乳腺癌是世界女性健康的第一殺手，而我國是乳腺癌發(fā)病率增長速度最快的國家之一，并且以每年2%的速度遞增。當(dāng)人類持續(xù)多年鍥而不舍地嘗試開發(fā)和綜合利用各種最先進(jìn)的技術(shù)手段以及藥物治療之后發(fā)現(xiàn)大部分晚期癌癥患者的預(yù)后仍然像一個謎時。人類終于不得不接受把癌癥的治療端口前移的選擇，集中在早診斷、早發(fā)現(xiàn)、早預(yù)防、早治療的維度上。因此，針對乳腺癌的威脅，國家自2009年起就發(fā)起了關(guān)于兩癌篩查的國家免費公共衛(wèi)生項目。
01、生理差異 使我國不能“照抄”歐美
雖然國家發(fā)起了免費兩癌篩查的公益項目，但由于大眾的醫(yī)學(xué)健康意識尚未系統(tǒng)建立、技術(shù)尚不成熟、人力成本等因素，篩查進(jìn)度不盡人意。目前對于乳腺癌的早期篩查，最可靠的方式是醫(yī)學(xué)影像，發(fā)達(dá)國家多采用鉬靶作為常規(guī)檢查方式，美國的家庭醫(yī)生會建議40~49歲的女性每2年鉬靶攝影篩查1次，大于50歲的女性建議根據(jù)個人情況進(jìn)行鉬靶攝影篩查，而建議50-74歲女性每2年鉬靶攝影篩查1次。中國也在2018年發(fā)布的《中國乳腺癌篩查與早診早治指南》中，明確了在乳腺癌篩查時，采用鉬靶結(jié)合超聲的方式。
由于亞洲女性生理結(jié)構(gòu)與歐美人種的差異，亞洲人鉬靶攝影的影像辨識早期乳腺癌的難度遠(yuǎn)大于歐美，而超聲篩查乳腺癌敏感性低，特異性差，只作為鉬靶的輔助檢查手段，但在亞太地區(qū)，超聲作為主要篩查方式或許更加符合國情。但是，超聲屬于動態(tài)圖像檢查，對于檢查醫(yī)生的水平、集中度都有著較高的要求，因此以超聲作為主要的乳腺癌篩查手段同樣存在困難。
02、超聲破局?技術(shù)難度大
既然超聲篩查存在弊端，那么我們是否可以用一些方案來補(bǔ)充呢？顯然，AI系統(tǒng)能夠更好的解放醫(yī)生，降低醫(yī)生的工作強(qiáng)度，而依托于大數(shù)據(jù)，也能使檢查結(jié)果更加準(zhǔn)確，但采用一直以來的截取圖像，再用AI分析的傳統(tǒng)AI分析方式，對于超聲檢查而言意義不大。
AI技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像輔助診斷方向上的發(fā)展，隨著算法、數(shù)據(jù)成熟程度等因素的不斷進(jìn)化。最初AI主要面向2D影像，因為算法和數(shù)據(jù)的公開程度分為兩個階段，第一階段多以肺結(jié)節(jié)/眼底等擁有公開數(shù)據(jù)集的產(chǎn)品，第二階段是以乳腺鉬靶等病種為代表的無公開數(shù)據(jù)集的病種。自此之后，面向3D影像的AI輔助診斷產(chǎn)品被開發(fā)出來，廣泛應(yīng)用于CT/MR等需要進(jìn)行三維重建的領(lǐng)域，盡管大大增加了AI分析的難度，但在目前的應(yīng)用當(dāng)中，效果卓絕。
然而AI識別仍然只停留在靜態(tài)圖像的解析上，面對超聲這種一系列連續(xù)的視頻信號，此前并沒有AI產(chǎn)品能夠做到，因為這一領(lǐng)域，既沒有公開的數(shù)據(jù)集，也沒有現(xiàn)成的算法模型，甚至連數(shù)據(jù)怎么采集、怎么標(biāo)注都還未有公認(rèn)的方法。因為二維圖像相對容易獲得且處理算法難度小，因此全國以及全球范圍內(nèi)，對超聲問題的探索大多都還著眼于二維影像，但對于實際應(yīng)用場景來講，二維圖病灶信息不夠充分，分析的準(zhǔn)確性存在天然的瓶頸，距真正的臨床輔助診斷有很大差距。這就意味著，超聲AI輔助診斷產(chǎn)品不僅要對視頻數(shù)據(jù)的采集、存儲和識別設(shè)計新的方法，還需要設(shè)計一套專門的算法。
03、時效性與準(zhǔn)確率矛盾
