腾讯觅影发布乳腺肿瘤筛查AI系统 国内首次实现肿瘤良恶性识别

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”正式发布乳腺肿瘤筛查AI系统，首次在国内利用人工智能实现了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。

“腾讯觅影”发布乳腺肿瘤筛查AI系统

据悉，“腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查AI系统由腾讯公司与中山大学附属第一医院、中山大学孙逸仙纪念医院、广东省中医院、广东省妇幼保健院和广东省第二人民医院等医院联合研发，目前已经在广东省第二人民医院及全国其他10余家三甲医院进入临床预试验。该系统的推出，将有助于临床医生更准确、高效地发现乳腺肿瘤，提升基层医院对早期乳腺癌的诊断水平，帮助患者获得早筛早诊早治的医疗服务。

推动“早筛”应对女性“头号杀手”

2018年4月，国家癌症中心发布的最新一期全国癌症统计数据显示，乳腺癌在中国女性癌症的发病率中稳居第一，已成为威胁女性健康的“头号杀手”。

中山大学附属第一医院甲状腺乳腺外科主任吕伟明教授指出，由于饮食习惯偏向高脂多油，生活和工作压力增大，主动和被动吸烟增多，我国乳腺癌发病率近年来增速位于世界前列，尤其是北京、上海、广州等城市发病率，已接近欧美发达国家的高发水平。我国乳腺癌病患具有发病年龄早，就诊病期晚的特点，女性乳腺癌平均发病年龄较欧美国家年轻10岁左右，发病高峰年龄在45至55岁，由于自身重视程度不足，而且缺乏有效的筛查，导致了国内乳腺癌初诊时分期较晚。

中山大学孙逸仙纪念医院乳腺肿瘤中心主任、哈佛大学肿瘤中心讲师刘强则表示，中国女性的乳腺癌防范意识不够是关键问题：乳腺癌只要早期发现，治愈率很高，保乳几率也很高，而由于拖延，导致延误了治疗，保乳几率也就大大降低。相对肺癌、胃癌等癌症，乳腺癌更易防治、治愈，早期乳腺癌的五年生存率可达90%以上，发现越晚，生存率和保乳希望就越低。因此，精准、定期的筛查至关重要，通过早筛手段和规范化、个体化综合治疗，能有效的降低乳腺癌死亡率。

当前，乳腺癌早筛工作的难点在于推动优质医疗资源精准下沉，提高年轻医生和基层医生的早筛水平。我国历来对乳腺癌防治高度重视，全国妇联、卫生部在2009年7月7日就共同启动全国农村妇女“两癌”检查项目，包括乳腺癌和宫颈癌。但是国内人口基数大，缺乏有资质的专科医生，令早筛的普查推进有一定困难。而且国内乳腺专业的放射科、超声科医生人数较少，处于连轴工作状态，很难抽出时间和精力去培养年轻医生和基层医生。

AI助力突破传统乳腺筛查难题

据了解，乳腺钼靶X线摄影检查是目前国内外常见的乳腺肿瘤筛查手段，医生需要花费大量的精力进行多图比对诊断，在乳腺腺体致密丰富的情况下，准确辨别腺体和病变是一个不小的挑战。而人工智能医学影像分析技术的出现，则为乳腺钼靶X线摄影检查带来了破题思路。

"腾讯觅影"乳腺肿瘤筛查AI系统采用了全新设计的TMuNet模型，这是一个专为乳腺钼靶筛查而设计的神经网络模型，针对性地解决了乳腺钼靶检查需要多图诊断，图片分辨率过大不易进行机器训练等技术难题，使得"腾讯觅影"乳腺肿瘤筛查AI系统对乳腺肿瘤的识别准确率，比采用通用神经网络模型提升超过20%。

同时，在腾讯与中山大学附属第一医院、中山大学孙逸仙纪念医院、广东省中医院、广东省妇幼保健院和广东省第二人民医院等联合研发过程中，集中挖掘出大量疑难病例，通过医学专家论证与标注，大大增强了AI模型对疑难病例的分辨能力。

据介绍，“腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查AI系统相较传统肉眼筛查实现了两大重大突破：首先，传统乳腺钼靶检查需要医生观察患者乳房影像，再根据自身经验对病情作出诊断，“腾讯觅影”能自动识别并定位可疑病灶，标出肿块灶和钙化灶位置，帮助医生快速找到疑点。其次，“腾讯觅影”能进一步判别肿瘤的良恶性风险程度，并自动生成乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分级报告。这两大技术突破，AI医疗领域的新突破，旨在通过AI技术与医生的相互配合，大大提高医生的“看片”效率，减少“漏诊”的发生。

经大样本、非同源、多中心的测试统计，“腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查AI系统检测乳腺钙化和恶性肿块的敏感度分别达到了99%和90.2%，对乳腺肿瘤的良恶性判别敏感度和特异度分别为87%和96%。这意味着人工智能技术有望在乳腺癌早筛中成为临床医生的得力助手，辅助医生更准确、高效地发现乳腺癌。

未来，通过医联体、远程诊断等方式，“腾讯觅影”乳腺肿瘤筛查AI系统有望下沉到基层医疗系统，通过人工智能技术的传递，帮助基层医生提升乳腺癌的早筛水平，为广大城乡群众提供普惠医疗的新途径。