的独特价值。
经过两三年的发展,“医疗+AI”市场已趋于理性,技术方案逐渐在实际应用场景中经得起考验。AI技术应用于医疗场景,尤其是癌症早筛这种关乎人的生命安危的领域,一定要经过严苛的验证以确保足够的可靠性,才能被投入到辅助医生做早期预判的应用中。
登山不以艰险而止,则必臻乎峻岭。随着医疗工作者和AI开发者的共同努力,以及更多复合型人才被培养,我们不妨期待《Lancet Oncology》期刊中“到21世纪末,全球大多数国家都可以有效消除宫颈癌”的预言会提前实现。
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