【香港商報網訊】記者 黃裕勇 報導：宮頸細胞學陽性病變檢出率超過99.9%、判讀速度可達人工10倍……，6月11日，國內領先的第三方醫學檢驗機構金域醫學與華為技術有限公司在中國生物產業大會上聯合宣布，雙方在人工智能（AI）輔助病理診斷應用開發方面已取得突破性進展，AI輔助宮頸癌篩查模型，排陰率高於60%的基礎上，陰性片判讀的正確率高於99%，陽性病變的檢出率也超過99.9%。這是目前國際已公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水平。
金域醫學病理中心主任羅丕福博士
人工智能識別僅需36秒
細胞病理醫生鏡下閱讀宮頸細胞塗片，平均每例要花費6分鐘，而AI識別僅需36秒。通過AI輔助宮頸癌篩查模型判讀速度是人工判讀的10倍。
由金域醫學病理專家團隊與華為雲AI團隊合作，首次基於病理形態學，通過深度學習的技術，以病理專家的診斷標準訓練出精準、高效的AI輔助宮頸癌篩查模型，為AI在宮頸癌篩查方面更廣泛的應用打下了堅實基礎，也是數字化醫療與精準醫療的一次重要實踐，為未來腫瘤精準診斷惠及廣大人群提供了技術和數據上的支持。接下來，金域醫學將繼續聯合華為雲進行大規模驗證，並啟動相關註冊申請。
中國宮頸癌篩查的適齡婦女人群超過3.5億人，即使以每3-5年進行一次篩查的標準來衡量，目前國內的篩查能力仍然遠遠未能達到要求。其中一個重要原因就是細胞病理醫生的極度稀缺，制約了宮頸癌篩查進一步推廣。
當前，中國病理醫生的人才資源長期處於稀缺狀態。數據顯示，目前中國註冊病理醫生不足2萬人，以每百張床位配備1-2名病理醫生的標準計算，其缺口仍高達8-10萬人。
金域醫學首席信息官李映華
AI輔助宮頸癌篩查取得重大突破
據悉，此次金域與華為雲的合作主要集中在AI輔助宮頸癌篩查模型的開發。該項目帶頭人、金域醫學病理中心主任羅丕福博士介紹，本次開發基於金域歷年4350萬例宮頸細胞學篩查樣本，從中挑選出的近20萬個圖像塊，進行精準標註和AI輔助篩查模型訓練。
首先，由金域醫學多位病理專家進行標註，確保模型可以對各種病變細胞的形態進行充分的學習。基於這些圖像塊級別的標註，AI模型先對樣本進行初步分類，高效區分陽性細胞密度較高的樣本。然後，AI模型再進一步對陽性細胞進行精準識別，確保在陽性細胞密度較低的樣本上仍能獲取準確的輔助判讀結果。為確保結果無誤，算法還一併選取一系列可疑的局部視野，交由病理醫生最終複閱。
目前已用超過20000例樣本數據的驗證集，對該AI模型進行了驗證。驗證結果表明，該模型的排陰率為61.9%，陰性片判讀的準確率高於99%，陽性病變的檢出率超過99.9%。這已經是目前國際已公布的國內外AI輔助宮頸癌篩查的最高水平。
雙方優勢強強聯合 硬實力支撐模型開發
取得如此重大的突破，專業知識、樣本數據、AI技術與算力這些要素不可或缺。據悉，金域醫學和華為均拿出各自的硬實力為技術開發提供支撐。
金域醫學每年檢測標本量超過6000萬例的大樣本數據。其中，截至2018年底，金域宮頸病變檢測中心累計收到來自全國31個省市區的宮頸癌篩查樣本超過4350萬例。
此外，金域的病理醫生優勢也在此次開發中發揮了關鍵作用。目前，金域全職的病理醫生近500名，其中從事細胞病理學的醫生達近300名，數量居於全國醫療機構之首。
在技術支持方面，華為雲一站式AI開發平台ModelArts，從標註、訓練模型、圖片判斷、推理等方面為AI模型的訓練和應用提供了堅實的基礎。在標註階段，藉助華為雲ModelArts對已經上傳到雲端的海量圖像塊進行半自動化標註，大大節省了病理醫生標註的時間和精力。在算法層面，華為不斷迭代起來的人工智能算法在模型精度和速度上都達到了業界領先的水平。近期，華為雲AI 醫療團隊投入重兵，聚焦解決醫療領域的重大技術難題，且已經在肺結節檢測比賽LUNA-2016、超聲測量比賽HC-2018、腦中風分割比賽ISLES-2018 等多個醫療領域的頂尖賽事上獲得業界領先水平。同時，以華為AI昇騰系列芯片為代表的強大算力，有力支撐了整個AI模型的訓練與推理過程。
華為雲EI服務產品部負責人表示，深度學習技術的發展，使得AI輔助病理識別成為可能，而華為雲強大的算法、算力和一站式AI開發平台，結合金域的大規模樣本和病理學專家豐富經驗，最終使AI達到了病理專家「助手」水平。此次重大突破，正是AI與專家經驗場景有效結合的證明。
效率大幅提升 未來AI輔助篩查應用可期
若本次成果得以落地應用，預期可使病理醫生進行單次細胞學檢查的工作量減少超過60%，篩查效率大幅提升。未來，一旦AI輔助宮頸癌篩查落地應用和推廣，將可以大幅提升宮頸癌篩查服務覆蓋的人群範圍與服務頻率，使得對適齡婦女人群的篩查質量可以趨近發達國家的水平，促進宮頸癌早篩早治。
李映華表示，接下來，金域和華為雲將繼續投入更多樣本數據，對AI模型進行大規模驗證，提高模型的可靠性，使其可以適應更大範圍的試劑耗材與製片水平，將AI輔助篩查的應用範圍推廣到更貼近基層醫療水平的場景。
此外，金域醫學與華為雲還將在其他病理AI的場景中尋求新的合作方向，如在乳腺、消化道、腎臟、血液等亞專科場景，探索更多應用可能。