人工智能在肝癌診斷及治療中的進展及前景

孫梓筌，劉連新

(哈爾濱醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院肝臟外科，哈爾濱 150001)

人工智能(artificial intelligence，AI)在醫(yī)學影像學中的應(yīng)用為疾病的診斷帶來了極好的便利性，可幫助分析疾病的影像學特征。有報道顯示，AI利用大數(shù)據(jù)分析對部分疾病的早期篩查診斷率極高，其中乳腺癌等診斷成功率均超過了影像專家[1-2]。病理診斷是目前診斷腫瘤疾病的金標準，在各類腫瘤疾病診斷競賽中，AI的表現(xiàn)堪稱完美。根據(jù)最佳算法AI診斷腫瘤疾病的曲線下面積可達0.9以上[3]。AI技術(shù)不僅可對部分患者的疾病進行診斷，還具有對預(yù)后進行預(yù)估評價的作用，在對肺癌、乳腺癌及腦腫瘤患者的預(yù)后評估中均取得了不錯的研究成果[4-5]。AI技術(shù)已逐漸進入臨床并得到廣泛應(yīng)用，亦被多數(shù)患者認可。在世界范圍內(nèi)，肝癌的病死率居惡性腫瘤的第二位[6]。我國肝癌的發(fā)病率居惡性腫瘤的第四位，病死率居第三位[7]。肝臟惡性腫瘤在我國屬于常見惡性腫瘤，其發(fā)病率占全球肝癌發(fā)病率的50%以上[8]。肝癌發(fā)病極為隱匿，一旦出現(xiàn)癥狀已為中晚期，不僅給患者帶來極大的痛苦，更給家庭經(jīng)濟帶來沉重負擔，此類患者需要及時的診斷和治療?，F(xiàn)就AI在肝癌患者診斷及治療中的應(yīng)用前景及進展予以綜述。

1 肝癌診斷及治療的現(xiàn)狀

1.1肝癌診斷的現(xiàn)狀 病理診斷是肝癌診斷的金標準，但病理診斷屬于侵入性操作，限制了其在臨床的應(yīng)用。因此，相關(guān)腫瘤標志物與影像學診斷成為臨床診斷肝癌的首選。血清甲胎蛋白是肝癌的相關(guān)標志物，對肝癌早期的診斷具有較高的意義與價值，但可能出現(xiàn)假陽性和假陰性的情況，影響了臨床診斷的準確性[9]。而其他相關(guān)腫瘤標志物檢測也會發(fā)生與血清甲胎蛋白同樣的情況，造成臨床診斷的偏差。此時，采用影像學進行進一步診斷顯得尤為重要。

超聲具有簡單、便捷、經(jīng)濟實惠等多種優(yōu)勢，現(xiàn)已在我國各大醫(yī)院普及，成為肝癌診斷的主要方式。研究指出，超聲可準確反映人體肝內(nèi)實質(zhì)占位性病灶，對小肝癌、肝囊腫、肝血管瘤的診斷鑒別均具有較高的價值[10]。其他影像學檢查(如磁共振成像、CT、彩色多普勒超聲)也具有一定價值。有研究指出，磁共振成像可清楚顯示靜脈病變，用于肝癌治療及預(yù)后的評估具有較高價值[11]。CT相對于其他影像學檢查較為昂貴，其對肝癌的診斷同樣具有較高價值，同時還可反映患者肝臟血流情況，為患者的手術(shù)提供幫助[12]。彩色多普勒超聲不僅對于鑒別良惡性肝癌具有一定價值，且對腫瘤的血流與血管情況的鑒別也具有較高價值，可為肝癌患者的手術(shù)提供幫助[13]。

