人工智能在惡性腫瘤放療領域中的應用與前景

沈天樂 杜向慧

1992年，國際商業(yè)機器公司（IBM）制造的“深藍”計算機戰(zhàn)勝了俄羅斯國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2016年，谷歌公司的AlphaGo機器人用1周時間與世界圍棋頂級棋手李世石激戰(zhàn)5場，以4∶1的絕對優(yōu)勢取勝。有人預測，幾十年后人工智能（artificialintelligence，AI）將在醫(yī)療、保健、農(nóng)業(yè)、教育、金融、服務、新聞、機械等行業(yè)發(fā)生革命性的進步。AI正在逐漸改變著傳統(tǒng)的醫(yī)療模式，在新藥研發(fā)、疾病診斷、健康管理、醫(yī)學影像、臨床決策、醫(yī)院管理、便攜設備、康復醫(yī)療、生物醫(yī)學等領域已有不少AI成功應用的案例[1]。本文將重點介紹AI在惡性腫瘤放療領域中的應用與前景。

1 AI的定義、發(fā)展概況

基因工程、納米科學、AI被稱為21世紀三大尖端技術。AI是研究如何在機器（計算機）上實現(xiàn)人類智能的一門學科，是計算機科學的一個分支[2]。計算能力的提高、算法研究的突破以及大量數(shù)據(jù)的積累，為AI在醫(yī)學中的應用奠定了基礎?！癆I”這個詞最早是約翰·麥卡錫1956年在達特矛斯會議上提出的，是指能模擬人類思考和判斷等智力工作的人造裝置。近年來，AI技術與應用呈飛速發(fā)展趨勢。2016年8月，IBM宣稱AI標志性產(chǎn)品WATSON在日本東京僅用10min的時間確診了1例60多歲的罕見白血病患者，并給出了治療方案。

AI分為弱AI、強AI及超級智能。弱AI只不過看起來像是智能，但并不真正擁有智能，也不會有自主意識，只是幫助人類完成某些任務的工具或助理。強AI是基于心智的計算模型，以通用數(shù)字計算機為載體的AI程序可以像人類一樣認知和思考，達到或超過人類智能水平。強AI分為兩類：（1）類似人的AI，即機器的思考和推理像人的思維一樣；（2）非類似人的AI，即機器與人有完全不一樣的知覺、意識及推理方式。超級智能是強AI的更高端版，英國牛津大學人類未來研究院的尼克·波斯特洛姆[3]認為超級智能幾乎能在所有領域遠遠超過人類。目前，主流科研集中在弱AI上，在這一研究領域已取得了可觀的成就，而強AI的研究仍在不斷探索中。

2006年以來，AI在語音識別、圖像識別及自然語言處理方面取得了很大進展。微軟亞洲研究院運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)了全自動同聲傳譯系統(tǒng)；2012年，Yann LeCun運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在ImageNet圖像識別大賽中取得了最好成績[4]；2015年，美國伊利諾伊大學研究小組將一些世界上最好的AI系統(tǒng)與人類智商進行比較，試驗表明AI的智力已達到4歲兒童水平。麻省理工大學研究人員開發(fā)的AI系統(tǒng)Concept Net也與人類智商進行比較，結果發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)在詞匯和相似性方面占有絕對優(yōu)勢，但在推理和理解方面則差強人意。目前，人們與智能手機近半數(shù)的交互都通過蘋果Siri、微軟Cortana和谷歌Google Now等語音助手完成。有專家認為，AI在學習能力和自然語言能力上的不斷提升會導致它們在今后幾年里擁有與人類一樣的思維，隨著AI的快速發(fā)展，人類的很多職業(yè)將面臨巨大挑戰(zhàn)，未來職業(yè)變遷速度也會加快。

2017年1月，美國FDA首次批準了一款心臟核磁共振影像AI分析的軟件用于治療多種心血管疾病，包括先天性心臟病、主動脈或心臟瓣膜疾病等。2017年2月，AI在疾病診斷領域的應用更是兩度登上《自然》雜志：一是發(fā)現(xiàn)利用基于深度學習的圖片識別技術，AI診斷皮膚癌的準確率及靈敏度均達到甚至超過專業(yè)醫(yī)師水平；二是通過深度學習算法，AI在兒童自閉癥早期診斷上以88%的準確率完勝醫(yī)生50%的傳統(tǒng)行為問卷調(diào)查法。2017年3月，權威雜志《科學》刊登了中國陸軍軍醫(yī)大學的最新研究結果，利用AI在30s內(nèi)可鑒定血型且準確率超過99.9%。AI正以超乎我們預想的速度飛快發(fā)展，并將相關研究推向高潮，讓AI真正落地醫(yī)院并為患者服務。2017年全國兩會首次將AI寫入政府工作報告，AI成為當下最炙手可熱的名詞及領域。

