文|動脈網
現階段，居民對于乳腺癌的預防與篩查大多處于一種模糊的認知狀態(tài)。
2021年初，一家面向女性的醫(yī)美機構向其會員發(fā)放了一個特別的“福利”：機構的牽頭下，特定會員可在指定時間內前往合作醫(yī)院進行免費乳腺癌篩查。最終，約有200名女性參與了此次活動，近20名檢查結果顯示存在罹患乳腺癌的風險，被通知進行進一步檢查。醫(yī)美機構無心促成的乳腺癌篩查里，仍舊發(fā)現了多名存在罹患乳腺癌可能的女性，這無疑體現出乳腺癌篩查普及性較差的現實問題。放眼整個社會面，乳腺癌早篩早診的實施與開展也將面臨著更棘手的問題。
事實上，國家早在2009年便已啟動了全國農村婦女免費“兩癌”篩查項目，隨后為促進疾病早診早治，2022年兩癌篩查對象由農村適齡婦女逐漸擴大為城鄉(xiāng)適齡婦女，逐步提高婦女健康水平。
乳腺癌的篩防困局
據最新癌癥數據顯示，乳腺癌新增人數達 226 萬，乳腺癌正式取代肺癌，成為全球第一大癌癥。作為統(tǒng)計數據的一部分，我國2020年約有42萬乳腺癌確診患者，且這一數字正隨年份的推進而持續(xù)上升。
而在確診患者數量逐年上升的另一面，醫(yī)學界對于篩、診、治環(huán)節(jié)從未停滯的研究進程。現有體制下，醫(yī)生對于乳腺癌的診療已達成高度共識，只要能夠及早發(fā)現，整個治療費用花費不過數千，但關鍵在于，我們無法精確篩查出每一個早期乳腺癌患者。
當前機制下的全民乳腺癌篩查主要通過初篩機構與接診機構兩大機構配合執(zhí)行。
初篩機構通常由基層醫(yī)療機構組成，采用超聲檢查，為患者進行乳腺癌篩查，并得出BI-RADS分類，1-2類需進行定期復查，0類和3類則需要進行乳腺X線的進一步檢查，4-5類則建議進行活檢及組織病理學進一步檢查。
盡管BI-RADS分類足夠客觀，但醫(yī)生的評價卻無法時時準確。在超聲實際臨床診斷中，由于基層醫(yī)療機構的超聲醫(yī)生缺口較大，并且醫(yī)生工作強度高、易疲勞，醫(yī)生較難始終保持高度集中，進而容易造成漏診誤診；其次對于超聲診斷與分級，不同醫(yī)生給出的BI-RADS分類存在一定差異，如果分類、診斷不準確，極易延誤患者治療，這將對醫(yī)療資源的利用程度及基層醫(yī)療機構的公信力存在極大傷害。
再談接診機構。BI-RADS分類達到0類或者3類的患者則需要前往接診機構進行復診，再度接受乳腺X線的檢查。歐美國家通常會使用乳腺X線進行乳腺癌初篩，這將更有效的發(fā)現早期病灶以及微小的鈣化，但由于亞洲女性乳腺具有致密性的特點，乳腺X線產生的疊影較多，需要擁有豐富經驗的技師及醫(yī)生進行影像采集與影像診斷。但現階段，我國乳腺X線的普及度不及超聲，原因在于兩個方面：首先影像的拍攝與判讀由技師與醫(yī)生分別在不同環(huán)節(jié)進行，當閱片醫(yī)生發(fā)現拍攝無法滿足診斷要求時，患者基本已經離院，因此乳腺X線影像質控是制約乳腺X線發(fā)展的一個原因；其次，當前我國專業(yè)從事乳腺X線影像診斷的醫(yī)生僅千余人，并且不同年資醫(yī)生閱片結果差異可達30%，基層醫(yī)院閱片人才更是短缺。
使用匱乏的醫(yī)療資源滿足海量的診斷需求常常會產生一些問題。一家從事乳腺醫(yī)學影像人工智能輔助診斷技術研發(fā)的公司告訴動脈網：“我們開發(fā)算法時曾希望從醫(yī)院四百多個病例中找到一些典型病例，但在瀏覽后發(fā)現，能夠達到質量規(guī)范的乳腺X線影像，僅有10%-20%”。
智能化時代，乳腺癌篩防的新解法在哪里？