1.2肝癌患者的治療現(xiàn)狀 手術(shù)是治療肝癌的首選方法，臨床研究結(jié)果指出，手術(shù)治療肝癌的臨床治療效果較好，患者生活質(zhì)量、生存時間均得到顯著改善[14]。但并非所有肝癌患者均具備手術(shù)指征，部分患者因手術(shù)禁忌證只能接受其他治療。對于無法進行手術(shù)治療的患者，采用非手術(shù)治療是患者的首選，包括射頻消融、放化療、中西醫(yī)結(jié)合治療、靶向治療等。其中，射頻消融治療具有微創(chuàng)、可反復使用、費用低等優(yōu)點，目前在國內(nèi)已廣泛開展。研究指出，射頻消融治療肝癌的近期療效優(yōu)于手術(shù)切除治療，甚至可達到手術(shù)切除的同等效果，可代替部分外科手術(shù)治療[15]。放化療是治療癌癥的常用方法，其效果已在臨床得到公認，但無論是放療還是化療，患者均會出現(xiàn)一定的不良反應(yīng)，導致生活質(zhì)量降低。中西醫(yī)結(jié)合治療是我國治療肝癌(包括其他癌癥)的一大特色，有研究指出，中西醫(yī)結(jié)合治療可提升患者的免疫力，提高患者對西醫(yī)治療的耐受性，改善因西醫(yī)治療導致的不良反應(yīng)，減少治療后的復發(fā)轉(zhuǎn)移，延長生存時間[16]。靶向治療是癌癥治療最有效的方法之一，靶向治療具有分子選擇性，能夠多靶點選擇性地殺滅腫瘤細胞，且不良反應(yīng)的發(fā)生率較其他西醫(yī)治療低，但費用較高[17]。

2 AI在肝癌診斷與治療中的應(yīng)用

AI概念于20世紀50年代被提出，主要目的為讓機器人代替人類工作[18]。但由于當時科技水平等多方面均較落后，受限于各種技術(shù)的發(fā)展，無法將其真正實現(xiàn)。直到20世紀80年代，計算機水平不斷飛躍，機器學習概念開始出現(xiàn)，此時計算機具有了學習功能，具備了淺層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[19]。到了21世紀，AI技術(shù)開始全面發(fā)展，深度學習技術(shù)讓AI有了質(zhì)的飛躍。AI進入醫(yī)學領(lǐng)域后得到了廣泛應(yīng)用，已成為眾多AI研究者和臨床醫(yī)學工作者研究的熱點[20]。

2.1AI技術(shù)在肝癌影像學診斷中的作用 超聲、磁共振成像、CT等影像技術(shù)已在臨床應(yīng)用，在肝癌的診斷、分期及療效評估中起重要作用[21-22]。但部分肝癌患者可出現(xiàn)不典型甚至罕見的影像學表現(xiàn)，此時影像學診斷往往取決于臨床醫(yī)師與影像科醫(yī)師的臨床經(jīng)驗和個人水平。醫(yī)學影像的二維屬性與數(shù)字化趨勢是AI應(yīng)用的最佳領(lǐng)域，可利用AI技術(shù)輔助影像科醫(yī)師提高其工作效率，降低誤診率，有助于疾病的診斷與標準化報告質(zhì)量。AI技術(shù)在醫(yī)學領(lǐng)域的應(yīng)用極為廣泛，有文獻報道，肝臟腫瘤每年的手術(shù)數(shù)量高達6 000余例，如此多的患者也充分顯示了醫(yī)院擁有相當龐大的影像學數(shù)據(jù)，這對于AI智能系統(tǒng)具有很重要的意義，可幫助AI智能進行訓練與測試，一旦AI系統(tǒng)成熟應(yīng)用到臨床中，即可對肝臟影像學中的細微特征進行詳細、準確的識別，這對于患者的術(shù)前診斷以及判斷是否有微血管侵犯、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等很有幫助[23]。同時，AI技術(shù)還可運用于相關(guān)實驗室指標中，部分患者在進行實驗室診斷時，可因多種因素導致相關(guān)指標出現(xiàn)假陽性、假陰性等情況，AI技術(shù)的運用可根據(jù)患者實驗室指標進行再度分析，網(wǎng)羅大數(shù)據(jù)進行一一比對，根據(jù)結(jié)果判定患者疾病風險系數(shù)。

