達(dá)摩院的AI研究，讓人類首次實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模胰腺癌早篩

　　本文來自于微信公眾號 機(jī)器之心(ID:almosthuman2014)，作者:澤南、杜偉。

　　用人工智能挑戰(zhàn)最致命的癌癥。

　　日常生活中，我們經(jīng)常會與人工智能進(jìn)行互動(dòng)，從解鎖手機(jī)，使用搜索引擎到地圖導(dǎo)航……AI 正在為我們帶來越來越多的便利。不過在臨床醫(yī)學(xué)中，AI 技術(shù)的應(yīng)用速度要慢得多，絕大多數(shù)診斷和治療建議仍然完全基于人類判斷。

　　直到最近，AI 在醫(yī)療影像的新突破，讓事情有了變化。

　　上周，最新一期自然雜志子刊《自然醫(yī)學(xué)》(Nature Medicine)上一個(gè)名為「PANDA」(PAncreatic cancer Detection with AI)的胰腺癌早篩 AI 模型正式亮相，成為了人們熱議的話題。

　　該研究通過「平掃 CT+AI」的方法，讓我們首次擁有了大規(guī)模早期胰腺癌的篩查手段。

　　據(jù)研究團(tuán)隊(duì)介紹，PANDA 早期篩查模型的特異性達(dá)到了99.9%，這意味著每1000次測試中只出現(xiàn)一個(gè)假陽性;其檢測胰腺腫瘤的能力可達(dá)92.9%;鑒別胰腺癌的能力比放射科醫(yī)生獨(dú)立判斷時(shí)的平均表現(xiàn)提高了34.1%。

　　這或許是人類在與「癌癥之王」胰腺癌的斗爭中第一次掌握了主動(dòng)權(quán)。《自然醫(yī)學(xué)》對此還專門刊發(fā)評論文章:「基于醫(yī)療影像 AI 的癌癥篩查即將進(jìn)入黃金時(shí)代」。

　　癌癥的早篩一直被認(rèn)為充滿挑戰(zhàn)，人們一直期待出現(xiàn)一種簡便通用的技術(shù)，來對大規(guī)模無癥狀人群進(jìn)行癌癥篩查。利用 AI 算法的 PANDA 或許會成為給我們帶來希望。

　　破解「癌癥之王」

　　關(guān)于胰腺癌， 我們可以列舉兩個(gè)殘酷的數(shù)據(jù):平均五年生存率不到10%，80% 的情況下發(fā)現(xiàn)就是晚期。時(shí)至今日，胰腺癌已經(jīng)成為中國乃至全球生存率最低的惡性腫瘤。

　　胰腺癌早期發(fā)現(xiàn)困難的原因之一在于其明顯癥狀很少，而且在癌癥進(jìn)展之前很難進(jìn)行自愿檢查。此外，由于胰腺位于身體最深處，一些影像學(xué)檢查(例如腹部超聲檢查)可能無法顯示整個(gè)胰腺。而增強(qiáng) CT、增強(qiáng) MRI、PET 等影像診斷，由于需要注射造影劑、輻射劑量、檢查周期長、費(fèi)用昂貴等原因，不太適合用于大規(guī)模胰腺癌篩查。

　　在體檢及醫(yī)院常用的平掃 CT 圖像上，同樣由于圖像對比度低，很難識別早期胰腺病變，容易出現(xiàn)漏診或誤診。

　　因此，胰腺癌的早篩早治具有重要的臨床意義，在篩查手段上進(jìn)行革新也顯得尤為必要和關(guān)鍵。AI 技術(shù)或許能夠幫助我們解決這個(gè)問題。

　　在 PANDA 論文中，基于阿里達(dá)摩院的醫(yī)療 AI 技術(shù)，上海市胰腺疾病研究所、浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院、中國醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院、布拉格查理大學(xué)第一附屬醫(yī)院、上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬新華醫(yī)院、約翰霍普金斯大學(xué)等機(jī)構(gòu)首次提出以「平掃 CT+AI」進(jìn)行大規(guī)模的胰腺癌早期篩查。

　　PANDA 模型在這十多家頂尖醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行了大規(guī)模多中心驗(yàn)證，顯示了穩(wěn)定的泛化性能。此外，在上海市胰腺疾病研究所的體檢、急診、門診、住院等場景中實(shí)驗(yàn)，僅通過最簡單的平掃 CT，就在2萬多真實(shí)世界連續(xù)病人群體中發(fā)現(xiàn)31例臨床漏診病變，至今已有兩例早期胰腺癌病患已完成手術(shù)治愈。

