科學(xué)家正在通過(guò) AI 的力量，改變?nèi)橄侔┑默F(xiàn)狀。在全球范圍內(nèi)，每年有超過(guò) 60 萬(wàn)名女性因乳腺癌而無(wú)法存活。美國(guó)有八分之一的女性一生中會(huì)被診斷出患有乳腺癌。
這些數(shù)字聽(tīng)起來(lái)很可怕，但并非毫無(wú)希望。
當(dāng)處于最早的局部階段時(shí)，5 年相對(duì)生存率為 99%。近年來(lái)，早期檢測(cè)和治療方法的進(jìn)步顯著提高了乳腺癌的生存率，目前美國(guó)有超過(guò) 400 萬(wàn)乳腺癌幸存者。
AI，就是這項(xiàng)進(jìn)步背后的一個(gè)重要推動(dòng)性力量。
近日，Science 在 X 上連發(fā)多篇帖子，展現(xiàn)了 AI 在乳腺癌檢測(cè)方面的應(yīng)用潛力。
「人工智能提前 5 年檢測(cè)出乳腺癌」。
這條推文不僅得到了 Lecun 的轉(zhuǎn)發(fā)，也引發(fā)了大量網(wǎng)友的討論。
AI 對(duì)人類(lèi)社會(huì)的影響，絕不只有當(dāng)下大熱的生成式 AI，更可能「going to save lives」，為人類(lèi)減少病痛，帶來(lái)福祉。
MIT CSAIL 實(shí)驗(yàn)室和 Jameel Clinic 的科學(xué)家創(chuàng)建了一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)「Mirai」，可以根據(jù)傳統(tǒng)的乳房 X 光檢查來(lái)預(yù)測(cè)乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)。
論文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.aba4373
「Mirai」標(biāo)志著向個(gè)性化癌癥篩查和更好的患者治療結(jié)果邁出了重要一步。
Mirai：更早發(fā)現(xiàn)乳腺癌減少篩查傷害
乳房 X 光檢查（Mammogram）用于檢測(cè)沒(méi)有乳腺癌體征或癥狀的女性的乳房變化。
世界各地的衛(wèi)生組織支持 Mammogram 篩查以實(shí)現(xiàn)早期癌癥檢測(cè)，并且它已經(jīng)證明了其價(jià)值，可將死亡率降低 20-40%。
雖然這是一個(gè)用于早期檢測(cè)的最佳工具，但有很多亟待改進(jìn)的地方：假陽(yáng)性、假陰性、圖像解讀中的人為差異以及缺乏專(zhuān)業(yè)放射科醫(yī)生……
而 Mirai 作為一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以借助人工智能的力量來(lái)預(yù)測(cè)乳腺癌的形成，它包括三項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新：
時(shí)間點(diǎn)聯(lián)合建模
非圖像風(fēng)險(xiǎn)因素的選擇性使用
確保跨臨床環(huán)境中性能一致性
這使得 Mirai 能夠提供準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并適應(yīng)不同的臨床環(huán)境。
Mirai 不僅可預(yù)測(cè)患者在未來(lái)不同時(shí)間點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，還可納入年齡和家族史等臨床風(fēng)險(xiǎn)因素（如果有的話）。
此外，它還能在微小的臨床差異（如不同的乳腺 X 射線照相設(shè)備）情況下保持穩(wěn)定的預(yù)測(cè)結(jié)果。
該模型很有前途的一點(diǎn)在于，它能夠適用于不同人種。
Mirai 對(duì)白人和黑人女性的準(zhǔn)確率相當(dāng)，鑒于黑人女性的乳腺癌死亡率比白人婦女高出 43%，這是一項(xiàng)重大進(jìn)步。
大規(guī)模驗(yàn)證
為了將基于圖像的風(fēng)險(xiǎn)模型整合到臨床護(hù)理中，研究人員需要對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)，并在多家醫(yī)院進(jìn)行大規(guī)模驗(yàn)證。
研究小組利用麻省總醫(yī)院（MGH）的 20 萬(wàn)多份檢查結(jié)果對(duì) Mirai 進(jìn)行了訓(xùn)練，并利用麻省總醫(yī)院、瑞典卡羅林斯卡研究所和臺(tái)灣長(zhǎng)庚紀(jì)念醫(yī)院的數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證。
現(xiàn)在安裝在 MGH 的 Mirai 在預(yù)測(cè)癌癥風(fēng)險(xiǎn)和識(shí)別高危人群方面的準(zhǔn)確性明顯高于以前的方法。
它的表現(xiàn)優(yōu)于 Tyrer-Cuzick 模型，識(shí)別出的未來(lái)癌癥診斷數(shù)量幾乎是 Tyrer-Cuzick 模型的兩倍。
而且，在不同種族、年齡組、乳房密度類(lèi)別和癌癥亞型中，Mirai 都能保持準(zhǔn)確性。
CSAIL 博士生、論文的第一作者 Adam Yala 說(shuō)，「改進(jìn)后的乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)模型能夠?qū)崿F(xiàn)有針對(duì)性的篩查策略，與現(xiàn)有指南提供的方法相比，可以更早發(fā)現(xiàn)乳腺癌并減少篩查傷害。」
