人工智能輔助宮頸癌篩查技術取得突破性進展

6月11日，記者從正在廣州舉行的中國生物產業大會上獲悉，由金域醫學與華為技術有限公司共同研發的人工智能（AI）輔助宮頸癌篩查技術取得突破性進展——雙方首次基于病理形態學，通過深度學習的技術，以病理專家的診斷標準訓練出精準、高效的AI輔助宮頸癌篩查模型。該模型在排陰率高于60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高于99%。同時，陽性病變的檢出率也超過99.9%。這是目前國際已公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水平。

病理形態學診斷被醫學界公認為疾病診斷的“金標準”。就病理判讀本身而言，病理專業人員在傳統顯微鏡下閱片，需要以人的視覺詮釋、知識積累、技能與天分作為基礎，培訓周期往往可長達10年左右。因此，我國病理醫生的人才資源長期處于稀缺狀態。數據顯示，目前中國注冊病理醫生不足2萬人，以每百張床位配備1-2名病理醫生的標準計算，其缺口仍高達8-10萬人。我國宮頸癌篩查的適齡婦女人群超過3.5億人，即使以每3-5年進行一次篩查的標準來衡量，目前國內的篩查能力仍然遠遠未能達到要求。其中一個重要原因就是細胞病理醫生的極度稀缺，制約了宮頸癌篩查進一步推廣。

要應對病理人才匱乏難題，減輕病理醫生的工作壓力，提高診斷效率，人工智能輔助病理診斷被認為是其中一個可行方案，并已成為醫療領域最熱門的研究方向之一。據不完全統計，目前國內已有超20個團隊正在開展人工智能輔助病理診斷的探索。2018年，金域醫學也與華為簽署戰略合作協議，在人工智能領域開展合作，雙方均拿出各自的硬實力為技術開發提供支撐。

該項目帶頭人、金域醫學病理中心主任羅丕福博士介紹，金域醫學每年的檢測標本量超過6000萬例。其中，截至2018年底，金域宮頸病變檢測中心累計收到來自全國31個省市區的宮頸癌篩查樣本超過4350萬例。此次技術開發中挑選用于進行模型訓練和驗證的32000例樣本涵蓋了廣東、廣西、江蘇、山東、四川等多個省份，年齡與地區分布均具有普適性，用于訓練的陽性數據最新包括2019年，最早可追溯到2007年。“此次采用的訓練集和驗證集，規模是行業平均水平的數倍以上，極大地保障了結果的可靠率。”羅丕福博士說。

在技術支持方面，華為云一站式AI開發平臺ModelArts，從標注、訓練模型、圖片判斷、推理等方面為AI模型的訓練和應用提供了堅實的基矗在標注階段，借助華為云ModelArts對已經上傳到云端的海量圖像塊進行半自動化標注，大大節省了病理醫生標注的時間和精力。在算法層面，華為不斷迭代起來的人工智能算法在模型精度和速度上都達到了業界領先的水平。華為云EI服務產品部總經理賈永利表示，深度學習技術的發展，使得AI輔助病理識別成為可能，而華為云強大的算法、算力和一站式AI開發平臺，結合金域的大規模樣本和病理學專家豐富經驗，最終使AI達到了病理專家“助手”水平。此次重大突破，正是AI與專家經驗場景有效結合的證明。

業內專家評價，本次成果是數字化醫療與精準醫療的一項重要實踐，為未來精準診斷惠及廣大人群提供了技術和數據上的支持。若該成果得以落地應用，預期可使病理醫生進行單次細胞學檢查的工作量減少超過60%，篩查效率大幅提升。通常情況下，細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞涂片，平均每例需要花費6分鐘。而AI識別僅需36秒，判讀速度是人工判讀的10倍。

與此同時，通過與AI提示的結果進行比對與相互印證，醫生可以更方便、更準確地作出判讀，對宮頸細胞學檢查的質量控制以及病理專業學生的培訓均能帶來有效幫助。未來，一旦AI輔助宮頸癌篩查落地應用和推廣，將可以大幅提升宮頸癌篩查服務覆蓋的人群范圍與服務頻率，使得對適齡婦女人群的篩查質量可以趨近發達國家的水平，促進宮頸癌早篩早治。

據悉，接下來，金域醫學和華為云將進行更大規模驗證，同時，在其他病理AI的場景中尋求新的合作方向，如在乳腺、消化道、腎臟、血液等亞專科場景，探索更多應用可能，并啟動相關注冊申請。