• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      肺結(jié)節(jié)影像人工智能技術(shù)現(xiàn)狀與思考

      2018-01-13 23:42:27劉士遠(yuǎn)
      腫瘤影像學(xué) 2018年4期
      關(guān)鍵詞:醫(yī)師篩查結(jié)節(jié)

      蕭 毅,劉士遠(yuǎn)

      第二軍醫(yī)大學(xué)長(zhǎng)征醫(yī)院影像科,上海 200003

      大數(shù)據(jù)、算力及算法的進(jìn)步為人工智能(artificial intelligence,AI)開發(fā)及應(yīng)用帶來(lái)了重大突破。目前,基于AI的研究已廣泛涉及放射影像、病理圖像、超聲影像及內(nèi)鏡影像等多個(gè)不同醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域[1]。AI在許多醫(yī)學(xué)領(lǐng)域正迅速?gòu)膶?shí)驗(yàn)階段過(guò)渡到應(yīng)用階段,在一些任務(wù)場(chǎng)景中AI已展現(xiàn)出與醫(yī)師相當(dāng)甚至超越醫(yī)師的能力。一旦AI協(xié)助影像科醫(yī)師提高了閱片的速度,醫(yī)療過(guò)程中的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)和瓶頸環(huán)節(jié)將不斷優(yōu)化,醫(yī)療供給與需求的差異將逐步縮小,將令更多的患者從中受益。

      1 肺結(jié)節(jié)影像AI技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀

      受環(huán)境、吸煙、油煙及遺傳等因素的影響,肺癌的發(fā)病率、致死率已位列我國(guó)常見惡性腫瘤的第1位[2],且隨著我國(guó)人口老齡化,罹患肺癌的總?cè)藬?shù)呈現(xiàn)持續(xù)升高態(tài)勢(shì)[3]。循證醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)顯示,早期肺癌5年生存率顯著高于中晚期肺癌[4],早發(fā)現(xiàn)、早診斷及早治療是改善預(yù)后的重要途徑。肺癌防治的重要手段是早期篩查,其中胸部低劑量CT是國(guó)際公認(rèn)的有效手段。但是隨著胸部CT篩查人群的日益增多,影像科醫(yī)師的壓力也日趨增大。一方面影像科醫(yī)師缺口較大,不能匹配日益增長(zhǎng)的工作量;另一方面隨著薄層低劑量CT的應(yīng)用,圖像數(shù)量的倍增、小結(jié)節(jié)顯示率的提高及結(jié)節(jié)的定量測(cè)量等使得讀片的難度顯著增加。此外,繁重、枯燥的閱片工作使影像科醫(yī)師的疲勞度增加,同時(shí)漏診、誤診的風(fēng)險(xiǎn)也在增加。

      近年來(lái),計(jì)算機(jī)硬件水平的提升和深度學(xué)習(xí)等核心技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)了AI向社會(huì)各領(lǐng)域滲透。在我國(guó),醫(yī)療領(lǐng)域是AI發(fā)展相對(duì)蓬勃的領(lǐng)域之一?;谏疃葘W(xué)習(xí)的AI應(yīng)用目前已經(jīng)覆蓋病灶檢測(cè)、病理診斷、放療規(guī)劃和術(shù)后預(yù)測(cè)等各臨床階段[5-7]。鑒于在中國(guó)肺癌的高發(fā)病率、高病死率和高篩查率的現(xiàn)狀,影像醫(yī)生人員匱乏和勞動(dòng)疲勞度等需求端的存在,以及國(guó)外的胸部公開數(shù)據(jù)集給了創(chuàng)業(yè)者起步的機(jī)會(huì),利用公開數(shù)據(jù)集建立各自模型,并在中國(guó)大數(shù)據(jù)集下進(jìn)行訓(xùn)練等技術(shù)端的便利,使得肺結(jié)節(jié)人工智能技術(shù)如火如荼地發(fā)展起來(lái),肺結(jié)節(jié)篩查模型也成為大多數(shù)人工智能創(chuàng)業(yè)公司的標(biāo)配。在早期的研究中,AI算法模型能自動(dòng)分割胸腔區(qū)域,快速準(zhǔn)確地定位疑似肺結(jié)節(jié)的病灶,從大數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)所得到的算法模型可以避免主觀偏差,雖然部分模型篩選的結(jié)果中包含了一些假陽(yáng)性結(jié)節(jié),但明顯降低了假陰性的發(fā)生,大大減輕了影像科醫(yī)師的工作量[8]。除此之外,AI算法模型不僅能提取肺結(jié)節(jié)的位置、形態(tài)信息,還能進(jìn)一步提供肺結(jié)節(jié)分類(實(shí)性、亞實(shí)性及鈣化等)乃至腫瘤良惡性分級(jí)等一些決策意見供醫(yī)師參考。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道,一些模型的篩查結(jié)果從統(tǒng)計(jì)學(xué)上看要優(yōu)于經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師[9-11]。多家三級(jí)甲等醫(yī)院已經(jīng)合作研發(fā)了各種肺結(jié)節(jié)AI模型,并將其應(yīng)用于臨床工作中,均取得了較好的效果。

      盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷問(wèn)題的有效性上已初步得到驗(yàn)證,但是醫(yī)學(xué)影像臨床工作中往往交織著多種不同任務(wù)。以肺結(jié)節(jié)的篩查為例,醫(yī)師需要在影像上識(shí)別出所有的肺結(jié)節(jié),對(duì)結(jié)節(jié)的大小、密度及形態(tài)等進(jìn)行完整的描述,并且根據(jù)指南對(duì)所發(fā)現(xiàn)的結(jié)節(jié)采取不同的隨訪方案。在隨訪過(guò)程中,醫(yī)師需要對(duì)比觀察結(jié)節(jié)大小、密度的變化,判斷結(jié)節(jié)的生長(zhǎng)規(guī)律與良惡性,為臨床干預(yù)做決策準(zhǔn)備。從肺結(jié)節(jié)的篩查與診斷方面不難看出,AI需要在發(fā)現(xiàn)異常、量化測(cè)量、隨訪跟蹤和鑒別診斷中發(fā)揮可靠作用,最終才能具有臨床應(yīng)用價(jià)值。除了將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的分類問(wèn)題(診斷),研究者們還需要繼續(xù)探索AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像檢測(cè)問(wèn)題(發(fā)現(xiàn)異常)、分割問(wèn)題(量化測(cè)量)及配準(zhǔn)問(wèn)題(隨訪跟蹤)中的應(yīng)用。

      2 正確看待肺結(jié)節(jié)影像AI技術(shù)的價(jià)值

      肺結(jié)節(jié)AI技術(shù)依靠強(qiáng)大的圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)技術(shù),極大提高了數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性,減輕了醫(yī)師的壓力,同時(shí)提高了診療的效率和準(zhǔn)確性。近年來(lái),不同醫(yī)學(xué)專業(yè)紛紛舉辦了各類人機(jī)競(jìng)賽,結(jié)果顯示AI技術(shù)在這類競(jìng)賽中表現(xiàn)優(yōu)異,能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別病變。也有初步的應(yīng)用體驗(yàn)顯示,肺結(jié)節(jié)影像AI技術(shù)在發(fā)現(xiàn)5 mm以上磨玻璃結(jié)節(jié)、鈣化結(jié)節(jié)及0~3 mm結(jié)節(jié)篩查方面要優(yōu)于影像科醫(yī)師。姑且不論人機(jī)大賽的測(cè)試集、金標(biāo)準(zhǔn)等賽制設(shè)計(jì)問(wèn)題,單論技術(shù)本身,影像AI技術(shù)目前在個(gè)別單項(xiàng)任務(wù)的確彌補(bǔ)了醫(yī)師的先天不足。如小結(jié)節(jié)的檢出,醫(yī)師因?yàn)榫Α⒁暳Φ扔邢?,確實(shí)不如模型找得準(zhǔn)、找得快;對(duì)病灶體積的測(cè)量,模型可以做得更快、更精準(zhǔn)。AI作為放射科醫(yī)師的助理,能夠在影像閱片中起到多重審核的作用,減少漏診的發(fā)生,為臨床醫(yī)師及患者提供更高水平的服務(wù),使得影像科醫(yī)師有望從一些枯燥、繁瑣的工作中解脫出來(lái),將精力投入到疑難病例的會(huì)診等需要人類智慧的工作中。目前,肺結(jié)節(jié)人工智能模型已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)極高的靈敏度,對(duì)于微小結(jié)節(jié)的檢出達(dá)到了瞬間全識(shí)別。與此并行的是特異度的平衡,怎樣的靈敏度和特異度之間的平衡是臨床所認(rèn)可的,可能是影像界需要形成應(yīng)用共識(shí)的一個(gè)方面,也是技術(shù)公司需要了解并為之改進(jìn)的一個(gè)方面。

      合適的醫(yī)療流程的改變能幫助緩解當(dāng)前醫(yī)療資源發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀,解決影像科醫(yī)師匱乏與龐大病患人群日益增長(zhǎng)的醫(yī)療需求矛盾。那么是否意味著影像科醫(yī)師將要被AI技術(shù)取代了呢?答案顯然是否定的,除去倫理和法律問(wèn)題,僅就技術(shù)本身而言,現(xiàn)在的單一任務(wù)模式取代醫(yī)師日常工作還有很長(zhǎng)的路要走。