該團(tuán)隊(duì)正與來(lái)自全球不同機(jī)構(gòu)的臨床醫(yī)生合作，在不同人群中進(jìn)一步驗(yàn)證該模型，并研究其臨床實(shí)施情況。
目前，研究人員正在改進(jìn) Mirai，利用患者的完整影像病史，并結(jié)合斷層合成等先進(jìn)篩查技術(shù)。
這些改進(jìn)措施可以完善風(fēng)險(xiǎn)篩查指南，為高風(fēng)險(xiǎn)人群提供更敏感的篩查，同時(shí)減少其他不必要的程序。
將 AI 應(yīng)用于乳腺癌檢測(cè)的更多研究
不止 Mirai，Science 還推薦了有關(guān) AI 檢測(cè)乳腺癌的更多研究。
為了提高乳腺癌的生存率，研究人員設(shè)計(jì)了一種可穿戴超聲波設(shè)備，可以讓患者在早期階段檢測(cè)到腫瘤，這項(xiàng)研究同樣來(lái)自 MIT。
麻省理工學(xué)院工程學(xué)院院長(zhǎng) Anantha Chandrakasan、電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授 Vannevar Bush，以及一位該研究作者說(shuō)道：
「這項(xiàng)工作將利用材料、低功耗電路、人工智能算法和生物醫(yī)學(xué)系統(tǒng)方面的進(jìn)步，極大地推動(dòng)超聲波研究和醫(yī)療設(shè)備設(shè)計(jì)?！?/p>
「并且為乳腺癌的檢測(cè)和早期診斷提供了一項(xiàng)基本能力，而這是取得積極療效的關(guān)鍵。」
除此之外，此前《紐約時(shí)報(bào)》有過(guò)一則「AI 檢測(cè)出了醫(yī)生遺漏的乳腺癌」的相關(guān)報(bào)道。
報(bào)道稱，匈牙利已成為人工智能軟件發(fā)現(xiàn)癌癥的主要試驗(yàn)場(chǎng)，醫(yī)生們正在爭(zhēng)論這項(xiàng)技術(shù)是否會(huì)取代他們的醫(yī)療工作。
2016 年，世界領(lǐng)先的人工智能研究人員之一 Geoffrey Hinton 認(rèn)為，該技術(shù)將在五年內(nèi)超越放射科醫(yī)生的技能。
「我認(rèn)為，如果你是一名放射科醫(yī)生，你就像動(dòng)畫(huà)片里的 Wile E. Coyote」，他在 2017 年對(duì)《紐約客》說(shuō)。
「你已經(jīng)在懸崖邊上了，但你還沒(méi)有往下看，下面是看不到地面的深淵?！?/p>
Hinton 所言非虛，在 Science 發(fā)布的推特中，就有一篇研究發(fā)現(xiàn)，使用人工智能的醫(yī)生比不使用人工智能的醫(yī)生更容易發(fā)現(xiàn)乳腺癌。
這項(xiàng)研究表明，人工智能還能自動(dòng)處理一半以上的掃描，大大減輕放射科醫(yī)生的工作量。
將研究推向市場(chǎng)
Science 在 X 上還特別提到了一個(gè)人 ——Dr. Connie Lehman。
Connie Lehman 是哈佛醫(yī)學(xué)院放射學(xué)教授兼馬薩諸塞州總醫(yī)院放射專(zhuān)家，也是本文開(kāi)頭具有奠基性作用的論文的合著者。
她早在 1998 年開(kāi)始從事計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì) (CAD) 工作時(shí)，就對(duì)其改善乳腺癌檢測(cè)的潛力感到興奮。
她堅(jiān)信 CAD 技術(shù)將幫助放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)更多癌癥、實(shí)現(xiàn)早期診斷，并有可能產(chǎn)生更高的治愈率。
但故事并沒(méi)有像她想象的那樣結(jié)束。
「雖然實(shí)驗(yàn)室的研究發(fā)現(xiàn) CAD 可以發(fā)揮作用，但它并沒(méi)有在臨床上產(chǎn)生我們所希望的影響?！?/p>
Lehman 回憶道，「但我謹(jǐn)慎樂(lè)觀地認(rèn)為，新的人工智能模型將更成功地利用計(jì)算機(jī)的力量來(lái)增強(qiáng)成像的影響。」
如今的 Lehman 正在將 Mirai 背后的技術(shù)推向市場(chǎng)，創(chuàng)辦了 Clairity。
Clairity 致力于利用人工智能的進(jìn)步讓醫(yī)學(xué)圖像釋放出新的見(jiàn)解，準(zhǔn)確地識(shí)別出那些患癌癥風(fēng)險(xiǎn)最高的人。
值得一提的是，Dr.Lehman 對(duì)自己的研究成果相當(dāng)?shù)驼{(diào)，這個(gè)消息還是 Lehman 的兒子透露給 Science 的。
后來(lái)又獲得了 Science 的轉(zhuǎn)發(fā)。
并寫(xiě)下了「AI CAN BE GOOD!」這樣令人充滿期冀的文字。
參考資料：
https://news.mit.edu/2021/robust-artificial-intelligence-tools-predict-future-cancer-0128
https://www.cnn.com/videos/health/2023/03/07/artificial-intelligence-breast-cancer-detection-mammogram-cnntm-vpx.cnn
https://news.mit.edu/2023/wearable-ultrasound-scanner-breast-cancer-0728
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