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病理診斷是醫(yī)學診斷的“金標準”，是醫(yī)生對病人進行正確治療的基石。所以，病理醫(yī)生素有“醫(yī)生的醫(yī)生”之稱。但隨著各臨床科室業(yè)務不斷開展，病理科醫(yī)生收到的需求日益增多。像"大熊貓”一樣稀有的病理科醫(yī)生，希望利用AI技術，為更多的病人帶來更精準的診斷。
近日，病理AI領域出現(xiàn)了一項新成果。
華為技術有限公司與第三方醫(yī)學檢驗機構金域醫(yī)學聯(lián)合宣布，雙方合作研發(fā)的AI輔助宮頸癌篩查模型在排陰率高于60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高于99%，陽性病變的檢出率也超過99.9%。
同時，細胞病理醫(yī)生鏡下閱讀宮頸細胞涂片，平均每例要花費6分鐘，而這套系統(tǒng)識別僅需36秒。
此前，雷鋒網(wǎng)曾與301醫(yī)院的病理科副主任宋志剛進行過一次采訪。
宋志剛表示，病理診斷依靠顯微鏡下的細胞形態(tài)，細胞不同的形態(tài)及不同的組合及排列可能代表不同的疾病。而同一種疾病又有不同的形態(tài)，病理醫(yī)生需要掌握上千種疾病的常見形態(tài)。
因此，病理醫(yī)師的診斷依賴于經(jīng)驗，培養(yǎng)病理醫(yī)生的周期非常長，從一個初級診斷醫(yī)生到一個經(jīng)驗豐富的高年資診斷醫(yī)生大約需要10年時間。
梁小曼教授是原中山大學腫瘤醫(yī)院病理科主任醫(yī)師。她說到，中國注冊的病理醫(yī)生不到兩萬人。按照國際標準，每1—2個病床配置一名病理醫(yī)生的話，這個缺口在8—10萬。
《2017年24省市自治區(qū)及港澳地區(qū)年宮頸細胞學現(xiàn)狀調查》數(shù)據(jù)顯示，2017年全年國內宮頸細胞學實驗室中，各科室平均3.7位醫(yī)師從事宮頸細胞病理診斷，從細胞學量和人員配備來看，細胞學實驗室的總體規(guī)模較小。
此外，細胞病理學的另一大痛點是，醫(yī)生的個體差異性比較大?！坝信嘤柡蜎]培訓的，高年資和低年資的，認真看和不認真看的，水平相差很大?！?/p>
而放到宮頸癌篩查這一“放大鏡”下，病理醫(yī)生在數(shù)量和能力上的現(xiàn)實短板顯得更加明顯。
在婦女疾病里面，宮頸癌是發(fā)病率和致死率比較高的一類疾病，每年全世界新增的宮頸癌患者數(shù)量達到50萬，中國的發(fā)病率占到了26%。
這種疾病的特點在于，早發(fā)現(xiàn)、早治療，可以讓患者的五年生存率實現(xiàn)大幅度提升。
“國家自2009年開始推行‘兩癌篩查’，截止到2018年，十年間也只篩查了7000萬人，只有21.4%的篩查覆蓋率也體現(xiàn)出病理醫(yī)生的匱乏。而且，要降低宮頸癌的發(fā)病率，至少每3—5年篩一遍，篩查的覆蓋率要達到80%才有用。”
大量、優(yōu)質病理醫(yī)生的緊缺，讓基層的兩癌篩查工作進展異常緩慢。業(yè)界的一個測算結果是，如果要完成全國3.51億適齡婦女的兩癌篩查，以目前人工的方式需要18年。
梁小曼說到，宮頸細胞學的形態(tài)相對單一、工作量大。從上世紀90年代開始，國外就已經(jīng)開發(fā)出一些計算機軟件，來幫助醫(yī)生閱片。但是，這些軟件一直沒有能夠得到廣泛應用?！皬膫让婵梢苑从吵?，技術應用到病理領域的艱難?！?/p>
雷鋒網(wǎng)了解到，2018年7月，華為和金域醫(yī)學正式啟動了全面戰(zhàn)略合作，其中一項重要內容就是醫(yī)療AI在宮頸癌篩查上的應用。
合作方向確定后，金域圍繞該項目組建了團隊。團隊的核心是金域的病理醫(yī)生，主要負責訓練數(shù)據(jù)集的標注和校驗。華為云也同步跟進，投入了一個5、6個人的專家團隊，一起進行模型的訓練和調優(yōu)，整個過程持續(xù)了近一年。
醫(yī)工交叉是醫(yī)療AI行業(yè)的一個普遍難題。為了能夠給雙方建立一個很好的對話機制，金域醫(yī)學病理中心主任羅丕福博士給華為云的團隊進行了為期一周的培訓。
華為云AI相關技術負責人說道，“華為云的團隊一開始并沒有宮頸細胞病理學的基礎，但是AI算法需要把專家的經(jīng)驗固化到模型里，這個工作要怎么做，我們和病理專家進行了長時間的探討?！?/p>
