「盤點」AI改變了什么？圖像識別技術(shù)幫你提前發(fā)現(xiàn)癌癥
作為人類的天敵，無論是哪種癌癥，不僅對于病人本身是一種折磨，對于家庭同樣是一種沉重的負(fù)擔(dān)。
今年2月，國家癌癥中心匯總了全國347家癌癥登記點的數(shù)據(jù)，發(fā)布了中國最新癌癥數(shù)據(jù)。我國每年新發(fā)癌癥病例達(dá)429萬，占全球新發(fā)病例的20％，死亡281萬例，平均每分鐘約7人確診患癌。而在癌癥類型中，肺癌為發(fā)病率、死亡率雙率第一，消化道癌癥和乳腺癌同樣排在前列。
即使隨著技術(shù)水平的進(jìn)步，已經(jīng)有了包括切除病變部位和化療等多種治療方法，但癌癥仍然是人們揮之不去的陰影。因為大多數(shù)癌癥在初期卻都沒有太多癥狀，被發(fā)現(xiàn)的大多都是處于中后期，而中后期的癌癥不僅治療成本大，而且對于部分嚴(yán)重的腫瘤效果也不是太好。
但隨著AI技術(shù)的發(fā)展，事情開始出現(xiàn)了轉(zhuǎn)機(jī)。利用AI現(xiàn)在可以對多種疾病進(jìn)行診斷，其中圖像識別的對于癌癥識別、檢測已經(jīng)取得較大的進(jìn)步。
癌癥診斷醫(yī)生VSAI，AI贏面越來越大
（AI圖像識別對切片中疑似患癌部位的識別圖|網(wǎng)絡(luò)）
目前在全世界各地，都有團(tuán)隊在從事AI醫(yī)療影像識別技術(shù)，根據(jù)極客公園2017年發(fā)布的《關(guān)于人工智能，你應(yīng)該關(guān)注什么》報告，目前國內(nèi)智能醫(yī)療領(lǐng)域的研究主要集中于醫(yī)療機(jī)器人、醫(yī)療解決方案和生命科學(xué)領(lǐng)域。
而其中利用AI進(jìn)行圖像識別，對癌癥的檢測、識別在近年來發(fā)展較為迅速，針對需要圖像識別方能確診的癌癥領(lǐng)域，人工智能的表現(xiàn)已經(jīng)達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。極客公園從近期的公開新聞報道中梳理出了已經(jīng)開發(fā)出相對成熟的案例：
圖像識別與肺癌、乳腺癌
香港中文大學(xué)研究團(tuán)隊利用人工智能影像識別技術(shù)判讀肺癌及乳腺癌的醫(yī)學(xué)影像。該團(tuán)隊采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)判讀CT掃描圖像，通過深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動檢測識別出可能出現(xiàn)肺小結(jié)節(jié)的位置，只需要30秒便可判別是否出現(xiàn)癌病，準(zhǔn)確率達(dá)91%。
另外，該團(tuán)隊還利用深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分階段處理乳腺癌的切片圖像。相比資深病理醫(yī)生人工檢測的結(jié)果，AI的準(zhǔn)確度高出2%，達(dá)到98.75%，耗時只需5至10分鐘。
圖像識別和食管癌
食管癌是最常見的惡性腫瘤之一，但因為沒有有效的早期篩查手段，目前我國早期食管癌檢出率低于10%，但在早期食管癌的治愈率超過90%，但在中期和晚期的食管癌治愈率卻只有40%左右。
騰訊在和定點醫(yī)院合作后，由醫(yī)生對數(shù)十萬張食管內(nèi)鏡檢查圖片進(jìn)行分類，采用雙盲隨機(jī)方法，KUKA機(jī)器人維修，由不同級別醫(yī)生進(jìn)行循環(huán)評分標(biāo)注。然后將結(jié)果交給騰訊AI技術(shù)團(tuán)隊進(jìn)行圖像處理、增強(qiáng)，借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，篩查可疑食管癌的能力。該技術(shù)對早期食管癌的診斷率高達(dá)90%。
圖像識別和腸癌
