AI启示录:在治疗与生存质量之间争取最大利益

最近体检结果显示她肺上有一个8mm的小结节,刘阿姨知道肺结节有良恶之分。

作者: 大健康派编辑 来源: 互联网 我来投稿 2019-07-10 14:04:56

最近体检结果显示她肺上有一个8mm的小结节,刘阿姨知道肺结节有良恶之分,良性的话通过服药可控甚至无需治疗,但若为恶性则需立即切除,可能形成肺癌危及生命。


令她纠结的是,既怕错把肺癌当良性疾病,耽误最佳治疗时机;也怕贸然手术可能白挨一刀,影响肺功能,降低生活质量。整日忧心忡忡的刘阿姨,寝食难安。

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困扰1亿中国人的“肺结节” 要不要切?


随着医学发展及体检的不断普及,刘阿姨这样的患者并不在少数。据东南大学附属中大医院呼吸内科负责人朱晓莉介绍,目前中国有1亿肺结节患者,其中8000万患者都是小于8mm的小结节,在此其中只有2%-3.6%是恶性肺结节。


面对民众对于肺结节早期确诊的迫切需求,医疗技术正经历着严峻考验。


如何判断肺结节的恶性概率以及治疗方式?不光患者感到纠结,大部分的临床医生也常常感到“两难”,他们既希望能帮助患者消除隐患,也不愿“矫枉过正”造成过度医疗。


天津市胸科医院胸外科医生李鑫表示:“医学有很多不确定性,并非每个检查都能给出明确的结果,我们医生每天都在治疗和患者生存质量之间,争取最大的利益。”


通常情况下,医生会依据临床经验通过观察肺结节大小、密度(即实性成分)、倍增时间以及影像学特异征象等推断恶性概率。对于10mm以下的小结节,一般有一个观察期,通过体积和密度的时间变化来明确诊断。


这个过程中,医疗行为更像一把“尺子”,将医学、技术、伦理、人文等多方因素糅合起来,“丈量”出最优建议推荐给患者,再由患者评估决定治疗方式。除特殊情况,医生不会主动要求患者进行手术。


避免肺结节造成生命的“悲剧”,破局医患双方的“两难”抉择,我们还需要“尺子”的刻度更加精细。


诊断早期肺原位癌  AI带来新惊喜


在天津市胸科医院影像科办公室里,吕军医生正专注地查阅每份影像资料并及时作出判断。面对肺结节的诊断评估时,他会不时地反复查看两台显示器界面,参阅AI标注的肺结节病灶,以免遗漏极微小的病灶。

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与此同时,一份通过AI分析的诊断报告会在电脑桌面上显示,具体包括结节的位置、大小、性质、边缘、CT值、恶性概率、定性诊断等内容。如今,吕军已经喜欢上了这个“AI助手”,它分析的数据更全面,速度更快,辅助医生确保肺结节诊断的准确性,于患者而言,可以降低多次诊断的麻烦,减轻医疗负担。


有这样一个病例,患者在PET-CT检查后提示肺部3个小结节均为炎症,而通过AI系统得出的结论却为恶性。据接诊医生介绍,“这位患者的3个结节,有两个都靠近左肺中央处,无法进行诊析,而切除全肺要十分慎重。所以,我们先通过微创手术对边缘处的结节进行活检,病理诊断为恶性。”因此,天津胸科医院的胸外科团队选择对患者行一侧肺全部摘除手术,在对摘除的病灶进行病理诊断后发现,3个病灶均为恶性,这也证实了AI检测在临床应用的准确性,在某些方面取得了喜人的成绩。


这样的“惊喜”并非少数。胸外科主任张逊教授介绍,目前AI标注的恶性结节,同病理结果一致的现象越来越多(病理结果一般为肿瘤诊断的金标准),这也令临床团队为患者制定下一步治疗方案时,多了一分自信与从容。要论幕后功臣,当属2018年开始投入使用的京津冀肺癌AI辅助诊疗平台。因为这样的医疗AI的辅助,使丈量肺结节的“尺子”相比以往更加精准了。