      3 肺結(jié)節(jié)影像AI技術(shù)的核心要素

      AI技術(shù)立足于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),與以往傳統(tǒng)的算法相比,這一算法并無(wú)多余的假設(shè)前提,而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)[12-15]。這一算法特點(diǎn)決定了AI是更為靈活的技術(shù),且具有根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行自我優(yōu)化的能力。高速并行運(yùn)算、海量數(shù)據(jù)及更優(yōu)化的算法共同促進(jìn)了AI發(fā)展的突破。對(duì)影像AI技術(shù)來(lái)說(shuō),除了算法、算力之外,現(xiàn)階段最核心的是大數(shù)據(jù),尤其是規(guī)范標(biāo)注的大數(shù)據(jù)。如果將AI看成一個(gè)嬰兒,影像數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)這個(gè)嬰兒的奶粉。奶粉的數(shù)量決定了嬰兒是否能長(zhǎng)大,而奶粉的質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。

      然而,海量的規(guī)范標(biāo)注數(shù)據(jù)恰是目前影像AI發(fā)展的瓶頸,數(shù)據(jù)的獲取及標(biāo)注都存在很多困難。① 數(shù)據(jù)的獲取方面:以肺結(jié)節(jié)為例,數(shù)據(jù)是深度學(xué)習(xí)算法所需的核心資源,僅掌握算法而缺乏數(shù)據(jù)無(wú)法獲得較好的訓(xùn)練效果。但是目前醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)共享和互通程度較低,獲取大規(guī)模的多樣性數(shù)據(jù)對(duì)研發(fā)公司是一個(gè)考驗(yàn)。來(lái)自于單一醫(yī)院的訓(xùn)練集無(wú)疑會(huì)導(dǎo)致模型的過(guò)擬合現(xiàn)象,使得產(chǎn)品在其他醫(yī)院難以直接應(yīng)用。同時(shí),由于疾病的多樣化,發(fā)病率低的病變集數(shù)量可能過(guò)少,出現(xiàn)模型診斷偏倚。② 在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面:深度學(xué)習(xí)要結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練集需要事先標(biāo)注,而大多數(shù)標(biāo)注依賴人工識(shí)別,因此數(shù)據(jù)標(biāo)注將耗費(fèi)大量的人力、物力和時(shí)間。除此之外,醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注的標(biāo)準(zhǔn)往往存在較多爭(zhēng)議,不同的國(guó)家、國(guó)際組織、學(xué)會(huì)和醫(yī)院可能執(zhí)行各自的體系,不同的醫(yī)師對(duì)征象的認(rèn)識(shí)也不夠統(tǒng)一。因此,建立中國(guó)的標(biāo)準(zhǔn)影像數(shù)據(jù)庫(kù)勢(shì)在必行,只有建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)才能在質(zhì)量上解決圖像的臨床代表性、圖像多樣性、標(biāo)注的權(quán)威性與規(guī)范性及數(shù)據(jù)的可溯源性等問(wèn)題,提高產(chǎn)品的魯棒性,加速AI醫(yī)療器械產(chǎn)品的研發(fā)和應(yīng)用。

      4 肺結(jié)節(jié)影像AI技術(shù)的困境與思考

      從新技術(shù)落地的角度看,新的技術(shù)需要得到醫(yī)師反復(fù)使用和反饋從而逐步優(yōu)化模型,因此必須適應(yīng)醫(yī)院的日常流程,如產(chǎn)品是否與醫(yī)院信息化系統(tǒng)無(wú)縫銜接、產(chǎn)品自身是否包含了完整的信息化處理單元。相對(duì)而言,大型醫(yī)療企業(yè)具有豐富的市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)和醫(yī)療信息化系統(tǒng)整合能力,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能借助自身的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為基層醫(yī)院、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心等提供遠(yuǎn)程醫(yī)療影像檢測(cè)和診斷服務(wù)。但許多初創(chuàng)公司在快速推出產(chǎn)品搶占市場(chǎng)與優(yōu)化產(chǎn)品性能間陷入兩難境地。

