人工智能在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用

金子日

摘 要 文章首先介紹了人工智能的概念與發(fā)展現(xiàn)狀，之后闡述了智能醫(yī)學(xué)影像分析的發(fā)展背景及相關(guān)技術(shù)，接著從智能閱片、智能放療以及病理圖像智能分析3個(gè)方面對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了說(shuō)明，最后討論了智能影像分析在發(fā)展中存在的問(wèn)題，并對(duì)其未來(lái)進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞 人工智能；醫(yī)學(xué)影像；分析；應(yīng)用

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1674-6708（2018）221-0155-02

當(dāng)前，醫(yī)療數(shù)據(jù)中有90%來(lái)自醫(yī)療影像（X-ray、CT、MRI等）且還在不斷增長(zhǎng)。目前大部分醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)還需要花費(fèi)大量的人力進(jìn)行分析，圖像復(fù)雜，工作量大等諸多因素都很有可能降低對(duì)診斷的精準(zhǔn)度。因此，面對(duì)快速增長(zhǎng)的影像數(shù)據(jù)，采用人工處理方式越來(lái)越不能滿足臨床診斷的需求[1]。

人工智能是一門包括計(jì)算機(jī)學(xué)科、數(shù)學(xué)等多種學(xué)科在內(nèi)的新學(xué)科，其中數(shù)據(jù)資源、計(jì)算學(xué)習(xí)能力、算法模型等基礎(chǔ)條件將成為人工智能發(fā)展的重要力量。近年來(lái)越來(lái)越多的人工智能方法通過(guò)改進(jìn)或結(jié)合傳統(tǒng)圖像的處理方法，應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像中，這些新技術(shù)的應(yīng)用在提高影像醫(yī)生的工作效率的同時(shí)，還能提高診斷的準(zhǔn)確率[2]。2017年，國(guó)務(wù)院正式印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中提出了加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)智能影像識(shí)別、病理分型的目標(biāo)。

1 智能醫(yī)學(xué)影像分析概述

早在20世紀(jì)80年代，研究者就開始嘗試?yán)糜?jì)算機(jī)模擬人的大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算，設(shè)計(jì)出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展，特別是近些年深度學(xué)習(xí)技術(shù)在理論和工程方面的突破，人工智能系統(tǒng)的性能不斷提升，在人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域取得了許多革命性的進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域研究最多，也是應(yīng)用最多的算法[3]。相比傳統(tǒng)算法，深度學(xué)習(xí)在處理圖像時(shí)具有明顯的優(yōu)勢(shì)，因此越來(lái)越多的研究者將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中。

采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建醫(yī)學(xué)人工智能模型不需要告訴計(jì)算機(jī)具體的診斷規(guī)則，通過(guò)大量標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練就能達(dá)到很高的準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)是一個(gè)黑箱模型，對(duì)使用者很友好，用戶只需關(guān)注系統(tǒng)的輸入和輸出，不需要完全明白其中間的處理過(guò)程就能快速使用，這一點(diǎn)有利于智能影像處理系統(tǒng)的推廣應(yīng)用[4]。

當(dāng)前，影像醫(yī)生的水平參差不齊，大醫(yī)院的水平較高，就診的病人眾多，從而導(dǎo)致影像醫(yī)生每天的工作都非常辛苦。另外，高水平的醫(yī)生也存在漏診、誤診的情況。在一些醫(yī)療水平相對(duì)較低的偏遠(yuǎn)地區(qū)雖，影像醫(yī)生的水平更得不到保證。將人工智能技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)影像分析，一方面可以提高醫(yī)生的工作效率與準(zhǔn)確率，減輕大醫(yī)院醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)；另一方面，這些技術(shù)可以很容易地部署在偏遠(yuǎn)地區(qū)，提高當(dāng)?shù)氐挠跋裨\斷水平。

2 智能影像分析相關(guān)應(yīng)用

2.1 智能閱片

人工智能可以首先判斷平片中是否存在病灶，之后醫(yī)生對(duì)判別的結(jié)果進(jìn)行審核，幫助醫(yī)生合理有效地分配時(shí)間精力。當(dāng)前，一些智能閱片系統(tǒng)不僅可以識(shí)別病變，還可以對(duì)病變的性質(zhì)進(jìn)行判斷。一般而言，憑借影像大數(shù)據(jù)以及臨床指南，智能閱片系統(tǒng)能夠不斷學(xué)習(xí)，進(jìn)而形成對(duì)于病癥種類的判斷標(biāo)準(zhǔn)，具有長(zhǎng)時(shí)間不間斷工作的能力和較高的穩(wěn)定性。深睿醫(yī)療的人工智能產(chǎn)品深睿醫(yī)生Dr.Wise在影像輔助診斷方面表現(xiàn)優(yōu)秀。該款產(chǎn)品可用于肺癌、乳腺、腦卒中、急診骨折等病種的輔助篩查與診斷，具有早期診斷、輔助決策、輔助治療等功能，尤其擅長(zhǎng)肺癌的早期篩查，僅需30秒即可對(duì)肺癌做出診斷，在肺結(jié)節(jié)檢出的敏感性及特異性已達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，其準(zhǔn)確率達(dá)98.8%。目前已經(jīng)在超過(guò)100家醫(yī)院進(jìn)行應(yīng)用，其中70%為三甲醫(yī)院。