盡管乳腺癌的篩防過程存在諸多問題，但歸納起來，總離不開“醫(yī)療供給”與“醫(yī)療質量”兩個要素。全國政協(xié)委員、江蘇省人民醫(yī)院副院長，乳腺疾病診療中心主任王水也在今年2月“規(guī)范腫瘤臨床用藥，保障醫(yī)療質量和安全”座談會上也表示，目前我國女性的乳腺篩查需求正逐漸上漲，但總體來講，篩查質量不夠高。因此建議將AI等新技術加入腫瘤篩查，提高篩查質量。
當前主流人工智能企業(yè)在解決乳腺癌篩防問題時通常直指“供給”與“質量”，即借助AI完成輔助質控與輔助診斷。
輔助質控，是借助AI在醫(yī)生進行乳腺X線影像采集時給予質控，優(yōu)化診斷過程。在傳統(tǒng)的路徑中，技師利用拍完X線后無法實時判斷拍攝的質量，只有當影片進入影像診斷環(huán)節(jié)，醫(yī)生才會發(fā)現有的片子不能作為證據診斷。到了這個時候，再通知患者回來重新拍攝X線對于醫(yī)患雙方都是一種負擔。在這種情況下，利用AI對乳腺X線的實時質控可以在降低無效的檢查同時提升影像質量，與輔助診斷工具相結合，部分企業(yè)可以實現超過90%的檢出率。
輔助診斷，在乳腺X線檢查過程中的病灶檢出、分析與BI-RADS分類是檢查的重要工作。在病灶檢出與分析方面，AI可在很短時間內，可精準給出病灶類型，信息分析，并框選出可疑病灶，輔助醫(yī)生進行病灶識別與分析；在BI-RADS分類方面，相比于基層醫(yī)生“憑感覺”給出的分類，基于乳腺癌判別規(guī)則，并結合高質量標注數據，運用人工智能、深度學習等技術，AI則能夠給出更準確更標準化的分類結果。
綜上所述，對于乳腺X線診斷而言，質量有保障的影像圖像以及精準高效的檢出分析至關重要，因此這也對AI能力提出更高的要求，如果再同時滿足從影像拍攝到檢出診斷再到臨床治療乃至科研培訓的全方位需求幾乎難上加難。在大部分AI醫(yī)療影像企業(yè)往“橫向”發(fā)展、布局更多病種的背景下，醫(yī)準智能集中科研力量，向“縱深”發(fā)展，聚焦乳腺影像，做到了從“篩、診、療、研、教”為一體的乳腺全棧式智能解決方案，并在全國多個省份開展“粉紅關AI”系列活動，關愛女性乳腺健康。
再談超聲影像，目前從事AI超聲研究的企業(yè)數量相比肺結節(jié)、眼底等常規(guī)AI場景而言較少，相關產品的普及速度也相對較慢，這主要源于超聲人工智能天然的高技術門檻。超聲檢查所產生的數據比乳腺X線的二維數據多了一個時間維度。這意味著乳腺X線的影像采集與影像診斷在有充足時間完成，而這樣的時間并不能存在于超聲診斷中，超聲檢查要求圖像采集與診斷兩項操作需在同一時間內完成。
目前全球范圍內具備超聲實時動態(tài)算法開發(fā)能力的公司極少。而醫(yī)準智能，突破靜態(tài)二維圖像的限制，開啟動態(tài)實時病灶檢出的先河，其針對超聲設備獨立研發(fā)的超聲實時動態(tài)AI輔助診斷模型采用了神經網絡架構搜索方法（NAS），可達每秒處理速度64幀，且檢測結果延遲＜0.09秒，換言之，醫(yī)生在進行超聲掃查的同時，AI算法能夠精準抓取僅“毫秒級”閃現的病灶，進行實時的病灶檢出與分析，并給出BI-RADS分類建議，真正做到了“所見即診斷”。
與常規(guī)AI超聲產品相比，醫(yī)準智能的乳腺超聲實時動態(tài)智能分析系統(tǒng)勝在“動態(tài)實時檢測”。