　　目前，這項(xiàng)研究成果已向全球醫(yī)生和研究人員開放。

　　這也是中國放射影像領(lǐng)域的科研成果首次登上《自然醫(yī)學(xué)》雜志:

　　在 AI 加醫(yī)療領(lǐng)域，我們見證過很多醫(yī)療影像的研究成果，本次登上 Nature 子刊的工作有哪些創(chuàng)新之處?首先，針對胰腺癌變位置隱匿、在平掃 CT 圖像中無明顯表征等特點(diǎn)，達(dá)摩院為 PANDA 設(shè)計(jì)了獨(dú)特的深度學(xué)習(xí)框架，模型概覽圖如下所示。

　　上圖 a 為模型開發(fā)，PANDA 以平掃 CT 為輸入，輸出可能發(fā)生胰腺病變(包括 PDAC 和其他7種非 PDAC 亞型)的概率和分割掩碼。PANDA 接受了病理學(xué)確認(rèn)的病患級標(biāo)簽和增強(qiáng) CT 圖像上標(biāo)注的病變掩碼的訓(xùn)練。b 為模型評估，評估 PANDA 在內(nèi)部測試組、平掃和增強(qiáng) CT 、外部測試組、胸部 CT 組等真實(shí)世界多場景研究中的性能。c 為模型臨床轉(zhuǎn)化。

　　達(dá)摩院醫(yī)療 AI高級算法專家、也是這次 PANDA 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張靈進(jìn)一步解釋稱，PANDA 并不是一個(gè)單純的視覺分割模型，它兼具了分割、檢測和分類功能，其深度學(xué)習(xí)框架(下圖)包括以下三階段，每個(gè)階段「各司其職」。

　　第一，通過構(gòu)建分割網(wǎng)絡(luò)(U-Net)來定位胰腺;

　　第二，采用多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來檢測異常情況;

　　第三，采用雙通道 Transformer 來分類并識別胰腺病變的類型。

　　達(dá)摩院在 PANDA 模型的訓(xùn)練策略上也做了一系列技術(shù)創(chuàng)新，從而實(shí)現(xiàn)了高效、安全的大規(guī)模胰腺癌早篩。其中的關(guān)鍵在于如何更加準(zhǔn)確地識別平掃 CT 圖像中肉眼難以識別的細(xì)微病例特征。

　　同樣重要的是數(shù)據(jù)，AI 篩查模型的訓(xùn)練需要醫(yī)生手工標(biāo)注大量腫瘤，但平掃 CT 圖像對比度極低導(dǎo)致醫(yī)生幾乎無法標(biāo)注。達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)先讓合作醫(yī)生們在增強(qiáng) CT 上勾畫，然后利用提出的知識遷移訓(xùn)練方法，通過精確的適用于腹部 CT 圖像配準(zhǔn)的算法將增強(qiáng) CT 上的先驗(yàn)知識遷移到平掃 CT 相應(yīng)位置。這樣一來，以往 AI 識別癌癥普遍存在的勾畫難、標(biāo)注難、訓(xùn)練難等問題得到有效解決。

　　同時(shí)，由于該研究主要通過腹部 CT 訓(xùn)練，而現(xiàn)實(shí)中胸部 CT 大量存在，達(dá)摩院算法團(tuán)隊(duì)提出一種基于模擬裁剪的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，解決了模型泛化到胸部 CT 通�？赡艹霈F(xiàn)胰腺腫瘤掃描不全的問題。

　　得益于 PANDA 訓(xùn)練架構(gòu)和策略的創(chuàng)新，該研究構(gòu)建了迄今最大的胰腺癌腫瘤CT 訓(xùn)練集(包含3208名真實(shí)病人)。該 AI 算法在一個(gè)由全球十多家醫(yī)院約6200名患者組成的多中心隊(duì)列中進(jìn)行了驗(yàn)證，其中包括確診的胰腺癌病例和無胰腺病變的對照病例。

　　隨后，PANDA 進(jìn)一步在包含20530名真實(shí)世界連續(xù)病例的多場景驗(yàn)證中測得了92.9% 的敏感性(判斷存在胰腺病變的準(zhǔn)確率)和99.9% 的特異性(正確判斷無病的幾率)。