任何癌癥的早發(fā)現(xiàn)、早治療均有利于延長患者的生存期，肝癌也不例外，但由于肝癌發(fā)生機制復雜，且我國各個省市區(qū)域的醫(yī)療水平參差不齊，高技術(shù)專業(yè)人才相對短缺，因此誤診或漏診率較高。而AI本身具有超強的學習能力，在大數(shù)據(jù)的支撐下，可以協(xié)助醫(yī)師進行疾病判斷。在專家學者的帶領(lǐng)下，提供醫(yī)學真菌圖像識別的最優(yōu)算法，能夠在菌落尚未出現(xiàn)典型癥狀時進行鑒定，達到真正意義上的早診斷。而AI識別速度快、識別率高，在其他疾病的診斷中已初見成效。近年來，在肝癌的診斷方面也逐步加快了研究速度，希望在未來能夠解決看病難、準確辨別等問題。

2.2AI技術(shù)在肝癌病理診斷中的作用 病理診斷是肝癌患者診斷的金標準，與影像圖片等檢查手段相比，能夠更明確地描述腫瘤特征，對治療策略的制訂有重要意義，但對病理醫(yī)師的水平與臨床經(jīng)驗要求極高。我國病理科醫(yī)師人才極其匱乏，位于金字塔頂端的高端人才大多任職于國內(nèi)大型三甲醫(yī)院，不同地區(qū)、不同醫(yī)院間病理科醫(yī)師水平差異極大，而AI技術(shù)可很好地解決這一問題。傳統(tǒng)人工病理診斷雖然有統(tǒng)一標準，但部分病理醫(yī)師會存在一定的主觀性，對于部分診斷結(jié)果有自己的認知，而AI的出現(xiàn)可標注腫瘤的特征(包括腫瘤細胞、淋巴細胞、間質(zhì)細胞、病理結(jié)構(gòu)等)，對病理特征的分析也更加準確。據(jù)報道，AI技術(shù)對腫瘤病理切片判斷識別的準確率較高，傳統(tǒng)病理診斷通常采用人眼觀察，而AI可看到人眼無法識別且較為隱匿的特征及相關(guān)病理細節(jié)，同時還可定量描述病理特征，而并非簡單定性分級，且評判結(jié)果標準客觀一致，避免因地域或主觀意識造成診斷結(jié)果差異[24]。目前，AI技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于乳腺、胃、前列腺、腸道等癌癥的診斷和鑒別診斷，同時還具有評估預(yù)后的作用；醫(yī)師團隊收集患者病理切片，隨后進行數(shù)字化處理，利用特定的標記工具對切片進行標注，并錄入數(shù)據(jù)庫，完成后利用AI模型協(xié)助評估患者預(yù)后；另外，AI還能識別數(shù)據(jù)中人眼無法辨別和(或)難以用生物學統(tǒng)計學方法提取的與患者預(yù)后有關(guān)的多種信息，且具有更高的精確度[25]。

