- 醫(yī)療健康人工智能應(yīng)用案例集
- 張學(xué)高 胡建平
- 2253字
- 2021-12-17 23:13:47
(九)早期食管癌輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)及新型服務(wù)模式應(yīng)用平臺(tái)
應(yīng)用單位:安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院
涉及科室:消化內(nèi)科和內(nèi)鏡中心
疾病種類:早期食管癌
案例簡(jiǎn)介:早期食管癌輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)及新型服務(wù)模式應(yīng)用平臺(tái),目前已經(jīng)在安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院落地應(yīng)用。該產(chǎn)品在單個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部屬于應(yīng)用項(xiàng)目,但是在省-市-縣三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)影像學(xué)輔助診斷模式應(yīng)用方面尚屬于探索階段。該產(chǎn)品使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、灰度共生矩陣、并行計(jì)算技術(shù)等相關(guān)人工智能技術(shù),應(yīng)用于消化內(nèi)科和內(nèi)鏡中心,疾病種類包括早期食管癌。通過(guò)該平臺(tái)建設(shè),可用于醫(yī)院臨床,對(duì)早期食管癌進(jìn)行在線篩查和輔助診斷,并對(duì)早期食管癌醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)進(jìn)行研究、開發(fā)與應(yīng)用,探索基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支撐向量機(jī)等新一代人工智能技術(shù)的信息系統(tǒng)在早期食管癌醫(yī)學(xué)影像輔助診斷中的應(yīng)用,探索面向于各類醫(yī)療機(jī)構(gòu)和人群的基于醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的新型醫(yī)學(xué)服務(wù)模式及其相關(guān)技術(shù)體系,促進(jìn)優(yōu)勢(shì)醫(yī)療資源尤其是專科優(yōu)勢(shì)資源的下沉。
1.案例背景

圖3-20 案例背景
食管癌是常見的消化道惡性腫瘤(圖3-20),全世界每年約有30萬(wàn)人死于食管癌。我國(guó)是世界上食管癌高發(fā)地區(qū)之一,如太行山、秦嶺地區(qū)、閩粵交界、湖北、山東、甘肅、江蘇、陜西等地,每年約15萬(wàn)人死于食管癌,男性多于女性,發(fā)病年齡多在40歲以上。食管癌典型的癥狀為進(jìn)行性咽下困難,先是難咽干的食物,繼而是半流質(zhì)食物,最后水和唾液也不能咽下。早期(Ⅰ期)食管癌患者手術(shù)切除后總的5年生存率為80%~90%,甚至在90%以上,腫瘤局部區(qū)域達(dá)到晚期(Ⅲ和Ⅳ期)的患者5年生存率則不到15%。通過(guò)對(duì)食管癌的早期篩查能大大提高患者的治愈率和存活率。
當(dāng)今,以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù)是全球的熱點(diǎn)。在過(guò)去的五年里,基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確度從95%提升到97%左右,從95%到97%看上去只提高了2%,但實(shí)際上是把錯(cuò)誤率降低了40%,這是巨大的進(jìn)步。在很多領(lǐng)域,它的認(rèn)知水平正在超越人類,創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)價(jià)值。
2.案例亮點(diǎn)
分析當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)早期食管癌輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)和平臺(tái)的構(gòu)建,傳統(tǒng)的流程主要是:首先提取區(qū)別于正常圖片的異常顏色及紋理信息,然后根據(jù)提取到的特征信息,利用經(jīng)典的分類算法識(shí)別診斷出存在異常病變的圖片。紋理提取方法主要包括灰度共生矩陣、局部二值模式(LBP)、Gabor特征等。然而,食管癌圖片因醫(yī)院拍攝設(shè)備、拍攝醫(yī)生個(gè)人手法的差別、癌癥病理圖片的不同時(shí)期及種類的多樣性,導(dǎo)致單一或者幾種聯(lián)合的紋理提取方法,并不一定能很好地表達(dá)區(qū)分出正常和癌癥圖片。同時(shí),在設(shè)計(jì)區(qū)分性的特征提取方法時(shí),往往要求算法設(shè)計(jì)者有很強(qiáng)的醫(yī)學(xué)背景知識(shí),這極大地提高了使用計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)診斷的應(yīng)用門檻。