　　截至目前，PANDA 模型已在醫(yī)院、體檢等場景被調(diào)用超過50萬次，幫助醫(yī)生成功發(fā)現(xiàn)多起臨床漏診的早期胰腺腫瘤病例，平均每1000次只出現(xiàn)一次假陽性。研究人員表示，未來還將持續(xù)進(jìn)行多中心前瞻性臨床驗(yàn)證， 以期改寫「胰腺腫瘤不推薦篩查」的悲觀論點(diǎn)。

　　復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院放射診斷科主任顧雅佳教授表示，這篇論文提出了一種有潛力的大規(guī)模胰腺癌篩查方法，在提升檢出率的同時(shí)，又不會給病人帶來額外的輻射與經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，「設(shè)想一下，我們?nèi)ンw檢時(shí)做個(gè)最簡單的平掃 CT，就能查出有無胰腺癌，這將幫助到很多胰腺病人，減少悲劇的發(fā)生�！�

　　達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、IEEE Fellow 呂樂表示，這項(xiàng)研究是一個(gè)重要的里程碑，在臨床上證實(shí)了「平掃 CT+AI」的癌癥篩查技術(shù)路徑的可靠性。

　　構(gòu)建實(shí)用的 AI 影像診斷體系

　　AI 加持的醫(yī)療影像技術(shù)，正在為當(dāng)前的醫(yī)學(xué)帶來各種新的可能性。

　　迄今為止，美國食品藥品監(jiān)督管理局 FDA 已批準(zhǔn)了300多種醫(yī)療影像相關(guān)的人工智能工具。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，醫(yī)生們可以在一些領(lǐng)域的病灶識別、標(biāo)注、靶區(qū)勾畫等任務(wù)上獲得幫助，更快發(fā)現(xiàn)隱藏病灶，完成診斷、治療工作。

　　在癌癥的 AI 醫(yī)療影像工作上，此前大多數(shù)方法聚焦于協(xié)助醫(yī)生進(jìn)行病灶檢測和診斷。此次 PANDA 研究帶來的突破，則為人們在基于影像的大規(guī)模多癌篩查上開辟了一條新道路，有望提高重大癌癥的早期檢出率。

　　對于達(dá)摩院的 AI 加醫(yī)療探索來說，這只是近年來成果的一小部分。

　　「AI 應(yīng)該解決那些尚未得到解決、而病人又真切需要的臨床需求。我們需要在病人性命攸關(guān)的臨床問題上，做出不可或缺的貢獻(xiàn)�！惯@是達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)秉持的醫(yī)療技術(shù)第一性原則。

　　我們了解到，達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)長期致力于 AI 與醫(yī)療影像的融合研究，重點(diǎn)布局精準(zhǔn)癌癥診療、精準(zhǔn)慢性病診療、神經(jīng)退行性疾病預(yù)篩三大方向，其中研發(fā)了包括規(guī)模篩查、精準(zhǔn)診斷、預(yù)后治療、響應(yīng)評估在內(nèi)的全流程的癌癥診療技術(shù)。

　　除了技術(shù)探索之外，達(dá)摩院醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)還與全球多家頂尖醫(yī)療機(jī)構(gòu)的合作，利用 AI 技術(shù)探索低廉、高效的多癌篩查新方法，希望通過一次平掃 CT 就能查出多種早期癌癥。

　　截至目前，相關(guān)工作已經(jīng)在胰腺癌、食管癌肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、結(jié)直腸癌等七種高發(fā)癌癥上取得階段性進(jìn)展，相關(guān)研究成果先后登上 Nature Medicine、Nature Communications 等醫(yī)學(xué)期刊及 CVPR/MICCAI/IPMI 等 AI 頂會�？梢哉f基于醫(yī)療影像 AI 的前沿技術(shù)與癌癥篩查這個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了「雙向奔赴」。

　　達(dá)摩院的 AI + 醫(yī)療影像重要研究，還包括但不限于:

　　2022年10月，其醫(yī)療 AI 團(tuán)隊(duì)初步驗(yàn)證了 AI 與平掃 CT 結(jié)合的技術(shù)可行性，敏感性和特異性均超過專家醫(yī)生水平，有望用于早期食管癌檢查，相關(guān)論文發(fā)表在了 MICCAI2022;同月基于深度學(xué)習(xí)對頭頸癌42個(gè)危及器官進(jìn)行高效精準(zhǔn)自動(dòng)規(guī)劃，有效減少放射治療并發(fā)癥，研究登上 Nature Communications。

