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尤其是像乳腺癌等发病率较高的疾病#xff0c;早诊断和早治疗意义重大#xff0c;能够有效降低病死率。

另一方面#xff0c;中国地域广阔且发展不平衡#xff0c;各地…世卫组织最新数据显示我国肿瘤疾病仍然呈上升趋势肿瘤防控形势依然比较严峻。

尤其是像乳腺癌等发病率较高的疾病早诊断和早治疗意义重大能够有效降低病死率。

另一方面中国地域广阔且发展不平衡各地经济水平和医疗保障水平差异极大医疗欠发达地区通常优质医疗资源供给不足、肿瘤筛查覆盖率较低加上救治能力薄弱使得很多地区的患者不能被及时发展和治疗。

因此创新的筛查方法对于肿瘤疾病的治疗意义重大既能够弥补医疗欠发达地区资源不足的短板又能够有效扩大筛查面积和提升肿瘤诊断效率。

近日贵州省铜仁市石阡县妇幼保健院与广州尚医网信息技术有限公司以下简称“尚医云”联合组织一场“AI点亮女性健康未来”免费乳腺癌筛查活动通过AI技术来大幅提升乳腺癌筛查覆盖率为中国的乳腺癌筛查打了个样儿。

AI技术开创乳腺癌筛查新思路

《柳叶刀》调研数据显示乳腺癌已经成为全球第一高发恶性肿瘤早发现、早诊断和早治疗对于乳腺癌的治愈极为关键。

在中国乳腺癌近十年呈现出发病人数上升、发病年龄年轻化、中晚期乳腺癌比例高、预后不佳的乳腺癌类型比例高和地区差异明显等特征尤其是早期乳腺癌患者的确诊比例低于发达国家。

相关数据显示相比于欧美等发达国家50~74岁女性接近80%的筛查覆盖率我国女性乳腺癌筛查的覆盖率远低于欧美。

为什么会造成这种情况核心在于筛查的不充分。

众所周知乳腺癌的筛查与诊断一直是业界的一项巨大挑战尤其是医疗资源欠发达地区。

当前开展大规模乳腺癌筛查主要面临三大核心挑战

首先医疗资源欠发达地区缺乏有经验的超声医生。

相关数据统计中国注册的超声医生仅有不到13万名而乳腺癌筛查的适龄人口达3.4亿在医疗资源欠发达地区缺乏有经验的超声医生进行有效的乳腺癌筛查和诊断使得这些地区的乳腺癌筛查难以提升覆盖率。

尚医云创始人兼CEO周振忠表示“很多偏远地区的区县级医院的超声医生尤为紧缺很难完成像大规模乳腺癌筛查的任务。

”

其次国内常用的乳腺癌筛查手段有X线、超声和核磁共振其中又以超声和X线为主但核磁共振价格更高X线筛查穿透性比较差不太容易发现小的肿块可能会导致30%的漏诊率超声筛查是主要手段但又容易存在人为失误导致漏诊与误诊等情况。

第三目前市场中缺少具有经济效益、可大面积复制的筛查方案。

X线、超声和核磁共振三种传统的筛查方案都会受制于地域、设备和人员等因素很难大范围复制。

不过随着人工智能技术的崛起正在加速开创乳腺癌筛查的新思路和新手段引发医疗领域的一场新变革。

通过人工智能与超声技术的结合利用深度学习、图像识别和智能算法对海量超声数据不断训练提高超声影像的识别和分析能力大幅提升诊断的准确性和效率。

这其中小济医生-AI超声乳腺癌筛查机器人以下简称“小济医生”是当前人工智能技术应用在医疗领域的一个代表。

作为是尚医云打造的第一款产品小济医生通过云计算、大数据、互联网等技术实现智能乳腺筛查显著降低基层医疗机构在大规模乳腺癌筛查过程中对超声医生的依赖有效缓解医疗资源欠发达地区的各项限制。

贵州省铜仁市石阡县妇幼保健院党委副书记、院长吴廷勇表示“通过引入‘小济医生’可显著提高超声影像的识别和分析能力从而提升乳腺癌筛查的准确性和效率缓解医疗资源短缺困境。

”

据悉此次石阡县的乳腺癌筛查活动已为当地1,500名适龄女性进行了免费乳腺癌筛查。

此外小济医生已在广东、山东等国内多个省份开展乳腺癌筛查活动已完成AI超声乳腺癌筛查数十万人次

亚马逊云科技助力尚医云点亮女性未来健康

一般而言45岁以下的女性乳房组织相对致密筛查方式以超声为主。

对于乳腺癌趋于年轻化而言超声筛查对于提升覆盖率意义重大。

不过在乳腺癌的筛查中乳腺病灶形态千变万化乳腺结节用几个特征来定性有局限性且有很多特征无法用语言来归纳总结当各种特征组合在一起时靠人类视力可能无法做出最准确的判断。

