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关爱女性：谷歌人工智能显著提高乳腺癌诊断准确率
无论是发达国家还是发展中国家，无论是城市还是乡村，乳腺癌（breast cancer）在全世界范围内都是女性最常见的癌症，发病率高居首位，严重危害女性的身心健康并带来沉重的医疗和社会负担。据世界卫生组织的数据，2009年全球估计有超过50万女性乳腺癌死亡病例。不过，乳腺癌近些年的死亡率呈现出下降趋势，乳腺癌生存率在北美、瑞典、日本等地甚至可达到80%及以上。而早期筛查、早诊断早治疗依然是改善乳腺癌治疗结果、提高生存率的基石[1]。
乳腺癌乃至其他癌症诊断的“金标准”是组织活检和随后的病理切片分析，病理学家需要在显微镜的帮助下，在组织切片中寻找肿瘤的踪迹，并判断肿瘤的大小、癌症的发展阶段、是否发生转移等。这些结论将决定下一步的治疗手段，比如是否适合手术切除、放疗、化疗等。如此重要的病理切片分析并不是一个简单的任务，病理学家需要多年的训练，以获得足够的专业知识和经验。但即使一个有经验的病理学家，也很可能出现误诊和漏诊。有研究表明，对于某些类型的乳腺癌，不同病理学家的诊断一致率居然低至48％（JAMA, 2015, 313, 1122-1132）。这并不奇怪。要想做出准确的诊断，病理学家必须浏览病理切片上所有可见的生物组织，而且一个患者可能有多个切片，每个切片都包括至少100亿个像素。100亿像素什么概念？相当于1000张千万像素级别的高清照片。而且，时间通常很有限。更糟糕的是，在偏远地区或者欠发达地区，连有经验能够进行病理切片分析的病理学家都不一定能找到。怎么办？谷歌研究团队的答案是：AI（人工智能）。
淋巴结病理切片。图片来源：Google
谷歌的AI不光是横扫人类围棋大师的“阿法狗”及其升级版，他们的研究团队还将AI用于分析乳腺癌病理切片。他们采用病理切片图像来训练深度学习算法，经过一系列优化之后，将之用于已经扩散（转移）到与乳腺相邻淋巴结的乳腺癌的定位。为了检验成果，谷歌团队邀请了一位病理学家一起分析130张病理切片，对这位病理学家并没有比赛时间限制（最后此君共花费30小时）。结果显示，在基于灵敏度（找出了多少百分比的肿瘤）和假阳性率（将多少正常细胞误判为肿瘤）的评分中，这名病理学家的准确率为73%，而AI的得分高达89%[2]。
淋巴结病理切片（左）、谷歌AI早期结果（中）和当前结果（右）。当前的结果明显降低了噪音（潜在的假阳性）。图片来源：Google
看起来，AI又一次战胜了人类专家，但这并不代表AI能取代人类。结果也显示，AI尽管灵敏度远超人类，但假阳性的误判也较多（平均每个切片8处），而人类病理学家却完全没有假阳性的误判；AI只在经过训练的领域内表现出色，但人类专家拥有更广博的知识与经验，能够发现AI无法发现的其他疾病，比如炎症、自免疫疾病或其他癌症。
因此，谷歌研究人员给AI的定位是成为病理学家的助手，帮助提高诊断的效率与可靠度。比如，病理学家可以根据AI的提示着重浏览可能性高的“疑似”肿瘤区域，一方面避免人眼漏掉肿瘤，另一方面也避免AI较高的假阳性。另外，AI还能帮助病理学家更容易、更准确地确定肿瘤的大小。
尽管这项研究距离真正实用还有距离，但这迈出的第一步还是很重要。结合前不久Nature 以封面文章形式报道的“AI诊断皮肤癌准确度堪比专家”（点击阅读详细），我们似乎可以看到AI在医疗健康领域中的应用前景。
越来越方便和准确的早期诊断方案，将成为人类对抗包括乳腺癌在内的多种恶疾的法宝。
后记：
值此女神节之际，祝愿所有的女神健康、美丽、快乐！
参考资料：
1. http://who.int/cancer/detection/breastcancer/en/index1.html
2. https://drive.google.com/file/d/0B1T58bZ5vYa-QlR0QlJTa2dPWVk/view
部分内容编译自：
https://research.googleblog.com/2017/03/assisting-pathologists-in-detecting.html