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腫瘤學(xué)最新研究：人工智能實時輔助內(nèi)鏡早期診斷上消化道腫瘤

2019/10/18
導(dǎo)讀
通過采集上消化道癌患者和正常人群內(nèi)鏡圖像進行大規(guī)模機器學(xué)習(xí)，徐瑞華教授團隊利用和持續(xù)改進以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像識別算法，成功研發(fā)出一套上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)（GRAIDS），可大幅提高早期癌變的識別率和診斷的準確性。

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《柳葉刀-腫瘤學(xué)》（The Lancet Oncology）近日在線發(fā)表中山大學(xué)腫瘤防治中心徐瑞華教授團隊領(lǐng)銜的一項人工智能輔助內(nèi)鏡上消化道癌早期診斷的最新研究。本研究是迄今為止最大樣本的人工智能輔助內(nèi)鏡下早期診斷上消化道癌的研究，成功研發(fā)出一套上消化道腫瘤內(nèi)鏡人工智能輔助診斷系統(tǒng)（GRAIDS）。該系統(tǒng)通過模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，對內(nèi)鏡下腫瘤病變進行智能識別和分析，可大幅提高早期癌變的識別率和診斷的準確性。特別邀請作者團隊對論文進行深度解析。


作者介紹

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徐瑞華

教授、博士生導(dǎo)師、醫(yī)學(xué)博士


中山大學(xué)腫瘤防治中心主任、院長、所長，華南腫瘤學(xué)國家重點實驗室主任，腫瘤醫(yī)學(xué)省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心主任，國家新藥（抗腫瘤藥物）臨床試驗中心主任，入選國家百千萬人才工程，國務(wù)院政府特殊津貼專家，南粵百杰?，F(xiàn)任教育部科技委生物與醫(yī)學(xué)學(xué)部委員，中國抗癌協(xié)會第一屆靶向治療專委會主任委員，中國臨床腫瘤學(xué)會胃癌專家委員會主任委員，中國臨床腫瘤學(xué)會腸癌專家委員會候任主委。長期從事消化道腫瘤早診、個體化治療及抗癌藥物研究。


本研究的主要研究單位包括中山大學(xué)腫瘤防治中心、江西省腫瘤醫(yī)院、梧州市紅十字會醫(yī)院、揭陽市人民醫(yī)院、粵北人民醫(yī)院、普寧市人民醫(yī)院，徐瑞華教授為本文通訊作者，駱卉妍副教授、徐國良教授、李超峰工程師、賀龍君醫(yī)生、羅琳娜博士和王梓賢博士為本文的共同第一作者。


 論文介紹 




人工智能實時輔助內(nèi)鏡早期診斷上消化道腫瘤

一項多中心、病例對照、診斷性研究



上消化道癌，包括食管癌和胃癌，是全球最常見的惡性腫瘤和腫瘤相關(guān)死亡原因[1]。據(jù)中國國家癌癥中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，全球約50%的上消化道癌發(fā)生在中國，其中超過85%的患者在確診時已為中晚期。早期上消化道癌患者五年生存率超過90%，而晚期患者的五年生存率則小于10%[2-4]。因此，上消化道癌的早期診斷、早期治療是提高療效的關(guān)鍵。目前，內(nèi)鏡檢查及活檢仍是上消化道癌早期診斷的金標準。但是我國的內(nèi)鏡醫(yī)生十分短缺，人才缺口巨大，遠遠不能滿足臨床實際需求；而另一方面，由于早期上消化道癌常缺乏典型的內(nèi)鏡下表征，極易漏診[5]，加之不同級別醫(yī)院的內(nèi)鏡醫(yī)生水平差異很大，導(dǎo)致我國早期上消化道癌的檢出率低，早診率不到10%，嚴重制約了療效的提高。