2 AI在惡性腫瘤放療中的應用與前景

按研究內(nèi)容不同，AI可歸納為專家系統(tǒng)、智能機器人、計算機視覺及應用、計算機語音識別及處理、智能控制系統(tǒng)、圖像識別與理解、自然語音理解等幾個方面。AI之所以具有如此大的吸引力，不僅在于它取得的各項成就，更在于它的巨大發(fā)展?jié)摿?。智能計算機醫(yī)院管理系統(tǒng)、智能醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)、智能手術機器人等AI技術已為醫(yī)療領域帶來了革命性變化。近年來，AI技術在惡性腫瘤放療領域中應用的問題也得到了放療學界前所未有的重視，許多國內(nèi)外的大型公司、頂尖學者都在開展相關開發(fā)與研究。

2.1 惡性腫瘤放療靶區(qū)和危及器官智能化自動化勾畫 惡性腫瘤放療靶區(qū)和危及器官的勾畫占用了放療科醫(yī)生大量的時間和精力。每例腫瘤患者在CT模擬定位后，圖像平均在200張左右，醫(yī)生在勾畫的時候需要給每層圖像的腫瘤病灶、重要危及器官進行逐層勾畫標注。這個過程按照傳統(tǒng)的方法要耗費醫(yī)生3～5h。如果患者放療中復查，腫瘤大小或位置有了明顯變化，還需要對患者再次定位掃描后重新勾畫腫瘤靶區(qū)和危及器官。腫瘤靶區(qū)和危及器官的勾畫蘊含了腫瘤放療醫(yī)師的學識，在體現(xiàn)技術含量的同時也包含了大量的重復工作。目前腫瘤發(fā)病率和病死率都在逐年攀升，而放療人才和設備不足是普遍問題。在勾畫速度、準確性和適應性保障的前提下，如果能建立腫瘤靶區(qū)和危及器官勾畫自動化智能化模型，將能有效提高醫(yī)師工作效率。

當前市場上有多個是基于靶區(qū)庫（Atlas-based）的靶區(qū)自動勾畫產(chǎn)品。近期，谷歌聯(lián)手英國國家醫(yī)療服務體系（NHS）開發(fā)了一套AI靶區(qū)勾畫體系，通過機器學習，自動勾畫頭頸部腫瘤病灶。靶區(qū)智能勾畫有傳統(tǒng)的非先驗依賴性模式（主要依賴體素強度和/或圖像梯度）、先驗依賴性模式（Atlas based segmentation）、復合型智能靶區(qū)勾畫等3種模式。國內(nèi)四川大學正在研發(fā)基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的靶區(qū)勾畫。腫瘤放療靶區(qū)和危及器官智能化、自動化勾畫步驟一般包括以下3個方面：（1）腫瘤多模態(tài)（式）影像重建、去噪、增強、配準、融合等預處理；（2）腫瘤影像特征自動提?。鹤詣拥貜念A處理后的 CT、錐形束 CT（CBCT）、MRI、正電子發(fā)射計算機斷層顯像（PET）和（或）超聲等多模態(tài)（式）腫瘤醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)中提取1個或多個腫瘤影像組（紋理特征譜）信息[5]；（3）采用深度學習、機器學習、AI、區(qū)域生長、圖論（隨機游走）、幾何水平集和（或）統(tǒng)計理論方法，進行腫瘤放射治療靶區(qū)和危及器官的智能化、自動化勾畫[6]。目前Pinnacle等運用Atlas模板庫初步實現(xiàn)了感興趣區(qū)域（ROI）自動勾畫。輪廓的智能提取將是自動勾畫的發(fā)展方向。

2.2 建立AI化的放射治療計劃模型 AI是計算機學科的一個分支，對于繁重的重復勞動、計算及大量記憶來說，計算機比人腦更能勝任，且比人腦做得更快、更好。特別是在記憶量大的病歷資料、醫(yī)學文獻、教科書、臨床指南、藥物說明書、影像圖片、病理切片、腫瘤靶區(qū)和危及器官勾畫、放療計劃設計系統(tǒng)（TPS）等方面，AI機器人要更勝一籌[7]。醫(yī)生掌握這些知識，可能需要幾年甚至幾十年的時間，而且要堅持不斷地學習，而AI系統(tǒng)只需要輸入大量醫(yī)學信息和數(shù)據(jù)進行不斷更新就可以了。谷歌、谷歌大腦與Verily公司聯(lián)合開發(fā)了一款能用來診斷乳腺癌的AI，通過將病理切片處理成數(shù)碼圖像的方式，提供大量腫瘤組織和正常組織的病理切片供這款AI學習，與1位資深病理學家共同分析130張切片，病理學家用時30h，依然以73.3%的準確率敗給準確率達88.5%的AI[8]。在相同數(shù)量上，AI憑借高效率及高質(zhì)量戰(zhàn)勝了人腦。目前常規(guī)放療計劃系統(tǒng)的自動化程度不高，人為的不確定性因素較多?；诿商乜_等高效劑量算法，應用深度機器學習，建立患者個體特性與劑量學特性的關聯(lián)模型，自動預測劑量學目標，并引導后續(xù)優(yōu)化，實現(xiàn)放療計劃的自動設計，并以智能放療計劃系統(tǒng)功能模塊為基礎、計劃設計流程為依據(jù)，實現(xiàn)“云化”放療計劃系統(tǒng)[9]。瓦里安基于AI的放療計劃商用系統(tǒng)Rapid Plan將機器學習技術應用于放療計劃設計，效率明顯優(yōu)于人工設計。瓦里安醫(yī)療系統(tǒng)的Eclipse治療計劃軟件在2017年9月的國際放療計劃大賽中獲取高分，實現(xiàn)了基于計劃數(shù)據(jù)庫和計劃劑量學預測模型的智能放療計劃設計。近年來，國內(nèi)熱衷于這方面的研發(fā)，但尚處于起步階段。醫(yī)生個人技術水平的高低會導致放療計劃的優(yōu)劣差異，通過AI可以彌補經(jīng)驗欠缺醫(yī)師的不足，年輕醫(yī)生也可以從AI化的放療計劃系統(tǒng)中得到學習及提高。