　　2023年6月，針對 CV 領(lǐng)域的 OOD 難題提出全新醫(yī)學(xué)圖像語義分割框架，讓 AI 更準(zhǔn)確識別腫瘤中的疑難罕見案例，并已在胰腺和肝臟腫瘤上得到驗(yàn)證。該研究被 CV 頂會 CVPR2023評為 Highlight 論文。同月基于增強(qiáng) CT 的胰腺腫瘤鑒別診斷也有了新進(jìn)展，成果在醫(yī)學(xué)圖像處理頂會 IPMI2023上發(fā)表。

　　2023年8月，發(fā)布多癌影像分析通用模型 CancerUniT ，利用增強(qiáng) CT 實(shí)現(xiàn)8種主流癌癥的輔助診斷，研究成果被 CV 頂會 ICCV2023收錄。同月發(fā)布的首個(gè)可以分割全身143個(gè)器官的連續(xù)深度學(xué)習(xí)框架也被 ICCV2023接收。

　　不久后，達(dá)摩院免費(fèi)開放100件 AI 專利許可，其中有3件是專門針對癌癥的精準(zhǔn)治療和解決關(guān)鍵的醫(yī)療圖像配準(zhǔn)問題(后來在10月份 MICCAI2023Learn2Reg 競賽上， 達(dá)摩院相關(guān)醫(yī)療圖像配準(zhǔn)技術(shù)以比較明顯的優(yōu)勢，獲得所有兩個(gè)賽道的冠軍)。

　　2023年10月，基于 CT 圖像的肝臟腫瘤篩查與診斷、胃癌篩查、肺結(jié)節(jié)自動(dòng)檢測及良惡性鑒別、胰腺癌預(yù)后等幾項(xiàng)工作也在 MICCAI2023發(fā)表。

　　再加上胰腺癌早期檢測模型 PANDA，達(dá)摩院的醫(yī)療 AI 技術(shù)，成為了一個(gè)又一個(gè) AI for Science 的范例。

　　不僅如此，在達(dá)摩院的設(shè)想中，AI 不僅可以輔助醫(yī)生進(jìn)行多個(gè)癌癥疾病篩查，同時(shí)還可以進(jìn)行心臟病、腰椎、骨骼等疾病篩查，希望能在一張平掃 CT 的基礎(chǔ)上同時(shí)檢測出8種腫瘤和5種慢性病，實(shí)現(xiàn)基于醫(yī)療 AI 的普惠篩查。

　　據(jù)了解，達(dá)摩院已與浙大一院、復(fù)旦腫瘤、北醫(yī)三院等多家三甲醫(yī)院建立了臨床科研合作關(guān)系，其醫(yī)療 AI 產(chǎn)品已成功對接落地30+ 家醫(yī)療影像合作伙伴，累計(jì)落地醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)超過1000家，為全球2000萬人次提供了智能化醫(yī)療健康服務(wù)。

　　結(jié)語

　　有了 AI + 平掃 CT 技術(shù)，我們或許可以想象:在未來通過完成常規(guī)、有限的體檢項(xiàng)目，我們就能在 AI 加持輔助下獲得很多疾病的篩查結(jié)果。

　　此外，在 AI 技術(shù)進(jìn)一步實(shí)用化以后，不僅是醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，人們的就診記錄、行為模式，甚至聲音等各種信息都可以作為數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的訓(xùn)練，并用于檢測病癥，為病人提供精準(zhǔn)治療的數(shù)據(jù)決策支持。

　　而這些能幫助人們獲得健康的科技，會有一部分來自于阿里達(dá)摩院。

　　達(dá)摩院自2017年成立以來，一直以探索未知，以人類愿景為驅(qū)動(dòng)力為目標(biāo)，面向未來開展基礎(chǔ)科學(xué)和創(chuàng)新性技術(shù)研究。位于科技趨勢重要位置的 AI for Science，是其努力方向的重中之重。隨著近年來一系列技術(shù)突破和應(yīng)用的鋪開，很多原本存在于我們想象中的事正在逐步實(shí)現(xiàn)。

　　「任何一家公司生命周期都是有限的，但能留下來的，是阿里巴巴的技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)以及對社會的擔(dān)當(dāng)。達(dá)摩院必須要解決社會問題，才能活得長�！拐�如馬云在達(dá)摩院創(chuàng)立之初所期許的，達(dá)摩院要成為一家面向未來、以科技解決重大社會問題的企業(yè)研究機(jī)構(gòu)。

　　迎戰(zhàn)「癌王」，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模癌癥早篩的 PANDA，只是一個(gè)開始。