2.2 智能放療

在腫瘤治療領(lǐng)域，放射治療是治療腫瘤主要方式之一。腫瘤放療過(guò)程復(fù)雜，包括模擬定位、計(jì)劃設(shè)計(jì)、計(jì)劃驗(yàn)證、治療實(shí)施等，其中勾畫靶區(qū)是非常重要的一環(huán)。這項(xiàng)工作主要有放療師完成，但目前全國(guó)范圍內(nèi)的放療師十分缺乏，且放療師都集中在大型三甲醫(yī)院，普通醫(yī)院，特別是基層醫(yī)院很少配有專職的放療師，因而即使有放療設(shè)備也很難開展放療工作，從而導(dǎo)致患者都去大醫(yī)院治療。放射治療是采用各類射線對(duì)腫瘤細(xì)胞進(jìn)行處理，危害較大，需要對(duì)治療的區(qū)域進(jìn)行準(zhǔn)確勾畫，防止對(duì)正常細(xì)胞造成危害，每次治療前，放療師都要對(duì)病人的CT圖像進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)識(shí)，一個(gè)病人需要耗費(fèi)幾個(gè)小時(shí)，工作效率較低。

為此，醫(yī)療人工智能企業(yè)都開始研發(fā)智能放療系統(tǒng)，希望提高放療師的工作效率，緩解放療師匱乏的問(wèn)題。連心醫(yī)療研發(fā)了一套腫瘤臨床治療系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的人工智能算法，幫助放療師進(jìn)行腫瘤治療的靶區(qū)勾畫，能夠智能識(shí)別腫瘤以及周邊的器官，準(zhǔn)確率超過(guò)80%，在很大程度上提高了放療師的工作效率。目前這套系統(tǒng)已經(jīng)在許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行試用。

2.3 病理圖像智能分析

現(xiàn)階段，我國(guó)病理醫(yī)生嚴(yán)重短缺，注冊(cè)的病理醫(yī)生只有1.02萬(wàn)，與規(guī)定的每100張床配備1～2名病理醫(yī)生的標(biāo)準(zhǔn)差距懸殊，病理醫(yī)生的缺口總數(shù)達(dá)9萬(wàn)人以上，目前病理醫(yī)生只滿足了10%的醫(yī)療需求。病理醫(yī)生的巨大缺口就導(dǎo)致了現(xiàn)有的病理醫(yī)生工作強(qiáng)度較大。通常，病理醫(yī)生花費(fèi)時(shí)間較多的任務(wù)是檢查細(xì)胞病理切片，他們需要在上億級(jí)像素的病理圖片中識(shí)別微小的癌細(xì)胞，即使是有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生也會(huì)出現(xiàn)誤差。

隨著全切片圖像數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用使病理切片的獲取更加方便，大量定量分析算法應(yīng)運(yùn)而生，因此，許多科技公司將人工智能技術(shù)如深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于病理數(shù)據(jù)的分析，能夠有效提高病理診斷的效率和準(zhǔn)確率，可以說(shuō)，人工智能在病理界的應(yīng)用前景十分巨大。

武漢蘭丁公司研發(fā)的全自動(dòng)數(shù)字（遠(yuǎn)程）病理細(xì)胞分析儀就是一個(gè)典型實(shí)例，該產(chǎn)品在數(shù)百萬(wàn)份已標(biāo)注的樣本中學(xué)習(xí)如何辨別癌細(xì)胞與正常細(xì)胞，能夠持續(xù)學(xué)習(xí)。相比傳統(tǒng)的依靠顯微鏡和肉眼的診斷方式，結(jié)果更加客觀、準(zhǔn)確，效率也明顯提高，最重要的是診斷過(guò)程是透明的，可回溯的，一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤診斷能夠快速查明原因。

必須指出的是，采用人工智能進(jìn)行病理分析后的結(jié)果不是最終結(jié)果，還需讓病理醫(yī)師對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行復(fù)核，防止出現(xiàn)錯(cuò)診。

3 討論

就目前來(lái)講，人工智能在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域所取得的成果還遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期?，F(xiàn)階段的應(yīng)用大都集中在較為簡(jiǎn)單的疾病領(lǐng)域或是特定的疾病，應(yīng)用價(jià)值相對(duì)較低，不具備進(jìn)一步推廣的潛力。此外，深度學(xué)習(xí)作為智能影像分析的重要技術(shù)，還存在許多問(wèn)題需要解決。在具體應(yīng)用中，選擇具有代表性的特征用于構(gòu)建模型是非常重要的，那么如何找出有特征的模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，如何解決多參數(shù)做調(diào)整的問(wèn)題，如何在硬件設(shè)施越來(lái)越好的條件下，讓學(xué)習(xí)效率做更有效的分配或調(diào)整，這些都是未來(lái)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像分析必須要解決的?？傊?，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析中有很大的潛力，能通過(guò)分析大量影像數(shù)據(jù)建立模型，不需要手工干預(yù)，其可發(fā)展性非常之大，值得進(jìn)一步研究。

伴隨人工智能的快速發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像與人工智能的結(jié)合將會(huì)越來(lái)越多，不僅僅只局限在閱片、放療、病理診斷方面。過(guò)去的幾年間，眾多產(chǎn)品的落地，使人們已經(jīng)感受到了其帶給我們的巨大改變。相信在未來(lái)智能醫(yī)學(xué)影影像分析一定能發(fā)揮出更大的價(jià)值。

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