超聲研發(fā)目前面臨的最主要的技術(shù)難題就是對實時性以及準(zhǔn)確率的雙高要求，也就是既要達(dá)到實時性，同時又要有極高的準(zhǔn)確率。CT/MR的圖像采集和診斷是分開來進(jìn)行，因此AI系統(tǒng)有充足的時間來對圖像進(jìn)行處理，但由于超聲的診斷流程及特點，其要求超聲AI必須達(dá)到實時輔助診斷的效果。AI需在醫(yī)師操作超聲儀器時同時查看掃查的視頻影像進(jìn)行實時診斷，并給出診斷結(jié)果，再將結(jié)果反饋給醫(yī)師，才能有效的輔助醫(yī)師進(jìn)行診斷。
實時分析對AI的算法和算力提出了更高的要求，尤其是在醫(yī)療領(lǐng)域，對準(zhǔn)確率異常高的要求，而這就意味著模型的復(fù)雜度將會大大增加，以便提取更加豐富的特征，而超聲AI又不能犧牲時間來換取準(zhǔn)確率，因此算法方面面臨巨大挑戰(zhàn)。同時，由于視頻數(shù)據(jù)量巨大，所以日常超聲檢查并不會大量存儲視頻數(shù)據(jù)，通常是只留幾張具有代表性的圖片，給超聲數(shù)據(jù)的采集帶來極大挑戰(zhàn)。
另外，優(yōu)秀的模型還需要依賴高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而超聲視頻數(shù)據(jù)，每個病人通常十分鐘左右，以30幀/秒來算，那么一個病人的二維超聲影像就有10*60*30=18000張，這些都需要具有豐富超聲醫(yī)學(xué)知識的專家來標(biāo)注。而我國目前的現(xiàn)狀是超聲醫(yī)師本身就存在近十萬的缺口，其日常工作就非常繁忙，要找到專業(yè)的人員完成如此艱巨的標(biāo)注任務(wù)其挑戰(zhàn)難度可以想象。
04、創(chuàng)造新模型 醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)
作為超聲檢測的一個具體部位，乳腺自身的特點，也加劇了AI的技術(shù)研發(fā)難度。主要表現(xiàn)在兩個方面。一是乳腺病灶跟脂肪的區(qū)分困難；二是乳腺病灶良惡性判斷困難。
很多脂肪切面與病灶相似，因此超聲檢查時需對疑似病灶多角度掃查，降低假陽性診斷，而對于視頻檢測算法，由于實時性的需求，它更多的是關(guān)注當(dāng)前接收到的影像，對當(dāng)前接收的影像進(jìn)行分析。而通常的算法只能識別并分析病灶部分，而無法識別周邊信息，無法像真正的醫(yī)生一樣多角度綜合判斷。所以，乳腺超聲視頻檢測和分類算法的研發(fā)之路頗為曲折。
醫(yī)準(zhǔn)智能的研發(fā)團(tuán)隊克服了以上的種種難題，發(fā)布了國內(nèi)首個乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)，醫(yī)準(zhǔn)智能為這套系統(tǒng)建立了新的模型，針對乳腺超聲的兩個技術(shù)難點做出了針對性的調(diào)整。在《中國乳腺癌篩查與早診早治指南》發(fā)布后，醫(yī)準(zhǔn)智能就著手研發(fā)乳腺癌篩查AI，2019年率先開發(fā)出醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺鉬靶智能檢測系統(tǒng)，2020年，醫(yī)準(zhǔn)智能又完成了AI識別2D圖像到動態(tài)圖像的跨越，攻克了超聲AI的高地。
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針對由于乳腺病灶跟脂肪的區(qū)分困難而帶來假陽性增加的問題：在FPN利用多尺度特征的基礎(chǔ)上，加入了時間維度信息，并采用3D CNN，同時提取病灶時間維度和空間維度的三維特征，綜合以上特征，有效的剔除了脂肪等假陽性。
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針對病灶良惡性判斷困難問題：為了獲得更加準(zhǔn)確的良惡性分類結(jié)果，首先，通過病灶各個截面的視頻還原出病灶的三維結(jié)構(gòu)；其次，加入注意力機(jī)制，將周邊組織的特征以不同權(quán)重加入到病灶特征中，充分利用了病灶以及其周邊信息，獲得了更加準(zhǔn)確的分類效果。
醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)不需要對設(shè)備改動，且不需要調(diào)整現(xiàn)有工作流程，在醫(yī)生掃查病人的同時，AI服務(wù)器進(jìn)行實時分析，并在界面進(jìn)行標(biāo)記提示，對于僅毫秒級閃現(xiàn)的病灶也能精準(zhǔn)抓取，能夠有效的避免醫(yī)生由于視覺疲勞以及視覺敏感度不夠而產(chǎn)生的漏診。
自動病灶BI-RADS分類
作為應(yīng)用于臨床的系統(tǒng)，醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)還具有如下五大亮點：
??? 系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索方法（NAS），使用RTX2080Ti。達(dá)到每秒處理速度＞? 50幀，且檢測結(jié)果延遲＜0.09 秒，對于僅毫秒級閃現(xiàn)的病灶也能精準(zhǔn)抓取。
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征融合模擬恢復(fù)3D，從而得出病灶性質(zhì)良惡性判斷。
系統(tǒng)通過在所有影像中篩選有意義幀進(jìn)行判斷，從而有效降低假陽性率。
相對于僅僅利用病灶的某個截面特征進(jìn)行屬性分析，該系統(tǒng)還可以對包含病灶所有信息的整段視頻進(jìn)行分析，充分利用病灶的各個截面信息，對病灶整體進(jìn)行更加充分的屬性分析，同時給出病灶最大截面以及長短徑、面積等定量信息。
一鍵獲取，加快影像報告診斷效率；智能化超聲所見及診斷，協(xié)助臨床獲取疾病詳細(xì)文本數(shù)。
結(jié)語：
醫(yī)準(zhǔn)智能開發(fā)的乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)，或許將徹底改變?nèi)橄侔┑暮Y查，甚至改變整個AI輔助診斷行業(yè)的格局。以往的AI產(chǎn)品多依托于影像科，使用DR、CT、MR等影像設(shè)備，可絕大多數(shù)影像科設(shè)備無法將檢查環(huán)境前移，而超聲設(shè)備在此方面有著得天獨厚的優(yōu)勢，體型小巧無輻射的超聲可以脫離科室的束縛，將檢查環(huán)境前移，讓乳腺癌篩查更加便捷。
此外，過去的AI輔助診斷產(chǎn)品全部都是采用截取靜態(tài)圖像，AI進(jìn)行分析的操作，而AI直接分析動態(tài)圖像的醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)完全顛覆了AI輔助診斷領(lǐng)域的固有模式，為醫(yī)療AI解鎖全新技能。
從該產(chǎn)品早期合作醫(yī)院的使用反饋來看，超聲醫(yī)師使用醫(yī)準(zhǔn)智能乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)時不必改變操作方式，AI系統(tǒng)即時可給出參考意見并自動標(biāo)注，為超聲醫(yī)師的判斷提供強(qiáng)有力的支持，不僅縮短醫(yī)師判斷時間內(nèi)，還能減少醫(yī)師的精力消耗，且不再需要再搭配專門的錄入人員。同時做到大幅度提升乳腺篩查的準(zhǔn)確率、大幅降低超聲醫(yī)師的工作強(qiáng)度并為醫(yī)院節(jié)省人力成本，因此產(chǎn)品廣受超聲科醫(yī)生喜愛。
最后，據(jù)悉醫(yī)準(zhǔn)智能正在探索AI系統(tǒng)+影像設(shè)備集成模塊化的可能，未來，顛覆式的AI系統(tǒng)加上模塊化的影像產(chǎn)品勢必將覆蓋更多病種的檢查。中國的兩癌篩查已經(jīng)做了10年，但10年間乳腺癌的死亡人數(shù)仍然在不斷上升，很大一部分原因就是發(fā)現(xiàn)的太晚，乳腺超聲智能檢測系統(tǒng)能夠助力乳腺癌在篩查階段更早的發(fā)現(xiàn)病患，降低乳腺癌死亡率。