      從臨床應(yīng)用角度看,僅僅單一的肺結(jié)節(jié)篩查模型甚至肺癌診斷模型都不能滿足臨床診斷場(chǎng)景的需求。日常影像診斷工作中,影像科醫(yī)師需要對(duì)一份肺部影像資料進(jìn)行全面的評(píng)估和診斷,包括判斷是否有肺結(jié)節(jié)、肺氣腫、肺炎、支氣管病變、縱隔淋巴結(jié)腫大及心臟大血管病變等,進(jìn)而做出綜合評(píng)價(jià)。單一任務(wù)的肺結(jié)節(jié)AI技術(shù)顯然不能勝任全方位的臨床工作需求,需要進(jìn)一步研發(fā)多任務(wù)、多線程的真實(shí)場(chǎng)景診斷模型。

      從技術(shù)創(chuàng)新的角度看,一種新的技術(shù)必須源自臨床的迫切需求,來(lái)自醫(yī)療場(chǎng)景的融入。如果,模型研究人員只懂算法,不了解臨床的流程和需求,不熟悉診斷的基本知識(shí),無(wú)疑會(huì)造成閉門造車、自?shī)首詷?。因此,醫(yī)療影像AI技術(shù)的發(fā)展需要“AI+醫(yī)療”跨學(xué)科人才的培養(yǎng)和匯聚。在較為專業(yè)的診療領(lǐng)域,應(yīng)用及平臺(tái)開發(fā)者不僅要研究AI算法,更要對(duì)醫(yī)療影像識(shí)別深入了解。

      當(dāng)然,肺結(jié)節(jié)AI技術(shù)帶來(lái)的一系列社會(huì)問(wèn)題和法律問(wèn)題也是需要關(guān)注的重要部分,例如,AI進(jìn)入臨床進(jìn)行應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)是什么,是達(dá)到人類醫(yī)生的準(zhǔn)入資格水平還是當(dāng)時(shí)最高的醫(yī)療診斷水平?做出AI診斷的主體在法律上是醫(yī)生還是診斷模型?利用AI模型診斷發(fā)生的醫(yī)療損害,應(yīng)由誰(shuí)來(lái)承擔(dān)法律責(zé)任?是醫(yī)生或醫(yī)療機(jī)構(gòu)還是AI產(chǎn)品的責(zé)任人?這些都是在AI產(chǎn)品被準(zhǔn)予應(yīng)用于臨床時(shí)需要我們考慮的問(wèn)題。目前,這項(xiàng)技術(shù)在臨床工作中扮演何種角色仍需要深入探討。

      綜上所述,目前深度學(xué)習(xí)AI已經(jīng)在肺癌發(fā)現(xiàn)、診斷及隨訪工作中,在減輕醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)、降低漏診風(fēng)險(xiǎn)及多因素綜合的預(yù)測(cè)判斷等方面逐步體現(xiàn)出自身的價(jià)值和優(yōu)越性。但需要規(guī)范標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行提升和評(píng)價(jià),需要結(jié)合臨床需求研發(fā)多任務(wù)模式的AI技術(shù),只有這樣,才能實(shí)現(xiàn)輔助醫(yī)師診療的最終目標(biāo)。

      猜你喜歡
      醫(yī)師篩查結(jié)節(jié)
      中國(guó)醫(yī)師節(jié)
      韓醫(yī)師的中醫(yī)緣
      金橋(2022年8期)2022-08-24 01:33:58
      點(diǎn)贊將“抑郁癥篩查”納入學(xué)生體檢
      公民與法治(2022年1期)2022-07-26 05:57:48
      肺結(jié)節(jié),不糾結(jié)
      中老年保健(2021年6期)2021-08-24 06:53:54
      發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)需要做PET/CT嗎?
      中老年保健(2021年9期)2021-08-24 03:50:24
      從氣、虛、痰、瘀辨治肺結(jié)節(jié)術(shù)后咳嗽
      預(yù)防宮頸癌,篩查怎么做
      NRS2002和MNA-SF在COPD合并營(yíng)養(yǎng)不良篩查中的應(yīng)用價(jià)值比較
      智力篩查,靠不靠譜?
      幸福(2019年12期)2019-05-16 02:27:40
      體檢查出肺結(jié)節(jié),我該怎么辦
      盐边县| 阿图什市| 杂多县| 博湖县| 堆龙德庆县| 呈贡县| 抚顺市| 汤原县| 钟祥市| 慈溪市| 通江县| 蓝田县| 湄潭县| 措勤县| 布尔津县| 府谷县| 河东区| 女性| 本溪市| 翁源县| 东至县| 无锡市| 忻州市| 西贡区| 大余县| 顺义区| 琼结县| 沂南县| 涿鹿县| 达州市| 阿拉善右旗| 门源| 商丘市| 大兴区| 鄂伦春自治旗| 湾仔区| 运城市| 花垣县| 泾源县| 包头市| 恩施市|