日前，2019年美国临床肿瘤协会(American Society of Clinical Oncology，ASCO)年会公布会议日程和入选摘要，其中，中山大学附属第一医院甲状腺乳腺外科李杰副教授、放射科张小玲医生参与研发的“腾讯觅影”乳腺癌筛查项目相关摘要被今年的ASCO年会录用。
李杰教授介绍AI辅助乳腺癌钼靶筛查技术研发
这是国内自主研发的乳腺癌筛查产品的临床应用成果的在ASCO首次报道，代表着我国的人工智能医疗产品步入国际先进水平。
腾讯公司与中山大学附属第一医院等合作医院联合发布乳腺肿瘤筛查AI系统
ASCO是全球领先的肿瘤专业学术组织，宗旨是预防癌症及改善癌症服务。它不仅推进研究的前沿，提供优秀的教育机会，并定义标准的临床护理实践,同时也影响全球的公共医疗政策。每年的ASCO年会是全球规模最大、最具影响力的肿瘤大会。2019ASCO年会于今年5月31日至6月4日在美国芝加哥市召开。届时，全球肿瘤学专业人士将汇集芝加哥，共同反思既往诊断治疗的不足，共同讨论最新的治疗方案，共同拟定未来的诊治目标，关注癌症患者和高危人群，促进研究成果转化到临床应用。
女性健康第一“杀手”——乳腺癌筛查存“两难”
乳腺癌是世界上女性最常见的恶性肿瘤，仅2018年，全球就有超过200万女性被诊断患有乳腺癌，大约每18秒就有一例新病例，占同年诊断出的所有癌症的24.2%。乳腺癌同时也是女性癌症死亡的主要原因，据统计2018年全球约有630，000人死于乳腺癌，每分钟死亡近1人，占所有癌症死亡人数的15%。乳腺癌是所有年龄段女性癌症死亡的第二大原因，也是20-59岁女性癌症死亡的最大原因。不同分期的乳腺癌预后差别极大。美国SEER数据库的数据表明，局限于乳房内的乳腺癌患者五年生存率可以高达98.9%，转移到区域淋巴结的患者的五年存活率也可达到约85.2%。但是一旦疾病进展到晚期，出现远处转移，五年生存率只有26.9%。 因此，乳腺癌的二级预防，也就是早期诊断、早期治疗尤为重要。
从20世纪50年代起，乳房钼靶X线检查作为一种有效的诊断手段得到越来越多的推广，并逐渐用于乳腺癌筛查。研究表明，自1970年以来，北美和欧洲的乳腺癌死亡率开始稳步下降，主要与乳腺X线摄影筛查的早期诊断有关。在20世纪80年代到90年代，美国推行的40岁以上女性进行乳腺癌钼靶筛查，使得发现的早期乳腺癌病例明显增加(发病率从每10万名女性112人增加到234人)，晚期乳腺癌的发病率下降(从每10万名女性102人减少到94人)，乳腺癌死亡率下降(71/10万下降到51/10万)。 诸多研究表明乳腺钼靶筛查使乳腺癌死亡率降低了15%-40%。因此，各项国际指南均推荐乳房钼靶X线检查作为乳腺癌筛查的首选手段。
然而，乳房钼靶X线检查在我国的应用却不尽如人意。一方面，由于我国乳腺癌患者平均年龄偏低，乳腺组织较为致密，对于肿物和钙化的判断较欧美人群的难度明显增加，导致了诊断符合率低;另一方面，我国人口基数大，需要筛查的女性人数巨大，而放射科医生相对稀缺，特别是乳腺专科的放射科医生更为匮乏， 极短时间内确定肿块或者钙化点的部位并做出良恶性的判断对放射科医师的专业水平也提出了很高的要求。
人工智能为乳腺癌筛查提供“新思路”
提升乳腺癌筛查的效率和准确率成为当务之急，而运用先进的计算机视觉技术，自主学习积累的医学图像大数据，训练可辅助诊断乳腺癌的人工智能系统为解决上述问题提供了一种新的思路。早在2017年7月，中山大学附属第一医院甲状腺乳腺外科的李杰教授基于乳腺癌当前的筛查现状和钼靶应用的临床难点，率先提出了利用人工智能改进乳腺癌钼靶筛查的项目，并与腾讯公司人工智能实验室携手启动了该项项目，并专门成立了“腾讯公司——中山一院”研究团队，专注于乳腺癌钼靶筛查项目的实施。
利用AI技术辅助乳腺肿瘤筛查
在中山一院甲乳外科吕伟明主任、放射科李子平主任的指导下，团队首先依据网络公开数据集“ImageNet数据集”进行了预训练，并从Digital Database for Screening Mammography(DDSM)公共数据库下载数据进行的初步的功能模块设计。验证研究的可行性后，分批次调取中山大学附属第一医院的乳腺钼靶图片数据，由中山大学附属第一医院张小玲医生为主的放射科团队对于图片进行标注，继续对功能模块进行训练、验证和测试，反复多次重复逐步增加AI的准确性(项目实施流程图如图)。项目后期，依托腾讯这一国家新一代人工智能开放创新平台，项目纳入了国内多家医院的数据，并对该功能模块进行了多中心的验证。
2018年7月26日，2018“互联网+”数字经济中国行·广东峰会在广州举办，在医学人工智能论坛上，腾讯旗下AI医学解决方案 “腾讯觅影”联合广东省内各大医院专科医师正式发布乳腺肿瘤筛查AI系统，李杰教授在此次大会上像大家详细介绍了“觅影”乳腺癌筛查系统的研发过程。这是国内首次利用人工智能实现乳腺肿瘤的良恶性判别，并自动生成乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分级报告。 对此，国内多家媒体，包括新华网、人民网等权威官媒都做了相应的报道介绍。与此同时，也宣布了乳腺肿瘤筛查AI系统进入了新的临床试应用阶段。
在此基础上，李杰教授总结了“腾讯觅影”乳腺癌筛查系统在中山一院的临床试应用现状，并将其投稿至2019ASCO年会摘要，顺利被大会录用(链接: https://meetinglibrary.asco.org/ record/173055/abstract)。该项摘要显示，在2018年10月至11月中山一院的576例患者的临床数据中，借助于AI的帮助，放射科医生对于乳腺癌的检出率有了较大的提高：敏感性由78.6%提高至90.5%。据李杰教授介绍，随着“腾讯觅影”乳腺癌筛查系统在中山一院的进一步应用，目前临床应用的诊断准确率较该摘要报道的结果更加理想。
李杰教授表示，随着AI的进一步临床应用，更多的临床数据的纳入，AI自我学习的优势将得到充分的发挥，“腾讯觅影”乳腺癌筛查系统也会达到更好的临床效果，最终在我国的乳腺癌防治中发挥更大的作用。
据了解，“腾讯觅影”是腾讯发布的首款将人工智能技术运用在医学领域的产品，目前已经能利用AI医学影像分析辅助临床医生筛查早期食管癌、早期肺癌、糖尿病性视网膜病变、结直肠肿瘤、宫颈癌、乳腺肿瘤等疾病，以及利用AI辅诊引擎辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测，提高临床医生的诊断准确率和效率。截至2019年5月，“腾讯觅影” 已累计辅助医生阅片2.7亿张，服务近160万患者，提示高风险21万次。在AI辅诊方面，已累计分析门诊病历800万份，提示高风险16万次。
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