近日,放射學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《Radiology》發(fā)表了華為云 EI 創(chuàng)新孵化 lab、華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科聯(lián)合團(tuán)隊(duì)的最新研究成果:AI 算法檢測(cè)動(dòng)脈瘤靈敏度高達(dá) 97.5%,幫助醫(yī)生臨床診斷靈敏度提升約 10 個(gè)百分點(diǎn),漏診率降低 5 個(gè)百分點(diǎn),同時(shí)有效縮短醫(yī)生診斷時(shí)間。
日前,放射學(xué)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)期刊《Radiology》(《放射學(xué)》)發(fā)表了一項(xiàng)來(lái)自中國(guó)的「人工智能 + 醫(yī)學(xué)影像」最新研究成果:運(yùn)用 AI 幫助醫(yī)生檢測(cè)腦動(dòng)脈瘤,靈敏度達(dá)到 97.5%;AI 協(xié)助放射科醫(yī)生閱片,幫助醫(yī)生臨床診斷靈敏度提升約 10 個(gè)百分點(diǎn),漏診率降低 5 個(gè)百分點(diǎn);同時(shí)有效縮短醫(yī)生診斷時(shí)間。
論文鏈接:https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020192154
這項(xiàng)研究由華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 聯(lián)合華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科完成,運(yùn)用華為云一站式 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts 開(kāi)發(fā)了一套基于 CTA 影像的全自動(dòng)化、高度敏感的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法,幫助醫(yī)生更快速高效地診斷腦動(dòng)脈瘤。
Radiology 雜志是放射學(xué)領(lǐng)域的頂級(jí)期刊,一直被公認(rèn)為該領(lǐng)域最新、最高質(zhì)量研究的權(quán)威參考,2020 年最新影響因子為 7.9,是該領(lǐng)域內(nèi)被引用次數(shù)最多的期刊之一。
「人工智能 + 醫(yī)學(xué)影像」是將目前最先進(jìn)的人工智能技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像診斷,幫助醫(yī)生診斷患者病情的人工智能具體應(yīng)用場(chǎng)景,可以廣泛用于各類(lèi)病灶識(shí)別與標(biāo)注,如宮頸癌、肺部結(jié)節(jié)、心腦血管疾病輔診等。
腦動(dòng)脈瘤是腦動(dòng)脈內(nèi)腔的局限性異常擴(kuò)大造成的一種瘤狀突出,存在滲漏或破裂風(fēng)險(xiǎn),位居腦血管疾病病因的 Top3,堪稱(chēng)「沉默又致命的殺手」。腦動(dòng)脈瘤造成了大約 80%-90% 的非創(chuàng)傷性蛛網(wǎng)膜下腔出血。這一嚴(yán)重的腦部疾病死亡率為 23%-51%,另外還有 10%-20% 的永久殘疾風(fēng)險(xiǎn),對(duì)其進(jìn)行早期診斷與治療非常必要。動(dòng)脈瘤位置多發(fā),形態(tài)多樣,對(duì)醫(yī)生資歷要求較高。中國(guó)人口基數(shù)大,高資歷醫(yī)生匱乏,相關(guān)醫(yī)生工作強(qiáng)度極大。
動(dòng)脈瘤破裂的風(fēng)險(xiǎn)取決于動(dòng)脈瘤的大小、形狀和位置,因此腦動(dòng)脈瘤的檢測(cè)和特征提取是指導(dǎo)治療的關(guān)鍵。
目前,CT 血管造影成像(CTA)是評(píng)估顱內(nèi)動(dòng)脈瘤的主要影像學(xué)檢查手段,與磁共振血管造影(MRA)相比, CTA 是一種快速且經(jīng)濟(jì)有效的診斷技術(shù),通常具有更廣的可用性和較高的空間分辨率。與數(shù)字減影血管造影(DSA)相比,CTA 通常更廣泛且具備無(wú)創(chuàng)性。但是由于腦動(dòng)脈瘤體積小和顱內(nèi)血管的復(fù)雜性,即使專(zhuān)業(yè)的放射學(xué)專(zhuān)家進(jìn)行診斷也需要耗費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間,一些小動(dòng)脈瘤還可能被遺漏。
在最近發(fā)表在 Radiology 的這項(xiàng)新研究中,華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 聯(lián)合華中科技大學(xué)電信學(xué)院、華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院放射科運(yùn)用華為云一站式 AI 開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts,開(kāi)發(fā)了一套基于 CTA 影像的全自動(dòng)化、高度敏感的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法。
ModelArts 平臺(tái)提供數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成,以及端 - 邊 - 云按需部署能力,幫助用戶(hù)快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期 AI 工作流。
該研究開(kāi)發(fā)的腦動(dòng)脈瘤檢測(cè)算法包括一個(gè)編碼器和解碼器,并在編碼器解碼器中間使用了密集的空洞卷積 (DAC) 和殘差多核池化 (RMP) 模塊。輸入的 CTA 圖像被重采樣至 0.39×0.39×0.39 mm^3 分辨率,算法輸出會(huì)提供動(dòng)脈瘤存在概率、動(dòng)脈瘤位置以及直徑大小等信息,并在 CTA 原始圖像上為可疑的動(dòng)脈瘤勾畫(huà)出一個(gè)邊界框。
