AI检查肿瘤 助力医生治疗肺癌肝癌等癌症

几日前，中国互联网和IT业界最成功的主流商业杂志之一《互联网周刊》，公布了"2017《互联网周刊》未来人物TOP100"。医疗人工智能团队Airdoc的创始人入选，并且高居第四。引起了很多人对医疗人工智能的好奇。

随着人工智能技术日趋成熟，已经可以在多个领域为医疗提供服务，比如医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见; 比如临床诊断辅助系统等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险评估场景; 比如药物研发，解决药品研发周期长成本高的问题等。很多专家都认为，医学影像识别十分成熟，已经可以进行商业化探索。

人工智能图像识别的进步

伴随着移动互联网、智能手机以及社交网络的发展，图片成为互联网中的主要信息载体，虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，但是传统计算机技术并不能解决图片信息数据，在这个环境下，我们对于图像分析技术十分渴望。

众多科学家在数十年前就已经意识到这个问题，于是计算机视觉一直都是人工智能的主要研究领域之一，人眼捕捉目标信息、大脑将信息进行分析、转化成机器可以理解的关键词、与机器交互获得结果。

但是，数十年来来发展一直不是十分顺利，直到Yann LeCun卷积神经网络，让很多科学家看到了希望，因此开始完善卷积神经网络，如今卷积神经网络已经在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果。

影像学检查是癌症检测的很重要手段之一，比如乳腺癌的早期发现，一般认为<2cm、无局部淋巴转移的病变为早期如现在，而其中完全无症状、临床视诊、触诊均不能发现的乳腺癌，通过影像可以查看到早期乳腺癌症状。

美国斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞在未来论坛2017年会暨首届未来科学大奖颁奖典礼上接受凤凰科技采访时曾表示，人工智能已经可以在医疗领域取得巨大的成果，如今人工智能已经可以准确分辨皮肤癌、乳腺癌、糖尿病性视网膜病变等众多疾病。

深度学习识别肺癌肝癌等

在欧美，因癌症而导致死者的人数呈减少趋势，但在亚洲等其他地区却在增加。尤其是在亚洲，胃癌和肝癌的患病比例较高。很大的原因是大部分癌症一经发现就已经是癌症晚期，癌症晚期治愈率远远低于早期治愈率，世界卫生组织癌症顾问委员会1981年提出三分之一的癌症在早期诊断是可以治愈的。

在中国，高发人群基本是在华东这一带，这和以下因素有关：人口多、交际比较广泛，肝炎的播散也比较明显、比较严重。当然，还有一些饮食的因素，比如江南黄梅天气的时候，食物容易发霉，吃了这些霉变的食物就非常容易得肝癌，就是因为黄曲霉菌毒素，肝癌的一种诱发因素。

肝癌的问题是一个非常重要的问题，因为肝癌可以说是国病，全球肝癌的每年新发病例的1/2是在中国。所以肝癌的问题的确是我们中国一个大的影响健康的问题。而且影响我们健康的最重要的还不是肝癌的发生率，而是我们现在没有做好肝癌的早期诊断。导致很多肝癌在发现的时候都是比较晚期了，这样就失去了治疗的最佳时机。影像学的检查，就是B超。最常用的就是超声检查，超声检查可以看肝脏的大小、形态，包括质地、有没有肿块等，这些也是肝脏功能非常重要的指标。肝炎病人，一定要定期去检查，每六个月至少有一次、每年两次要进行体检，这种体检不是一般的体检，应该叫基于肝癌的早期筛查，可以轻易在早期诊断肝癌。

肺癌是我国的发病率最高的恶性肿瘤之一，诊断为早期（IA期）的肺癌患者经过规范化治疗后（外科手术或立体定向放疗），5年生存率能高达70%以上，但是我国80%左右的肺癌患者查出来都是中晚期，而晚期肺癌患者5年生存率不足5%。肺癌发病隐匿，早期甚至中期肺癌通常都没有症状，直到疾病发展到晚期、不可治愈的阶段才会出现明显的症状，患者往往难以靠自己发现患病，所以不少人都寄希望于常规体检。

随着科技的发展，图像的大小和数量都在迅速的增加，这给传统的人工诊断带来极大挑战，使得使用计算机进行处理和分析变得十分必要。基于深度学习的人工智能在图像识别上已经取得了巨大的成就。

医学图像分割的一直受到人们的高度重视，而分割算法又是影响分割效果的关键因素，因此学者们不断在对分割算法进行研究，针对医学图像的特点，采用不同的分割方式。

深度学习以一种具有多隐层的模型，用底层的输出作为高层的输入。从下到上是一个无监督学习的过程，它能够自动学习有用的特征，并将低级的特征表示为高级特征；从上到下是有监督的学习过程，通过带标签的数据对整个网络的参数进行优化、调整，使整个网络具有更好的特征学习能力。这种特征的学习和表示结构，对图像的形变、平移有很强的鲁棒性。这样刚好解决了医学图像特征不容易学习的难题，我们可以再结合传统的分类算法，将不同区域的分割出来，标记出感兴趣的区域，最终完成图像的分割。

拿肺癌来说，国内医疗领域人工智能领先团队Airdoc基于深度学习开发的算法，通过结节定位、结节大小判断、结节恶性指标计算快速检测肺结节。通过Airdoc模型可以协助筛查项目在短时间内完成人群的筛查工作，帮助临床医生快速发现和诊断肺结节。

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