人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域展現(xiàn)了強大的應(yīng)用潛力[6-8]。其中最重要的一點，是可以自動分析和推斷肉眼難以分辨的復(fù)雜微成像結(jié)構(gòu)（如粘膜病變的范圍和顏色強度的異常），并定量確定人眼無法察覺的像素級特征[9]。目前人工智能技術(shù)在上消化道內(nèi)鏡檢查中的主要用途是輔助區(qū)分腫瘤性和非腫瘤性病變，雖然已有一些初步的研究結(jié)果發(fā)表[10-12]，但都是單中心、小樣本的回顧性分析，臨床意義和實用價值有限。




徐瑞華教授團隊的此項研究通過采集上消化道癌患者和正常人群內(nèi)鏡圖像進行大規(guī)模機器學(xué)習(xí)，利用和持續(xù)改進以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像識別算法，成功研發(fā)出一套上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)（GRAIDS）。該系統(tǒng)通過模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，對內(nèi)鏡下腫瘤病變進行智能識別和分析，可大幅提高早期癌變的識別率和診斷的準確性，其主要功能包含以下三方面：




一、GRAIDS可以準確的診斷上消化道腫瘤并且實時指導(dǎo)內(nèi)鏡檢查操作




本研究總共納入了84,424例患者的1,036,908張內(nèi)鏡圖像，分別來自6家不同級別的醫(yī)院，包括中山大學(xué)腫瘤防治中心（SYSUCC）、粵北人民醫(yī)院（NGPH）、梧州市紅十字醫(yī)院（WCH）、江西省腫瘤醫(yī)院（JCH）、普寧市人民醫(yī)院（PPH）和揭陽市人民醫(yī)院（JPH）。其中SYSUCC的圖片分別用于訓(xùn)練集、內(nèi)部驗證集和前瞻性驗證集，其他5家醫(yī)院的圖片用于外部驗證集（圖1）。通過對上消化道癌患者和正常人群內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)的識別和深度學(xué)習(xí)，并對GRAID系統(tǒng)不斷的進行優(yōu)化和調(diào)整，該系統(tǒng)對上消化道癌的總體診斷準確率可達90%以上，其中內(nèi)部數(shù)據(jù)驗證診斷準確率為95.5%，前瞻性數(shù)據(jù)驗證診斷準確率為92.7%，外部數(shù)據(jù)驗證診斷準確率為91.5%至97.7%（表1，圖2）。
 
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?圖1. 上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)（GRAIDS）的開發(fā)與評價流程圖




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?圖2. GRAIDS在不同數(shù)據(jù)驗證集中的診斷ROC曲線




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?表1. GRAIDS在不同驗證集中的準確性




該系統(tǒng)的速度非?？?，一臺配置單GPU卡的普通服務(wù)器即可達到每秒118張圖像的處理能力。該智能輔助系統(tǒng)具有實時活檢部位精確提示、內(nèi)鏡檢查智能質(zhì)控和自動采圖等功能，在醫(yī)生進行內(nèi)鏡檢查的同時自動捕獲圖像并進行云端AI分析，實時提示精確的可疑病灶區(qū)域，指導(dǎo)內(nèi)鏡醫(yī)生選擇活檢部位；在檢查過程中，該系統(tǒng)能對檢查時間和檢查部位進行質(zhì)控，減少遺漏關(guān)鍵信息，提高檢查質(zhì)量；在臨床操作中，該系統(tǒng)還能夠依據(jù)指南要求自動采圖存儲，減少醫(yī)生因“一心兩用”、“手腳并用”帶來遺漏關(guān)鍵信息的可能性。該系統(tǒng)的研究和應(yīng)用，相當(dāng)于一個經(jīng)驗豐富的內(nèi)鏡專家在實時指導(dǎo)內(nèi)鏡檢查操作，極大的提高了內(nèi)鏡下活檢的陽性率（圖3）。
 
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?圖3. GRAIDS系統(tǒng)在內(nèi)鏡檢查中實時識別上消化道癌性病變