2.3AI技術(shù)在肝癌治療中的作用 目前AI在臨床的應(yīng)用雖然發(fā)展迅速，但在肝癌的診治領(lǐng)域卻缺乏相關(guān)系統(tǒng)性研究。而肝癌治療領(lǐng)域的進展，尤其是靶向治療、免疫治療等手段的應(yīng)用為肝癌的治療帶來了新希望。由于條件和環(huán)境的限制，部分醫(yī)師沒有足夠的時間對所有的新知識、新方法進行學習并用于患者的治療。隨著AI技術(shù)取得突破性的進展，AI技術(shù)在腫瘤疾病治療中的作用顯著。首先，AI技術(shù)可對患者的病理診斷結(jié)果進行識別，并結(jié)合臨床患者數(shù)據(jù)進行對比分析，給出適合患者個體的參考治療方案，同時還具有應(yīng)用于腫瘤疾病預(yù)后指導和臨床康復的作用。研究指出，AI對癌癥患者預(yù)后的預(yù)測具有較高的價值[26-27]。此外，AI可根據(jù)海量的數(shù)據(jù)分析為患者提供具有指導意義的治療方案[28-29]。在肝癌患者的臨床治療中只需要將患者的疾病情況、病理特征輸入AI系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)分析AI能立即給出相關(guān)的推薦方案與不推薦方案；同時，可對治療方案進行深度解讀，甚至還可結(jié)合基因檢測結(jié)果獲得精細化、個體化的治療方案；在肝癌患者進行手術(shù)治療時，AI技術(shù)可集合術(shù)前患者影像學檢查，指導手術(shù)方案的選擇，對手術(shù)進行導航，引導切面定位，提高手術(shù)的精確度與安全性[30-31]。臨床上，手術(shù)機器人的使用已廣泛開展，未來相信通過與手術(shù)機器人的結(jié)合可完成獨立的肝臟腫瘤切除術(shù)。

2.4AI技術(shù)在肝癌治療中的臨床應(yīng)用 有學者針對不同病理分型的原發(fā)性肝癌進行了AI影像學鑒別診斷，并針對患者的生存期提出了預(yù)測，該研究在280個樣本數(shù)據(jù)中構(gòu)建了原發(fā)性肝癌的預(yù)測模型，在AI技術(shù)協(xié)助下進行診斷，并將102個數(shù)據(jù)結(jié)果與AI數(shù)據(jù)模型進行聯(lián)合分析，結(jié)果顯示，對混合型肝癌的診斷準確率為85.3%(29/34)；此外，對肝細胞肝癌診斷的準確率為77.8%(28/36)，對腫塊型膽管細胞癌診斷的準確率較低，僅為62.5%(20/32)，由此認為，AI技術(shù)已經(jīng)能夠在肝癌的診斷治療中發(fā)揮作用[32]。

除此之外，中科院也提出了AI醫(yī)學影像的新成果，即AI可以為肝癌患者無創(chuàng)分級，該研究在具體操作中使用了AI系統(tǒng)+增強核磁共振圖像進行雙重分析，可以在無創(chuàng)的條件下為患者的癌癥分級進行確認，更好地輔助手術(shù)計劃的制訂；肝癌不同于其他的腫瘤疾病，可以在非入侵的影像學檢查中進行確診，影像學作為常用的形式，已經(jīng)得到了公認，但檢測結(jié)果主要依賴于醫(yī)師的經(jīng)驗，主觀性比較大，因此必須尋求更為客觀的評定標準；而AI技術(shù)的應(yīng)用，在研究者合作中構(gòu)建了SE-DenseNet網(wǎng)絡(luò)，并將其用于臨床病情診斷中，從而獲得了更為全面的病灶信息，提升了診斷的準確率[33]。

3 小 結(jié)

目前AI技術(shù)已在醫(yī)學領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，其中包括圖像辨識以及降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復雜性的效果，具有很好的化繁為簡的作用[2]。我國AI技術(shù)在肝癌領(lǐng)域應(yīng)用較少，這也說明AI技術(shù)在肝癌方面還具有很大的發(fā)展空間和潛力。我國屬于肝癌的高發(fā)國，對肝臟腫瘤AI開發(fā)有著先天優(yōu)勢。同時，應(yīng)用AI+影像學技術(shù)的方式能夠降低疾病的漏診率，且在研究中可不斷提升AI的應(yīng)用性能，具有廣闊的發(fā)展前景。然而，AI技術(shù)在我國肝癌領(lǐng)域中的應(yīng)用與發(fā)展仍需要各方共同努力合作，為提高肝臟腫瘤的診斷及治療水平做出貢獻。