AI又對死亡率最高癌癥——肺癌，下手了

四川大學華西醫(yī)院與依圖醫(yī)療合作研發(fā)國內(nèi)首個肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學科智能診斷系統(tǒng)，讓人工智能走向臨床科室，也給AI醫(yī)療創(chuàng)造了更多想象空間。

AI又對死亡率最高癌癥——肺癌，下手了。

6月15日，四川大學華西醫(yī)院與依圖醫(yī)療合作研發(fā)出國內(nèi)首個肺癌臨床科研智能病種庫（以下簡稱“肺癌病種庫”）和全球首個肺癌多學科智能診斷系統(tǒng)。

肺癌病種庫收錄肺癌患者的影像、病理、基因檢測、病歷文本等多維數(shù)據(jù)，利用AI對數(shù)據(jù)進行整合。肺癌多學科智能診斷系統(tǒng)則依托病種庫，以臨床指南為指導，并融匯華西醫(yī)學專家智慧，實現(xiàn)結節(jié)篩查、肺癌全類型病灶診斷覆蓋。

跟目前廣泛存在的AI醫(yī)療影像系統(tǒng)不同之處在于，肺癌多學科智能診斷系統(tǒng)綜合多學科臨床信息進行綜合診斷，讓醫(yī)療影像走向臨床，也給AI醫(yī)療創(chuàng)造了更多想象空間。

不久前，IBM Watson Health裁員50%至70%，讓AI醫(yī)療再次受到落地難的質疑。依圖醫(yī)療總裁倪浩在接受包括新智元在內(nèi)的媒體專訪時表示，Watson不是AI醫(yī)療的代表，不是一流的人工智能公司，裁員對行業(yè)來說是好事。

破解三大難題：文本數(shù)據(jù)轉化、影像提取復雜、數(shù)據(jù)標準化

肺癌的死亡率有多高？

四川大學華西醫(yī)院院長李為民給出以下數(shù)據(jù)：

肺癌發(fā)病人數(shù)、死亡人數(shù)我國居世界之首，每年肺癌發(fā)病人數(shù)約83萬，占全國癌癥發(fā)病人數(shù)的20.5%；

每年肺癌死亡人數(shù)約62萬，占全國癌癥發(fā)病人數(shù)的27.2%，是死亡率最高的癌癥。

對抗肺癌的關鍵是早期診斷和規(guī)范治療，其中AI診斷又在早期診斷中不斷發(fā)揮作用，研究意義重大。

不過，在AI診斷肺癌過程中，通常面臨以下三個問題：

1、文本數(shù)據(jù)轉化問題。臨床語言屬于自然語言范疇，同時具備醫(yī)學表述所特有的語法結構特點和語義特點，特定醫(yī)學實體識別相對容易，全量信息解析提取沒有現(xiàn)成可用的成果。

2、醫(yī)療影像提取復雜度問題。醫(yī)療影像數(shù)據(jù)屬于典型的“高維數(shù)據(jù)”，內(nèi)容豐富但提取復雜，若使用人工判讀，工作量和一致性極差，無法進行萬量級大數(shù)據(jù)處理，若基于報告進行提取，會遺漏大量信息。

3、數(shù)據(jù)標準化問題。在術語使用、描述方式等多層面，臨床數(shù)據(jù)要完成徹底的標準化，才能成為高質量數(shù)據(jù)，臨床工作強度高，部分數(shù)據(jù)存在描述不完整設置表述錯誤的情況，質量治理工作復雜。

針對上述三個問題，依圖醫(yī)療分別給出三個應對措施：

1、結合醫(yī)學術語本體構建技術與自然語義理解技術，自主研發(fā)醫(yī)學語義解析算法，實現(xiàn)全量醫(yī)學信息提取。

比如，醫(yī)生給出如下診斷，肺癌病種庫會將其分為信息抽取邏輯和信息抽取網(wǎng)絡架構。（下圖）

左肺上葉中分化腺癌（乳頭型腺癌+粘液腺癌）。侵及臟層胸膜，周圍肺呈慢性炎改變伴灶區(qū)碳末沉積，免疫組化示腺癌細胞：ALK-V（+，建議FISH檢測）。

這樣的效果是臨床信息覆蓋度超過95%，重要信息覆蓋度超過99.5%；自動化提取正確率98%，人工審核后綜合正確率達到99.3%。

2、自主研發(fā)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的影像結構化提取模型，覆蓋病灶類型、病灶大小、解剖學位置、影像學征象等影像診斷的核心內(nèi)容，實現(xiàn)病灶倍增時間自動計算與提取，進一步實現(xiàn)影像的高維信息提取。

隨著時間的推移，病灶的大小和位置都會有變化，依圖通過深度學習，把肺的葉和段分割成3D模型，再判斷病灶的位置和大小。

3、對于數(shù)據(jù)標準化問題，依圖聯(lián)合四川大學華西醫(yī)院基于本體構建方法，建設中文醫(yī)學術語庫，文本結構化提取模型融合術語庫，實現(xiàn)表述歸一化；并建立精細化質量控制模型，基于邏輯推理實現(xiàn)錯誤糾正。

李為民介紹，通過上述手段，肺癌病種庫完成2.8萬例肺癌患者全周期數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)集成，容納超百萬份臨床文檔與報告，超過千萬份原始醫(yī)學圖像。