醫(yī)療AI的訓練需要大量優(yōu)質的數(shù)據(jù)。項目帶頭人、金域醫(yī)學病理中心主任羅丕福博士說，“我們年檢測標本量超過6000萬例。截至2018年底，金域宮頸病變檢測中心累計收到來自全國31個省市區(qū)的宮頸癌篩查樣本超過4350萬例?！?/p>
基于這些樣本，金域醫(yī)學挑選出近20萬圖像塊進行精準標注和AI輔助篩查模型訓練，共投入超過30位病理醫(yī)生參與相關工作，6名高年資醫(yī)生進行標注，5名細胞病理專家負責審核指導工作。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，此次技術開發(fā)中挑選進行模型訓練和驗證的32000例樣本涵蓋了廣東、廣西、江蘇、山東、四川等多個省份，年齡與地區(qū)分布均具有普適性，用于訓練的陽性數(shù)據(jù)最新包括2019年，最早可追溯到2007年。
如果把AI產品的研發(fā)比作一次火箭的發(fā)射過程，火箭的燃料是數(shù)據(jù)，那么發(fā)射臺就是AI開發(fā)平臺。
華為云推出的一站式AI開發(fā)平臺ModelArts，從標注、訓練模型、圖片判斷、推理等方面為AI模型的訓練和應用提供技術支撐。通過輸入病例圖像，ModelArts采用半自動化標注的方式對病例圖像進行圖像分析，進而生成檢測報告。
華為云AI相關技術負責人表示，和其他宮頸細胞學分析平臺不同的是，ModelArts提供了一個圖像塊級別分類的模塊，能夠優(yōu)先識別陽性細胞密集的圖像塊，提高算法運行的效率。
另外，ModelArts也提供了一個細胞級的檢測和識別模塊，能夠準確地定位和識別個別的陽性細胞，提高算法判別的精度。
雙方共同的努力也得到了回報。
目前，雙方已用超過20000例樣本數(shù)據(jù)的驗證集，對該AI模型進行了驗證。驗證結果表明，該模型的排陰率為61.9%，陰性片判讀的準確率高于99%，陽性病變的檢出率超過99.9%。
效率方面，AI系統(tǒng)將細胞病理醫(yī)生鏡下閱讀宮頸細胞涂片的平均時間從6分鐘提高到36秒。通過AI輔助宮頸癌篩查模型判讀速度是人工判讀的10倍。
梁小曼說到，排陰率這個概念非常有意義?！皩m頸細胞形態(tài)相對單一，其中90%的宮頸細胞都呈陰性，對于細胞學醫(yī)師來說工作量巨大而且枯燥。排陰率達到60%意味著AI系統(tǒng)幫醫(yī)生排除60%的陰性樣本，而且準確率達到99%，這個能力比人還強，如果這個系統(tǒng)的技術持續(xù)穩(wěn)定，可以降低醫(yī)生50%的工作量。”
羅丕福也說到，排陰率越高，節(jié)省人力成本和推廣的程度越大?！拔覀兿Ｍ鸩教岣吲抨幝剩@是一個硬標準，我們必須保證?！?/p>
AI系統(tǒng)在宮頸癌篩查方面表現(xiàn)出了不俗的實力。但是一個現(xiàn)實情況是，尚無一款醫(yī)療AI產品通過國家藥監(jiān)局（NMPA）三類醫(yī)療器械的認證。
李映華表示，目前這個模型還將繼續(xù)大規(guī)模驗證，等到通過國家藥監(jiān)局的審批之后才會上市推廣。“金域醫(yī)學的計劃是，一方面進行更大范圍驗證，保證結果的穩(wěn)定性和普適性，讓AI系統(tǒng)‘適配’更多的制劑和治療方法。同時，金域醫(yī)學也在準備啟動國家藥監(jiān)局（NMPA）的注冊工作?！?/p>
作為第三方醫(yī)檢行業(yè)的領先企業(yè)，金域醫(yī)學從2018年開始從只為醫(yī)療機構提供單一的醫(yī)檢外包服務，向醫(yī)學診斷信息整合服務提供商轉型。目前已在內地及香港地區(qū)建立了37家省級中心醫(yī)學實驗室，以及由600多名國內外病理醫(yī)生加盟組成的病理醫(yī)生集團，為超過22000家醫(yī)療機構提供服務。
2017年7月以來，華為云AI已經(jīng)在10個行業(yè)、300個項目進行了探索。除了宮頸癌細胞病理診斷之外，華為云也在其他醫(yī)療方向進行拓展，例如基因檢測、醫(yī)療化驗單OCR識別等。
未來，雙方還會在在乳腺、消化道、腎臟、血液等亞?？茍鼍?，探索更多應用可能。
華為云AI相關技術負責人認為，AI可以在三個方面發(fā)揮作用：效率提升、專業(yè)傳承和極限突破。“我們要結合行業(yè)專家的經(jīng)驗，選擇行業(yè)痛點的場景切入，利用AI技術來解決問題，進而產生商業(yè)價值?！?/p>
李映華說到，“對于金域來說，這是我們第一個在細胞學AI方面重大成果的分布，我相信，在組織病理、分子病理等其他領域，會作出更多的探索?！?/p>
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