腸癌同樣是發(fā)病率最高的癌癥之一，盡管大腸癌體檢中的癌癥發(fā)現(xiàn)率已經(jīng)不是什么難事，但大腸癌的內(nèi)視鏡檢查仍存在24%漏查率。因此日本國立癌癥研究中心正在和大型電子機(jī)器制造商合作，通過AI圖像識別，在發(fā)現(xiàn)醫(yī)生未能通過內(nèi)視鏡畫像識別發(fā)現(xiàn)大腸癌時，該系統(tǒng)將發(fā)出警報提醒醫(yī)生，并對患病位置進(jìn)行標(biāo)注。
在這個系統(tǒng)里，將讓人工智能「深度學(xué)習(xí)」正常的大腸圖像以及大腸癌的圖像共14萬張，從而達(dá)到98%的癌癥判斷準(zhǔn)確率。日本方面計劃將用2年時間來進(jìn)行臨床試驗，此后可在體檢中心使用。
圖像識別和阿茲海默癥
雖然阿茲海默癥并非一種真正的癌癥，但它導(dǎo)致患病者的認(rèn)知和記憶功能不斷退化，日常生活能力進(jìn)行性減退，并伴隨各種精神癥狀和行為障礙。作為一種常見的、原因未明的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病，對中老年人的身心健康造成的危害性不亞于癌癥。
AI在阿茲海默癥的發(fā)現(xiàn)和防治方面，KUKA機(jī)器人維修，同樣取得較大的進(jìn)步。意大利巴里大學(xué)的研究人員開發(fā)出一種算法，可在阿爾茨海默氏癥癥狀出現(xiàn)之前，檢測出大腦中產(chǎn)生的微小的結(jié)構(gòu)變化，從而判定其是否有罹患阿茲海默癥的可能性，該檢測對輕度認(rèn)知障礙的成功率達(dá)84%。
另外，國內(nèi)「腦醫(yī)生」團(tuán)隊也在嘗試?yán)脠D像識別進(jìn)行阿茲海默癥的檢測和診治。醫(yī)生將受試者數(shù)據(jù)上傳，腦醫(yī)生通過圖像處理、大數(shù)據(jù)運(yùn)算和統(tǒng)計學(xué)分析等方法將醫(yī)生的經(jīng)驗量化、標(biāo)準(zhǔn)化，最后得到診斷報告，從多家三甲醫(yī)院進(jìn)行臨床試用的結(jié)果來看，準(zhǔn)確率達(dá)85%。
機(jī)器的自主學(xué)習(xí)，比人類更加精確
（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作流程）
AI圖像識別，是計算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。識別過程包括圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。
以香港中文大學(xué)利用AI圖像識別對肺癌和乳腺癌的研究為例，其主要方式為通過搜集大量肺癌患者確診大量影像圖片，然后交由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，將疑似患者的CT圖像和AI整合的數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)其相似點，并判斷該圖像是否符合癌癥的特征，如果是，則對相關(guān)部位進(jìn)行標(biāo)注。而原來這個過程是需要醫(yī)生進(jìn)行仔細(xì)辨別來發(fā)現(xiàn)的。
而和所有真正的人工智能一樣，醫(yī)療領(lǐng)域的圖像識別技術(shù)具備自主學(xué)習(xí)能力。隨著案例的增加，在早期需要依靠標(biāo)注的案例才能進(jìn)行識別的情況將被改變，AI將會自己習(xí)得識別能力，對癌癥的識別的準(zhǔn)確率會越來越高。
在醫(yī)療領(lǐng)域利用AI圖像識別還可以將醫(yī)生從大量勞動和經(jīng)驗積累的工作中解放出來，既節(jié)省了時間，同時也提高了準(zhǔn)確率。最大程度幫助醫(yī)生盡早發(fā)現(xiàn)患者是否患癌，以便盡早治療，也可以為患者節(jié)省大量成本。
不過技術(shù)雖然好，但是還得需要人主動去使用，所以養(yǎng)成定期進(jìn)行全面檢查的好習(xí)慣才是盡早發(fā)現(xiàn)病疾最快的方式。
，庫卡機(jī)器人驅(qū)動器維修