該研究使用了 534 名患者的 CTA 數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)檢測(cè)算法,然后在另外 534 例數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證集共含有 649 個(gè)動(dòng)脈瘤,該研究算法檢測(cè)出來(lái)了 633 個(gè),靈敏度達(dá)到 97.5%;同時(shí)算法還檢測(cè)出了 8 個(gè)新的動(dòng)脈瘤,而這些動(dòng)脈瘤在醫(yī)生最初的診斷中被忽略了。這 8 個(gè)動(dòng)脈瘤有 6 個(gè)直徑小于 3mm,2 個(gè)在 3-5mm 之間,說(shuō)明該研究算法對(duì)于微小動(dòng)脈瘤也具備非常好的性能。
此外,為了驗(yàn)證該研究提出算法對(duì)放射科醫(yī)生的協(xié)助作用,研究人員另外收集了 400 例 CTA 數(shù)據(jù)作為外部測(cè)試集(188 個(gè)陽(yáng)性和 212 個(gè)陰性),由四名放射科醫(yī)生分別在沒(méi)有算法協(xié)助和有算法協(xié)助下進(jìn)行閱片。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,在有算法協(xié)助的情形下,放射科醫(yī)生的表現(xiàn)都有一定的提升,特別是經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生進(jìn)步最明顯。
參與該聯(lián)合項(xiàng)目的華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院影像科專(zhuān)家龍茜博士表示:「我們聯(lián)合華為云開(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法在檢測(cè)動(dòng)脈瘤方面表現(xiàn)出了出色的性能。我們發(fā)現(xiàn)極少數(shù)動(dòng)脈瘤在最初的臨床診斷報(bào)告中被忽略了,但它們被深度學(xué)習(xí)算法成功地識(shí)別出來(lái)了?!?/p>
該研究表明,深度學(xué)習(xí)算法在腦動(dòng)脈瘤的診斷中具有潛力,有望在臨床上作為第二意見(jiàn)的診斷工具。
AI 有許多優(yōu)點(diǎn),主要是因?yàn)槠洳皇芙?jīng)驗(yàn)水平、工作時(shí)間和情緒等影響人類(lèi)表現(xiàn)的因素的影響。對(duì)于三甲醫(yī)院來(lái)說(shuō),「人工智能 + 醫(yī)學(xué)影像」的引入可以改善高度依賴(lài)醫(yī)生人工讀片的傳統(tǒng)模式,一定程度上緩解醫(yī)學(xué)影像診斷的壓力,同時(shí)滿(mǎn)足三甲醫(yī)院的科研需求。
對(duì)于基層醫(yī)院來(lái)說(shuō),相比三甲醫(yī)院,對(duì)復(fù)雜影像的處理能力、判斷能力更為薄弱,因此誤診漏診率更高。人工智能通過(guò)把影像診斷結(jié)果進(jìn)行前期的分析和處理,可以提高篩查數(shù)量,降低誤診漏診率,進(jìn)而提高綜合醫(yī)療水平。
當(dāng)然,這個(gè)系統(tǒng)也有一些局限性。它可能識(shí)別不出非常小的動(dòng)脈瘤或位于類(lèi)似密度結(jié)構(gòu)的動(dòng)脈瘤,如骨骼。同樣,它的判斷也受到假陽(yáng)性的影響,可能錯(cuò)誤地將類(lèi)似于動(dòng)脈瘤的結(jié)構(gòu)識(shí)別為動(dòng)脈瘤,這時(shí)就需要醫(yī)生把關(guān),共同做出準(zhǔn)確診斷。
人工智能會(huì)替代影像科醫(yī)生嗎?對(duì)此,龍茜博士表示:「與華為云合作開(kāi)發(fā) AI 深度學(xué)習(xí)算法的目的是幫助影像科醫(yī)生,而不是取代他們。未來(lái)需要進(jìn)一步收集、分析、驗(yàn)證更異構(gòu)的高質(zhì)量數(shù)據(jù),進(jìn)一步驗(yàn)證該算法,這是評(píng)估其推廣性和對(duì)日常臨床工作適用性的關(guān)鍵,需要 AI 算法專(zhuān)家、影像科專(zhuān)家等進(jìn)一步通力合作。」
隨著人工智能的不斷發(fā)展,國(guó)內(nèi)主要 IT 和云廠(chǎng)商都在醫(yī)療、大健康領(lǐng)域有所布局。醫(yī)療基礎(chǔ)研究方面,華為云 EI 創(chuàng)新孵化 Lab 重點(diǎn)聚焦于如何解決醫(yī)療領(lǐng)域的重大技術(shù)難題。
在 MICCAI 2019 、MICCAI2020、Radiology 等人工智能醫(yī)學(xué)影像學(xué)術(shù)會(huì)議期刊上連續(xù)發(fā)表了華為云人工智能醫(yī)學(xué)影像分析團(tuán)隊(duì) 6 篇論文,涵蓋宮頸癌篩查、腦中風(fēng)分割、心室分割以及平片診斷報(bào)告自動(dòng)生成相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。在 LUNA-2016、HC-2018、ISLES-2018 的個(gè)業(yè)界多個(gè)挑戰(zhàn)賽事上獲得業(yè)界領(lǐng)先水平。
在產(chǎn)業(yè)落地方面,在醫(yī)療影像領(lǐng)域,華為云可提供企業(yè)級(jí)的醫(yī)療影像 AI 平臺(tái),支撐全流程可追溯的端到端 AI 建模,助力醫(yī)療影像 AI 更加系統(tǒng)、快速、安全地走向市場(chǎng)。在基因組、制藥等領(lǐng)域,與醫(yī)療行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)及醫(yī)院和高校合作,加速 AI 研究和應(yīng)用落地。