2.3 建立基于互聯(lián)網(wǎng)+的放射治療遠程智能化質(zhì)控系統(tǒng) 癌癥嚴重威脅著人類健康，2015年我國新確診癌癥患者已達429.2萬例。放射治療是癌癥的主要治療手段之一，約70%的腫瘤患者在病程不同階段需接受放療。腫瘤發(fā)病率和病死率逐年上升，而我國放療人才和設備嚴重不足、區(qū)域發(fā)展不平衡、各層級放療水平參差不齊、分級診療難以落實，這些因素均對我國的放射治療服務質(zhì)量與模式提出了嚴峻的挑戰(zhàn)，如何盡快實現(xiàn)患者在本地接受高質(zhì)量的放療是我國當前亟待解決的重大問題。許多國內(nèi)的大型研究性醫(yī)院，具有人才、設備、技術、服務、數(shù)據(jù)等多方面的優(yōu)勢，利用前沿技術，建立基于大數(shù)據(jù)與AI的、分層次、多功能的遠程放療服務體系和新模式，以遠程放療服務為中心、信息安全為保障，建立集人員培訓、遠程支持、自動質(zhì)控于一體的放療平臺，建立互聯(lián)網(wǎng)+、云TPS的放療共享服務模式，建立TPS智能分析中心，組建放療服務團隊和運維團隊，制定規(guī)章制度及醫(yī)療質(zhì)控體系，以滿足不同層級醫(yī)院應用需求是目前發(fā)展方向[10-11]。建立以云平臺為載體，研究型醫(yī)院為依托，基層醫(yī)院為服務對象的省-市-縣三級智能化、規(guī)范化的放射治療遠程質(zhì)量控制體系，及時為基層醫(yī)院的放療科提供良好的放射治療計劃設計、實時治療驗證解決方案，建立人機結合的服務團隊，制定各種設備、不同層級醫(yī)院間的工作流程和規(guī)范，具有重要現(xiàn)實意義。

3 AI+放射治療的發(fā)展前景

AI是未來人類醫(yī)療的一個發(fā)展方向和趨勢，在醫(yī)療領域?qū)砟芊袢〈t(yī)生，我們將拭目以待。但AI肯定能很好地輔佐醫(yī)生，緩解醫(yī)療的壓力，減輕醫(yī)生的工作量，提高醫(yī)療服務的質(zhì)量，不斷促進醫(yī)學的進步與發(fā)展?；贏I自動放療相關的AI和大數(shù)據(jù)技術可以減少人工干預，能明顯提高放療效率。影像相關的配準、分割和劑量優(yōu)化等技術是進行自動化放療的核心技術，高性能計算平臺是臨床大量開展AI自動化放療方法的設備保證，高質(zhì)量和海量數(shù)據(jù)是提高AI能力的基礎，大數(shù)據(jù)+AI+云計算則構成了信息新時代的三駕馬車。多種前沿科學在這個平臺上能夠進行交叉融合，醫(yī)學同時也可以作為一個出口，承接多種前沿技術的轉(zhuǎn)化和應用。優(yōu)質(zhì)放療資源共享，提升基層醫(yī)療機構放療能力，眾多腫瘤患者一定能夠享有優(yōu)質(zhì)可及的放療服務。

AI的核心能力實際上是人類自身已擁有的能力，但與人類相比，最大優(yōu)勢在于計算能力的高效，尤其在數(shù)據(jù)密集型、知識密集型、腦力勞動密集型行業(yè)領域。所以，AI對醫(yī)生并不是簡單的替代，而是幫助醫(yī)生從繁重的低技術勞動中解放出來，把精力和時間放在提升專業(yè)技能、為患者提供更好的服務上。

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