当人类的力量有局限时人工智能技术的优势就得以充分体现。

针对超声在乳腺癌筛查中遇到的挑战尚医云的思路通过使用海量的乳腺超声影像数据持续训练计算机视觉神经网络大模型不断提升检测水平并打造小济医生。

据悉“小济医生”已经实现自动检测并标注病灶、自动分类病灶、自动计算病灶尺寸、自动判断良恶性、自动计算BI-RADS分类、自动监测扫查手法等功能。

普通人员通过培训即可上岗无需超声医生在场操作或诊断有效降低医疗资源欠发达地区乳腺癌早筛难度。

“一位经验丰富的超声医生一天不停地工作最多能够完成五十人左右的筛查但是一台小济医生一天课筛查162人。

”周振忠直言道。

小济医生的出现一方面可以担任辅助诊断的重任无疑大幅提升了超声医生的筛查和诊断的效率另一方面凭借过硬的技术能力和专业性无需医生最终把关能够肩负起检查、报告和审核的超声临床全流程重任对于大幅乳腺癌覆盖率有着极大帮助。

目前小济医生的筛查准确率已经得到充分验证。

在国家癌症中心科研团队的安排的验证实验中小济医生对乳腺癌的确诊率、检出率甚至是比专业医大概高出30%左右。

可以看出小济医生有效解决了当前医疗资源欠发达地区缺少专业超声医生、人工误诊与漏诊等突出难题为乳腺癌大规模筛查带来了更具竞价比和可操作性方案对于中国乃至世界的肿瘤筛查诊断都具有重要意义。

在打造小济医生的过程中模型的训练、迭代与优化最为关键它是机器人筛查诊断高专业度的保障。

但是考虑到海量数据的训练并非易事尚医云选择了端侧模型云端模型的组合方式端侧模型在现场筛查的时候出结果云端的计算机视觉大模型对端侧筛查结果进行质控复核如此形成循环不断迭代优化最终确保小济医生的专业性。

例如乳腺癌筛查中的假阳性问题有些女性在筛查中会出现腺钼靶检查异常需要进一步检查而进一步检查的结果却是阴性即表明不存在癌症前后两次检查的分析结构往往相互矛盾不仅容易对女性造成心里负担而且极易造成过度检查甚至过度治疗。

对此小济医生也有妙招借助众多经验丰富医生的先验知识加上大模型能力引入时序数据分析等技术不断提升算法复杂度和专业度实现灵敏度能够达到90%以上特异度能够达到85%以上有效解决乳腺癌超声筛查中的假阳性问题。

对于尚医云而言强大的基础设施是小济医生能够持续迭代与优化的前提和保障。

为此尚医云选择与亚马逊云科技紧密合作充分利用云基础设施方面的优势来加速小济医生的模型训练与产品应用。

据悉尚医云首先利用了亚马逊云科技坚实的云计算底座来支撑。

基于亚马逊云科技计算、存储等云服务尚医云得以利用云端算力为“小济医生”大模型进行持续训练、迭代与优化。

其次亚马逊云科技快速的云计算服务响应为小济医生有效提高业务应用的稳定性使得其能够在多种应用场景和环境下为机构和用户持续提供稳定、高效和准确的筛查服务。

尤其是亚马逊云科技的基础设施遍及34个地理区域的108个可用区未来对于尚医云向全球拓展提供了保障。

第三亚马逊云科技提超过300多项安全、合规和治理方面的服务与工具为“小济医生”带来了兼顾的安全保障。

“尚医云在基础设施方面的能力是有限的借助亚马逊云科技强大且全面的云基础设施服务来进行大规模训练模型、优化是一条既快速有效又成本合理的路。

”周振忠表示道。

亚马逊云科技医疗与生命科学行业方案高级总监黄庆春则表示“亚马逊云科技一直致力于运用数字化技术为医护服务提供者、医疗技术企业等提供定制化的服务和解决方案促进AI技术与医疗行业更加深度融合赋能医疗创新应用场景助力优化运营效率与改善临床效果为更多人带来优质的数字化健康医疗体验。

”

综合观察医者,仁术也。

如今这个“术”的人工智能含量正越来越高。

医疗被认为是人工智能技术最有应用前景的领域之一。

尚医云通过领先的云服务专业大模型的思路打造出全球第一个大规模

超声乳腺癌筛查应用堪称医疗AI的经典组合对于未来AI在医疗其他领域的应用有着重要的借鉴意义。