隨著深度學(xué)習(xí)的興起流行以及深度網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)擬合能力,在該平臺(tái)的構(gòu)建中,我們利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)級(jí)聯(lián)多層卷積感知器,充分提取到圖片各種低級(jí)、高級(jí)的紋理顏色特征。在平臺(tái)輔助診斷的過(guò)程中,主要分為四步:流視頻及圖片預(yù)處理、食管判別模型、病變判別模型、癌癥判別模型。因拍攝手法、醫(yī)療設(shè)備不同,導(dǎo)致不同醫(yī)院的影像圖片大小、光照、色差不盡相同。因此在食管判別模型輸入時(shí),需要對(duì)流視頻及圖片進(jìn)行預(yù)處理,主要包括去光照、歸一化色差、歸一化圖片大小等。食管判別模型和病變判別模型,均是二分類問(wèn)題。類間距離較大,可通過(guò)經(jīng)典的深度卷積網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決。癌癥判別模型則主要用于找到病變區(qū)域,使用深度多示例網(wǎng)絡(luò),圖片分割為多個(gè)patch(圖像塊),通過(guò)求取最大響應(yīng)的patch概率值來(lái)表征病變區(qū)域。最大響應(yīng)的patch概率值越大,那么為病變圖片的風(fēng)險(xiǎn)越高(圖3-21)。
3.應(yīng)用成效
從構(gòu)建該平臺(tái)的科學(xué)性方面來(lái)說(shuō),一方面是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí),構(gòu)建自主學(xué)習(xí)并優(yōu)化的輔助診斷算法,另一方面是改變了傳統(tǒng)的圖片特征提取和學(xué)習(xí)方式,采用流視頻和圖片結(jié)合的方式實(shí)時(shí)采集檢查中的動(dòng)態(tài)圖像,以確保能夠最大限度地采集特征信息,最后是通過(guò)該平臺(tái)構(gòu)建面向省、市、縣三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷確診模型以促進(jìn)醫(yī)聯(lián)體新模式建立和優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源下沉。
該平臺(tái)在建立和訓(xùn)練時(shí),訓(xùn)練及對(duì)標(biāo)數(shù)據(jù)超過(guò)20萬(wàn)張正常食管照片和確認(rèn)食管癌的照片和特征數(shù)據(jù)。平臺(tái)在安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院運(yùn)行近1年,該院消化內(nèi)科和內(nèi)鏡中心效率得到了明顯提高,同時(shí)對(duì)消化內(nèi)科和內(nèi)鏡中心臨床科研工作有了極大的促進(jìn)作用。

圖3-21 案例亮點(diǎn)
此外,該平臺(tái)在對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行篩查時(shí),所有的數(shù)據(jù)都是存儲(chǔ)在醫(yī)院內(nèi)部的,且在構(gòu)建輔助診斷模型時(shí),所有的圖像數(shù)據(jù)都是經(jīng)過(guò)脫敏處理的。尤其是在省、市、縣三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷確診平臺(tái)的應(yīng)用過(guò)程中,各醫(yī)療機(jī)構(gòu)的患者隱私數(shù)據(jù)都必須經(jīng)過(guò)脫敏處理方可進(jìn)行相互的學(xué)習(xí)、指導(dǎo)和交流。
4.專家點(diǎn)評(píng)
消化內(nèi)科主任醫(yī)師陳熙:“該模型和平臺(tái)在醫(yī)院的應(yīng)用,能夠提高早期食管癌的檢出率,對(duì)于臨床的治療和醫(yī)生的自我學(xué)習(xí)都有很大的幫助,早期食管癌的及時(shí)確診,不僅能夠很好的提高患者術(shù)后存活率,同時(shí)能夠減少患者術(shù)后并發(fā)癥的可能性,對(duì)患者生活質(zhì)量的提高有很大幫助。同時(shí),面向省、市、縣三級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)學(xué)影像輔助診斷確診平臺(tái)的應(yīng)用,對(duì)于省級(jí)醫(yī)療質(zhì)控管理和診斷水平的提高都有極大的幫助,對(duì)于優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源的持續(xù)下沉有極大的推動(dòng)作用。”
中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)徐冬教授:“人工智能在臨床的應(yīng)用是近年開展較為深入的工作,尤其是人工智能在醫(yī)學(xué)影像中的創(chuàng)新應(yīng)用,對(duì)于提高醫(yī)療診治水平和改善患者服務(wù)都有重要的意義。人工智能在臨床中的應(yīng)用,需要醫(yī)院管理者、臨床醫(yī)護(hù)人員、科學(xué)工作者和患者共同參與,需要不斷地深入學(xué)習(xí)和融合,并不斷地拓展其他應(yīng)用,對(duì)于構(gòu)建健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺(tái)、提高醫(yī)療服務(wù)水平都有很好幫助。”
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