醫(yī)療影像走向臨床，算法將頂級專家的知識和經(jīng)驗下沉

建設全球頂級肺癌病種庫是依圖醫(yī)療與華西醫(yī)院的合作的第一步，兩者合作的路徑是：

人工智能研究及成果轉化→臨床多中心實驗→制定精準化肺癌早篩專家共識，最終讓醫(yī)療影像走向臨床科室。

在肺癌診斷層面上，依圖醫(yī)療總裁倪浩有三代定義。

第一代是大家熟悉的基于影像的病灶檢出和測量。

第二代是對于病灶描述的細致的程度。第一代和第二代在整個人工智能的發(fā)展的階段其實還處于非常早期的階段，依圖與華西醫(yī)院一起合作的間接診斷和決策產(chǎn)品，倪浩將其定義為第三代。

與目前廣泛存在的AI醫(yī)療影像系統(tǒng)不同，肺癌多學科智能診斷系統(tǒng)跨越了影像，把臨床的各種各樣的數(shù)據(jù)集合到系統(tǒng)里面來，能夠做到多學科的綜合診斷。系統(tǒng)幫助的對象也不止是放射科的醫(yī)生，還覆蓋到臨床的醫(yī)生，為他們提供臨床上更加有價值的建議和更加有價值的結論。

第一，實現(xiàn)以患者為中心的個性化的基于基因組的診斷和檢測，為臨床的醫(yī)生打造一個多學科的智能的決策的系統(tǒng)；第二，能夠突破現(xiàn)行科室的限制，其讓患者享受專家級MDT團隊服務；第三，算法將頂級醫(yī)院的數(shù)據(jù)和專家的知識集成到系統(tǒng)里面，將頂級專家的知識和經(jīng)驗下沉，最后推廣到基層醫(yī)院里面，讓全國各級醫(yī)院都能夠受益。

此外，倪浩還曝光了依圖醫(yī)療的產(chǎn)品矩陣。

倪浩：IBM Watson不是一流的人工智能公司，完全不能代表醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)

在“華西醫(yī)院&依圖醫(yī)療”肺癌人工智能成果發(fā)布會后，倪浩接受了包括新智元在內(nèi)的媒體專訪，被問及IBM Watson 醫(yī)療部門裁員、依圖醫(yī)療的商業(yè)模式等問題。

問：不久前，IBM Watson Health裁員50%至70%，其中一個重要的原因就是它很難實現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，您怎么看待這個問題？

倪浩：我的一個非常明確的觀點：沃森從來都不是人工智能或者是醫(yī)療人工智能行業(yè)的代表，在我們看來它不是一流的人工智能公司。在美國，沃森從來沒有招到過頂級的人才，沃森之前一直在用IBM的一些市場上和品牌上的優(yōu)勢，然后去在炒作一個概念，這次它出了問題其實對于整個行業(yè)是好事情，就是把一些渾水摸魚的人清理走。

中國以前不少人對人工智能的認識不到位，覺得IBM做出來的東西肯定是好的，但并非如此。其實對于沃森這件事情，它完全不能代表醫(yī)療人工智能產(chǎn)業(yè)，我們是以比較積極的眼光看待它出的這些問題的。

問：依圖有沒有想過與華西醫(yī)院合作，未來形成怎樣的商業(yè)模式？

倪浩：我們做某一個方向，明確它有足夠大的商業(yè)空間、通過什么方式來明確，這是非?？简炍覀兊膽?zhàn)略眼光。

現(xiàn)在在解決的這個問題是一個革命性的東西嗎？這個東西如果不是一個革命性東西，它有沒有真正的去解決一個痛點，而不是一個癢點？很多人會搞不清楚痛點和癢點的差別，癢點是沒有商業(yè)化前景的，痛點才有商業(yè)化前景。所以其實在我們看來，只要痛點足夠明確，而且是在增長而不是萎縮的一個市場，這個市場就會越來越大。

得肺癌的人一年幾十萬，其實很少，但是屬于應該要去篩查范圍的人很多，而且國家的鼓勵政策下來之后，醫(yī)院接不住，數(shù)量可能是幾十倍的翻上去。醫(yī)院是接不住的，所以可以判斷是有一個明確的市場空間。

其實我覺得今天也不用算投入產(chǎn)出比，因為醫(yī)療行業(yè)本身它的特點就是周期長，然后做一個產(chǎn)品要拿證，把這個產(chǎn)品再改一遍，你還要重新再去申請一遍證，很多公司沒有這個能力能夠這樣做下去的。其實去年已經(jīng)倒掉一批人工智能公司，對于我們來說，確定它有明確的前景之后，其實我們不會太算細的賬，你做到業(yè)內(nèi)最好的，首先是能夠活下去，然后再說是不是能變得偉大這件事情。

問：包括Google、DeepMind等大量的公司都在把人工智能應用放在早期疾病的篩查和識別上，但實際上人工智能面臨一個不透明性的問題，特別是一旦在醫(yī)療中幫助決策，如果是不可追溯和解釋的，這個東西會變得非常麻煩，我不知道你們在這方面有些什么樣的準備和計劃？

倪浩：確實目前基于深度學習技術建立的模型本身是不可解釋的。但是其實我們在產(chǎn)品的層面上做了一些可解釋性，也就是說為什么我今天告訴醫(yī)生說，我覺得這個病灶是一個惡性的，惡性概率有99%，那我為什么給了你這么一個結論？我會給你證據(jù)，我們做了很多的模型，為了讓他去接受這個99%是合理的。