挑战肝癌AI辅助诊断 这群年轻人初战告捷

曲目：挑战肝癌AI辅助诊断 这群年轻人初战告捷
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时间：2019/05/14
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       新农合体检发现肝功能异常，体检报告到患者手里却“迟到”5个月，再去医院复查，患者已是肝癌晚期。近日，这起发生在如东县袁庄镇让人匪夷所思的事件，引起广泛关注。
 

       早期肝癌发现率不高，病情进展迅猛，有人说，肝癌是一种具有“中国特色”的恶性肿瘤。据世界卫生组织发布的《全球癌症报告》显示，2018年全球新发肝癌人数约为84万人，中国占比55%，其中，只有不足20%的患者能活过5年。
 

       与此形成强烈对比的是早期肝癌治愈率，倘若患者在发病早期及时治疗，肝癌治愈率高达80%以上。因此，肝癌的早期筛查诊断成为破题关键，但这并不简单。

 

       沉默的杀手
 

       作为常见的恶性肿瘤之一，肝癌常被称为“沉默的杀手”。
 

       这是因为肝癌早期症状不明显，患者没有特别明显的疼痛或症状，容易受到忽视。同时，由于肝脏强大的“代偿”功能，只要有30%～40%的肝脏是完好的，就可以保证机体的正常功能。
 

       当肝癌用你看得到的方式，告诉你它的存在时，已经晚了。“曾经有病人因牙龈长了个大瘤子前来就诊，手术切除后做活检，却发现原来是肝癌转移，作为罪魁祸首的肝脏，居然只有一颗极小的肿瘤”，这样的病例并不少见。
 

       由于患者知识的局限性，大量患者就诊时都是出现症状的晚期肿瘤，且大部分患者不能进行切除手术。北京清华长庚医院院长董家鸿院士曾在中国肝癌领导力论坛上指出，就诊的时候可以手术的病人，不到25%，所以手术应用很有限。
 

       恶性度高、病情进展快，治疗难度大、疗效比较差，一般晚期肝癌患者诊断后的生存时间仅为3-6个月。大部人发现肝癌时，就意味着生命即将结束，这或许就是肝癌令人恐惧之处。
 

       事实上，想要早期发现肝癌并不难，只需抽血进行肝功能、血清甲胎蛋白（AFP）及肝脏彩超检测，就能发现“蛛丝马迹”，但筛查手段并非完美落地。
 

       福建孟超肝胆医院东南肝胆健康大数据研究所常务副所长郭鹏飞表示，中国80%的肝癌患者，与肝炎病毒感染相关，缺乏定期检查的意识，导致肝癌确诊周期过长。同时，由于基层医生和影像科医生经验能力不一，在实际临床工作中，漏诊往往无法避免。
 

       临床对于肿瘤的判断以及影像报告的准确性，主要依赖于医生的知识经验积累。不同的医院不同的医生，有可能给出不同的解读结果，同质化医疗的可及性也是国家、行业亟待解决的难题。
 

       如今，人工智能技术被广泛应用在各行各业，医疗健康领域更是重要应用场景之一。业界认为，在提升医疗水平、推动医疗同质化、助力优质医疗资源下沉和癌症早筛早诊等方面，AI或将成为一味济世良药。

 

       一鸣惊人的突破
 

       5月8日，坐在福州开往北京的高铁上，李津辰仍有些心潮澎湃，不时与身边同伴讨论比赛细节，虽然他所在的福大（福州大学）-零氪科技团队刚刚荣膺“2019数字中国创新大赛-肝癌影像AI诊断”桂冠，并斩获最佳商业潜力奖。

零氪首席科学家刘晓华博士（左二）

AI技术团队：李津辰 罗祥凤 罗翔

       时间倒回2018年底，李津辰获知作为数字中国建设峰会的核心赛事，本次大赛聚焦大数据、人工智能等新一代信息技术，含金量不言而喻。而《大数据医疗-肝癌影像AI诊断》赛题，与他所在的零氪AI团队探索方向不谋而合，团队认为“机会来了”。
 

       这支主力军多为85后的团队中，李津辰和罗翔主要负责肝癌AI诊断方向的探索，不仅拥有技术能力，对肝癌影像的相关医学知识也有丰富积累。此前负责零氪肺癌诊疗一体化系统开发的算法专家罗祥凤，也作为技术指导，与福州宜星的李保晟以及福大研二学生陈癸旭，一同组建了福大-零氪科技团队，报名参赛。
 

       “这次比赛不单单是AI算法的竞赛，更需要医疗行业知识的支撑。”李津辰的感悟不无道理。福建医科大学孟超肝胆医院院长刘景丰在阐述赛题时提到，“图像算法在医学影像尚无成熟应用，尤其在肝癌CT影像方面面临挑战，一是肝癌影像表现多样，如巨块型、结节型、弥漫型和小癌型；二是肝癌伴有复杂肝病背景，如肝硬化、脂肪肝、酒精肝等；赛题训练集的各种肝癌数据不均衡，增加了判断难度。”
 

       上述数据难点，给参赛选手造成了不少技术门槛。“数据不但具有多样性，数据中还混合了增强扫描CT的多期影像数据，不同期的特征是不同的，”李津辰和队友发现，以往肺癌AI影像诊断赛题，多为标注病灶信息的数据，但此次赛题出题方提供的数据，并无病灶相关信息，无形中提高了赛题难度，“肝脏良恶性判别的相关研究很少，可以借鉴和参考的资料十分有限。”
 