據醫(yī)準智能副總裁曹穎介紹：由于超聲掃查是動態(tài)的、連續(xù)的，傳統(tǒng)人工智能算法無法支撐檢出需求。因此，超聲AI需要配備動態(tài)且實時的檢出技術與能力，才能具備臨床價值。但從技術研發(fā)的角度，存在著缺少公開動態(tài)數據集及相關算法研究等問題。醫(yī)準智能研發(fā)團隊克服種種困難，從自主收集建立自有動態(tài)數據庫，再到實現動態(tài)算法突破，真正做到了 “動態(tài)實時”病灶的檢出與分析。這不僅是醫(yī)準智能技術的突破，也是醫(yī)學影像領域的技術創(chuàng)新，更是向“專精特新”邁出了扎實的一小步。
2021年5月，醫(yī)準智能在國內頂級三甲醫(yī)院完成了總計2000余例的臨床驗證，數據顯示其AI在乳腺病灶上的檢出率高達98%，腫瘤良惡性判斷準確率高達90%，專家評價“這一數據已與頂級三甲醫(yī)院高年資醫(yī)生相當”。
2021年8月，國務院印發(fā)《中國婦女發(fā)展綱要 (2021—2030)》，要求在未來十年逐漸落實基本公共衛(wèi)生服務中宮頸癌和乳腺癌綜合防治體系和救助政策的建設，實現居民宮頸癌和乳腺癌防治知識知曉率達到90%以上；適齡婦女宮頸癌人群篩查率達到70%以上，乳腺癌人群篩查率逐步提高。
一位從事乳腺醫(yī)學影像相關研究的人士告訴動脈網，現有的適齡婦女乳腺癌人群篩查率約為20%-30%，未來要達到與宮頸癌相同的篩查水平，很難繞開人工智能。
當醫(yī)療AI切入了更深遠的臨床，將帶來哪些變化？
盡管超聲與乳腺X線能夠解決乳腺癌基本篩查的問題，但若想更精準的判定病灶良惡性，還是需要借助腫瘤活檢做出最終診斷。
這里的問題在于學科的交叉上。乳腺外科手術中，超聲的使用可提高手術療效，顯著降低腫瘤留存率及再次手術切除率和切除標本的體積，但對于外科醫(yī)生而言，超聲引導均存在門檻，需要找到超聲醫(yī)生配合完成。而實際情況下，超聲醫(yī)生本就是一個稀缺的存在，在上海、北京這樣的超一線城市，預約一次超聲引導的乳腺腫瘤活檢，需要近一個月時間。
上文提到的“醫(yī)準智能乳腺超聲實時動態(tài)智能分析系統(tǒng)”同樣可以解決這一問題。借助于人工智能技術，系統(tǒng)能夠對病灶進行精準定位，進而智能生成手術路徑，引導外科醫(yī)生精準治療，縮短手術時間，降低手術風險，提高手術治療的成功率。
這套系統(tǒng)的另一個優(yōu)勢在于優(yōu)化醫(yī)生的效率。過去醫(yī)生在進行超聲操作時必須時不時停下來截屏記錄，在操作完成后補全記錄，人工智能支持下，這些手術過程中的額外行為將有人工智能代為執(zhí)行，而醫(yī)生則能將更多精力至于治療診斷本身。
讓乳腺AI跑快一點
今年兩會期間，全國人大代表、中國工程院院士、山東省腫瘤醫(yī)院院長于金明及全國人大代表王玲均建議將宮頸癌、乳腺癌等婦科腫瘤篩查納入醫(yī)保。王玲代表還提出建議：“在乳腺癌篩查方面，目前需要靠人工B超和乳腺X線，對設備和人員技術要求高，在農村全部推廣起來有困難。希望國家加強乳腺癌篩查人工智能方面的投入?！?/p>
縱觀全行業(yè)，高質量的乳腺癌人工智能篩查技術已有多家企業(yè)成型，并走在前往三甲醫(yī)院、基層醫(yī)療的路上，只是一項前沿技術由實驗室走到醫(yī)療的每一個角落，總是需要一定的時間。
如今乳腺AI下沉的漣漪效應始現，智能化乳腺癌診斷的傳導已有加快。我們能夠看到越來越多的醫(yī)療機構用上了人工智能賦能的乳腺診斷工具，更多患者得以及早享受治療，所承受的經濟負擔也得以大幅降低。
但需警惕的是，要使乳腺篩查成為一項全民篩查，其最終執(zhí)行點還應落在基層醫(yī)療。但如今患者抵觸基層就醫(yī)的情緒依然存在，在缺乏支付保障、資源導流的形勢下，乳腺AI遍布基層的情形還不會實現，還需要政策進行兜底，以及更多企業(yè)、醫(yī)療機構的力量參與進來，讓乳腺AI跑快一點。