金征宇

中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院放射科，北京 100730

人工智能已經(jīng)廣泛應(yīng)用于很多醫(yī)療領(lǐng)域，隨著技術(shù)的逐漸進步，其在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中的應(yīng)用得到了蓬勃發(fā)展。醫(yī)學(xué)影像人工智能肇始于20世紀60年代，但是由于當時技術(shù)水平的限制，其發(fā)展并未達到預(yù)期。20世紀80年代，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于人工智能的計算機輔助診斷（computer-aided diagnosis，CAD）軟件的開發(fā)應(yīng)用，人工智能開始逐漸整合到放射科日常工作流程中。進入21世紀以來，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，其在醫(yī)學(xué)影像尤其是腫瘤影像中的應(yīng)用日新月異，在腫瘤檢出、定性診斷、自動結(jié)構(gòu)化報告、腫瘤提取及腫瘤放療靶器官勾畫等方面已經(jīng)有較多的臨床研究和應(yīng)用［1］。

人工智能是指具備解決問題能力，同時能夠自我學(xué)習并解決相關(guān)衍生新問題的人工產(chǎn)品。人工智能技術(shù)整合入計算機系統(tǒng)，試圖在解決某一問題時達到或超過人類的水平［2］。由于醫(yī)學(xué)影像臨床工作的復(fù)雜性，直到近期人工智能技術(shù)才能進行精準的醫(yī)學(xué)影像圖像分析［3］。目前學(xué)術(shù)界普遍接受的觀點是，人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像日常工作中，可以減少放射科醫(yī)師的重復(fù)簡單工作并降低人為錯誤，但即使其能達到更高的技術(shù)水平并能控制成本應(yīng)用于臨床工作，也不能取代放射科醫(yī)師的全部臨床工作，尤其是需要與人溝通交流的相關(guān)工作［4］。

人工智能在腫瘤影像中應(yīng)用較為成熟的領(lǐng)域包括：① 肺部結(jié)節(jié)和肺癌篩查；② 乳腺癌篩查；③ 前列腺癌影像診斷。

1 肺部結(jié)節(jié)和肺癌篩查

與基于人工智能技術(shù)的CAD軟件和放射科醫(yī)師分別單獨進行診斷相比較，CAD軟件與放射科醫(yī)師共同診斷可以有效提高胸片［5］和CT［6］上肺結(jié)節(jié)的檢出率。2016年進行的一項大規(guī)模研究在50臺CT掃描設(shè)備上使用了4種CAD軟件用以檢出放射科醫(yī)師漏診的肺部結(jié)節(jié)，發(fā)現(xiàn)CAD軟件可以檢出56%～70%漏診的結(jié)節(jié)，其中包括17%的3 mm以下腫瘤和69%～78%的3～6 mm腫瘤，這種大小的腫瘤經(jīng)常被醫(yī)師漏診［7］。使用更加先進的人工智能數(shù)據(jù)處理技術(shù)如多視點卷積網(wǎng)絡(luò)，可以進一步降低CAD軟件篩查肺部結(jié)節(jié)的假陽性率［8］。如果不同放射科醫(yī)師對肺部結(jié)節(jié)性質(zhì)有爭議，CAD軟件的診斷意見有助于結(jié)節(jié)性質(zhì)的判定。肺部結(jié)節(jié)和肺癌篩查的人工智能CAD軟件可以幫助放射科醫(yī)師準確檢出早期小腫瘤，降低醫(yī)師工作強度和人為錯誤的發(fā)生率［9］。

2 乳腺癌篩查

乳腺癌影像篩查是人工智能機器學(xué)習較早應(yīng)用的領(lǐng)域，目前CAD軟件已經(jīng)較好地融入乳腺癌影像診斷的日常工作流程中［10］。在乳腺鉬靶X線攝影［11］、超聲［12］、MRI［13］及X線斷層成像［14］等不同檢查方法中，基于人工智能的CAD軟件篩查乳腺結(jié)節(jié)、診斷乳腺癌的準確性均較高。

CAD軟件目前廣泛應(yīng)用于X線攝影對乳腺癌的篩查，相關(guān)研究主要集中在提高鈣化灶和腫塊檢出的準確性方面。X線攝影對微鈣化灶的檢出率較高，但對腫塊的檢出率受腺體密度的影響［15］。2016年，Patel等［16］開發(fā)了自然語言處理軟件算法，該算法準確獲得了543例乳腺癌患者乳腺X線攝影的關(guān)鍵特征，并與乳腺癌亞型進行了相關(guān)性分析，其診斷速度是普通醫(yī)師的30倍，且準確率高達99%。

CAD軟件可以輔助乳腺MRI的視覺評估，并提供有用的附加信息。研究發(fā)現(xiàn)，CAD軟件對MRI評估浸潤性乳腺癌對新輔助化療的反應(yīng)具有高特異度，可達100%，但靈敏度較低，僅為52.4%，因此尚不能取代視覺成像評估［17］。CAD軟件對MRI評估浸潤性乳腺癌的多灶性具有明顯優(yōu)勢，但對評估淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移狀態(tài)效果不佳［18］。

3 前列腺癌影像診斷

前列腺癌是西方男性發(fā)病率第1位的惡性腫瘤，多參數(shù)MRI在前列腺癌的影像檢出、定位和分期方面發(fā)揮著重要作用，但是前列腺多參數(shù)MRI技術(shù)較為復(fù)雜，序列較多，結(jié)果判讀時間較長，難度較大。已有研究發(fā)現(xiàn)，基于多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能CAD技術(shù)，在多參數(shù)MRI中可以較準確地自動診斷前列腺癌［19］。使用CAD軟件也可以準確地進行前列腺區(qū)域自動分割和腫瘤體積測定［20］。

此外，在腫瘤影像診斷臨床工作中，基于人工智能的機器學(xué)習技術(shù)，在腫瘤患者影像學(xué)檢查方法和流程制訂、影像成像、自動化解析影像和結(jié)構(gòu)化報告、圖像質(zhì)量分析、檢查放射劑量預(yù)估等方面，也有相關(guān)的研究報道，在今后的腫瘤影像實際臨床工作中可能會起到積極的作用［21］。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及其與臨床數(shù)據(jù)的緊密結(jié)合，腫瘤影像數(shù)據(jù)結(jié)合臨床數(shù)據(jù)，在人工智能輔助下轉(zhuǎn)換成臨床決策，是今后腫瘤臨床診療路徑中的重要發(fā)展方向［22］。在腫瘤影像學(xué)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的介入結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘，使得腫瘤影像大數(shù)據(jù)在人工智能篩選、梳理和提取后，可能轉(zhuǎn)換成有效的臨床決策［23］。2017年7月8日國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出了我國研發(fā)人機協(xié)同臨床智能診療方案的計劃。腫瘤影像技術(shù)的發(fā)展、人工智能技術(shù)的進步和醫(yī)療大數(shù)據(jù)的不斷積累，必將促使腫瘤智能醫(yī)療的發(fā)展進入新時代。