       因此，谁能对问题有更好的理解，拿出开创性的技术方案，成为比赛焦点与制胜关键。
 

       越是困难，越有挑战的动力。历时3个多月的赛程，福大-零氪科技团队针对每一个难点，都提出了特定的解决方案，多种新方案不断迭代更新。“终于明白什么是夜以继日了，周末几乎都没有休息，”李津辰笑称，“线上初赛的紧张感非比寻常，要不断打磨方案模型，提高准确率，以防被人模仿或超越。”
 

       最终，该队创新性提出了多尺度联合投票模型，从1397支参赛队伍中脱颖而出，在线上初赛中拿到了A、B榜的双冠，昂首挺入福州分区决赛，并与其余9支队伍展开激烈对决后，获得总决赛的晋级名额。
 

       总决赛上，团队不但给出了准确率高达90%以上的解决方案，并在真实世界肝癌数据中，验证了方案具有较高的泛化能力。为了让方案不单单停留在理论层面，真正应用到临床实际场景中辅助医生，团队还开发了国内首个综合的肝癌AI辅助诊断系统。
 

       据悉，该系统包括肝脏轮廓分割、病灶检出病勾勒轮廓、病灶数量信息统计、患者维度良恶性判断、多期影像对比阅片、结构化诊断报告等功能，对基层医疗机构开展肝癌的早筛早诊，辅助提高临床或影像科医生诊断效率与能力，帮助患者减少造影剂使用和增强CT拍摄期数等方面，具有现实应用价值。

 

       没有硝烟的战场
 

       回到北京，李津辰同团队小伙伴马不停蹄地投入到下一阶段工作中，激烈的行业竞争，让他们无暇沉浸在比赛胜利的喜悦中。
 

       根据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》：目前，国内医疗人工智能相关企业多达156家，主要集中在辅助诊疗、健康管理、信息化管理、医学影像等领域。
 

       媒体调查发现，在AI产品扎堆的影像领域，一个三甲医院可能同时安装10余家AI公司的产品，医生真正使用的只有一两家，因为AI找到结节后尚不能辅助诊断，且目前产品多集中在肺结节查找上，同质化严重。
 

       大量创业公司涌入影像AI赛道，却扎堆肺结节影像诊断，原因何在？一位影像AI领域从业者透露，肺结节出产品容易，而新病种攻克难度大。
 

       具体而言，肺结节公开数据最多，很多数据集可以直接下载，而且肺结节影像相对直观，不管是创业公司还是上市公司，过去两年都相继推出类似产品；而新病种研发需要大量深度学习模型训练，获取单病种数据难度大，还需要与大量专家合作进行精标注，验证周期非常长。
 

       同时，如果少了医生的纠错与补充，模型迭代也会变慢，最终这些AI产品将被临床医生弃用，在医院“躺灰”。零氪科技联合创始人兼CTO罗立刚认为，部分医疗AI产品过度重视算法，而忽视医生的工作习惯和系统稳定性，“在既定的训练数据场景中表现良好，但临床环境更为复杂时，有可能不能满足临床需求，只能被搁置。”
 

       人工智能的核心在于算法、算力和数据。作为医疗大数据和人工智能领域的独角兽企业，零氪科技布局AI辅助诊疗赋能影像科医生、服务临床科室之路，正是基于大数据的深度学习。
 

       “通过将临床病历数据标准化和结构化，我们建立了一整套智能化数据处理体系，并由此形成行业领先的数据分析能力，从而将大量临床数据转化为应用层级的数据。”因此，罗立刚坦言，一家企业若想研发AI辅诊系统，具备处理影像、基因等多模态数据的能力，是必要条件。
 

       此外，作为系统科学，医学数据逻辑、建模、分层非常复杂和丰富。只有算法专家和医学专家深度融合，彼此听懂各自的“语言”，才能跨过医疗AI的门槛。基于此，像李津辰这样具有生物医学和计算机双重学历背景的技术人员，在零氪AI团队比比皆是。
 

       “几乎每周我们都会到医院，同临床医生沟通讨论产品细节，有时增加1个监测指标，就会让医生操作系统时更顺手，”李津辰举例道，从临床需求出发，并在应用场景中不断打磨更新，团队秉持着敬畏和尊重之心，让医学人工智能更加务实而有温度。
 

       不同于市面上一些AI辅诊产品，只能做到按照临床指南、文献依据，给出某类患者固定的诊疗建议，零氪AI辅诊系统是基于真实的中国病例数据的底层数据和训练材料，更利于实现在中国人群及临床个体病例的应用，即针对不同患者的特征差异，推荐个性化诊疗方案。
 

       将AI技术应用到肝癌的辅助诊断系统，对于零氪而言是水到渠成。“我们并非在‘实验室’里，进行纯算法和所谓的‘准确率’比拼，而是已经走向临床实际应用，实现‘大数据+AI’的落地，并产生了巨大的学术和临床价值。”据罗立刚介绍，零氪AI辅诊系统已在多家三甲医院落地应用，每日累计辅助临床医生诊断1000例患者以上，准确率达90%，累积服务60万名肿瘤患者。
 

       未来，零氪AI辅诊系统将聚焦单病种下的诊疗一体化，包括早筛、辅诊、治疗和方案推荐、疗效评估、风险预测、预后分析和患者随访等，辅助顶级医院，提高医生的诊断效率，赋能基础医院，提高医生的诊断能力，使医疗AI能够在更多病种的临床应用场景中落地。
 

       透过数字中国建设峰会的窗口，不难感受到数字经济正以澎湃之势，蓄势中国高质量发展新动能。
 

       而激活数据智能，让人人皆可享有精准的医疗服务，不仅在于大数据+AI技术的研发应用，更重要的是降低患者漏诊风险，提高医生工作效率，增加医患沟通时间，让医疗更高效而有温度。

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