自医院采用该平台以来,原本对AI接受程度不高的医生,逐渐认可了AI,辅助诊断病例量逐月递增。“AI基本不漏诊,诊断速度更快,患者回访遗漏率更低,对于患者早期确诊意义重大,”在天津市胸科医院胸外科医生程世钊看来,AI还方便医生复盘总结,提高阅片能力,在医患之间都能起到“拐杖”效应。


张逊教授同样对AI在提升医生工作效率方面的表现予以肯定,同时,他对肺部癌前病变和原位癌的AI早期诊断,持较高期待,认为“这有利于推动行业标准化”。


肺癌AI辅助诊疗平台,就是结合大数据病历库通过人工智能比照进行分析,最后出具患者影像诊断信息,辅助医生进行临床诊断。截至目前,肺癌AI辅助诊疗平台在天津市胸科医院累计使用超过20000例次,其中有病理金标准的数据达数千例,AI肺结节检出率从82%提升到99%,良恶性预测准确率从51%提升到90%,等效于PET-CT对肺结节良恶性预测的准确率,且对小结节良恶性预测的准确率明显高于PET-CT.


AI助力肺癌早筛 还需破局临床“痛点”


从2017年至今,AI技术在医学领域拓展的目光,大部分都聚焦在AI辅助诊断肺结节项目。公开数据多、数据获取相对便利,以及肺结节影像直观、便于观察诊断的特性,造成AI进入门槛不高。同时,胸部CT放射影像技术是肺癌早期筛查最重要的手段之一,AI辅助诊断肺结节存在较为迫切的市场需求。


复旦大学附属中山医院白春学教授在解读《肺结节诊治中国专家共识(2018年版)》时强调,关于不同类型肺结节的处理原则需“进行AI分析或者请有经验的专家会诊”,也说明AI技术在医疗领域不断被接受认可。


因此,近年来市场上提供AI识别肺结节服务的平台不断涌现,但据公开数据显示,各平台披露出的AI监测准确率等数值并无太大差距,从某种意义上讲,这反映出领域内很多平台创新能力不够,同时受到数据来源、算法和监管因素等限制,纷纷选择了相似的领域,但缺乏落地实践经验。

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在外出参会学习与同行交流时,李鑫感到,目前很多AI产品在比赛、演示中的数据足够亮眼,但有些“自娱自乐”,在临床应用场景上欠缺医学能力,应用于真实诊疗似乎有点 “不接地气”。


医疗AI整体目前还处于初级探索期,未来还需大幅提升。“利用AI辅助诊疗平台更像‘如虎添翼’,但临床诊断需要逻辑推理能力,AI尚无法模拟临床上的因果关系,同时在兼容性方面,AI的学习也会出现偏移。”吕军说。


作为天津市胸科医院AI技术支持方,零氪科技AI团队产品经理张建华认为,医疗AI目前像“还没有做出太多成绩的小学生”,涉足医学诊疗的“深水区”,产品还需要不断地在真实世界研究的场景下,进行迭代升级。


事实上,为了推进AI在医疗场景中的真正落地,零氪AI团队与天津市胸科医院紧密合作,通过建立微信群,实时与临床医生进行充分交流。“我们十分看重医生的临床使用反馈,这有助于我们不断打磨产品,让AI真正融入到医生的工作场景中。”据张建华介绍,对于一些小的修改,一般当天就会有技术人员前往医院解决;而对于一些较大调整,团队会依据解决方案,对平台进行迭代升级。


人工智能和大数据就像一枚硬币的正反面那样密不可分,零氪基于高质量的数据,使AI产品的设计不盲目追求规模化,而是聚焦单病种全流程平台的研发,让AI走出实验室,让算法在临床场景进一步验证和提升。在不断对AI进行优化升级的同时,团队也在积极探索一项多中心、前瞻性、随机对照的临床试验研究,希望进一步推动医疗AI功能落地,为临床应用提供更多证据。


敬畏生命,科技向善。医学AI的应用不仅能一定程度上解决肺小结节原位癌的诊断“难题”,未来在临床诊疗、医学科研等方面都将发挥巨大价值。实现这一愿景的关键在于医疗AI的应用,需要始终紧盯临床落地价值,重点关注实际应用而非停留在技术提升实验室结果层面,在不断解锁生命密码的过程中,创造务实而有温度的医学人工智能。


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