二、低年資內(nèi)鏡醫(yī)生在GRAIDS的幫助下可達到經(jīng)驗豐富的內(nèi)鏡專家診斷水平




本研究從SYSUCC前瞻性驗證數(shù)據(jù)集中隨機挑選出包括4,532張圖片的子集進行GRAIDS與不同年資的內(nèi)鏡醫(yī)生判讀對比（表2）。GRAIDS的診斷準確率為0.928 （95%CI 0.919-0.933）；而在三位不同年資經(jīng)驗的內(nèi)鏡醫(yī)生中，專家（擁有超過10年內(nèi)鏡診治經(jīng)驗的教授）的診斷準確率最高，為0.967 （95%CI 0.961-0.973），高年資醫(yī)生（完成臨床及內(nèi)鏡?？婆嘤?xùn)、擁有5年以上內(nèi)鏡操作經(jīng)驗的主治醫(yī)生）的準確率為0.956 （95%CI 0.949-0.963），而低年資醫(yī)生（擁有2年內(nèi)鏡操作經(jīng)驗的住院醫(yī)生）的準確率最低，為0.886 （95%CI 0.875-0.752）。GRAIDS和醫(yī)生們的判讀特異度均高于90%，而靈敏度卻差異甚大，GRAIDS為0.942（95%CI 0.924-0.957），專家為0.945（95%CI 0.927-0.959），高年資醫(yī)生為0.858（95%CI 0.832-0.880），低年資醫(yī)生僅為0.772（95%CI 0.691-0.752）（圖4）。更重要的是，在GRAIDS的幫助下，可提升專家的診斷靈敏度至0.984，而低年資醫(yī)生的診斷靈敏度將提升到與專家獨自判讀時相當(dāng)?shù)男Ч?span style="margin: 0px; padding: 0px; max-width: 100%; font-size: 15px; color: rgb(127, 127, 127);">（0.964 [95%CI 0.949-0.975]）。




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?表2. GRAIDS與不同年資醫(yī)生內(nèi)鏡診斷上消化道癌的準確性比較
 
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?圖4. GRAIDS與不同級別醫(yī)生內(nèi)鏡診斷上消化道癌的準確性比較




三、構(gòu)建了基于云技術(shù)的多中心上消化道癌內(nèi)鏡AI診斷平臺




該云診斷平臺可以用于：1. 自動捕獲內(nèi)鏡檢查圖像上傳至云端進行AI分析，實時向操作者反饋提示可疑病灶區(qū)域，指導(dǎo)操作者更有針對性的選擇活檢部位，提高活檢陽性率；2. 醫(yī)生可以復(fù)習(xí)并重新評估已存儲的圖片，通過模擬診斷積累經(jīng)驗，提高技術(shù)水平，減少上消化癌的漏診率；3.通過公共網(wǎng)站（http://graids.sysucc.org.cn），提供對GRAID系統(tǒng)的免費訪問，臨床醫(yī)生和患者可根據(jù)提示自行上傳內(nèi)鏡圖片，重新評估已有診斷的準確性；該網(wǎng)站還可通過內(nèi)置的開放性大規(guī)模內(nèi)鏡圖像數(shù)據(jù)庫（存儲內(nèi)鏡圖片超過100萬張），對初級醫(yī)生及研究者進行內(nèi)鏡診斷培訓(xùn)（圖5）。
 
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?圖5. 基于云的多中心人工智能的內(nèi)鏡輔助診斷云平臺




該上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)的研發(fā)及應(yīng)用，是人工智能技術(shù)在腫瘤診療領(lǐng)域轉(zhuǎn)化應(yīng)用的又一成功范例，能夠明顯提高基層醫(yī)療機構(gòu)的腫瘤診斷水平，推動不同級別醫(yī)院腫瘤診療水平的同質(zhì)化，解決醫(yī)療資源供需嚴重失衡以及地域分配不均等問題，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉到基層，讓更多基層民眾享受到普惠醫(yī)療的好處。這對于提高我國上消化道腫瘤的早診早治水平、促進腫瘤規(guī)范化治療、推動分級診療的實現(xiàn)，將具有十分重大的意義。


參考文獻（上下滑動查看）


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注：本文轉(zhuǎn)載自柳葉刀TheLancet。

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