乳腺癌AI輔助診斷產品上線，德尚韻興如何以超聲AI破局輔助診斷賽道？

乳腺癌已成為嚴重威脅我國女性健康的惡性腫瘤之一，2018年3月23日，國家癌症中心發布了中國女性乳腺癌的最新數據，估計了2014年中國女性乳腺癌的發病與死亡情況（由於收集和統計工作的存在，一般數據會滯後3年），2014年全國女性乳腺癌新發病例約27.89萬例，佔女性惡性腫瘤發病16.51%，位居女性惡性腫瘤發病第1位。

早診早治，是乳腺癌治療的關鍵。當下中國女性早期乳腺癌中I期檢出率僅有20%至25%，患者5年生存率只有80%左右。而若在乳腺癌早期階段發現並及早接受規範化治療，患者的5年無病生存率可達95%，II期患者5年存活率可達到80%以上。

面對巨大的篩查需求，醫生稀缺與人工閱片的誤診、漏診成為亟需解決的痛點。當前，人工智慧成為直面醫生效率問題的技術手段。

近期，在2018未來醫療100強論壇上，德尚韻興發布了乳腺癌人工智慧輔助診斷產品。這是其繼三維可視化精準術前規劃、術中導航、術後評估、超聲甲狀腺結節智能輔助診斷系統後的又一醫學輔助診斷產品。

乳腺癌高發，篩查成痛點

面對高發的病症，乳腺癌篩查常用到的無創性的輔助檢查手段有X光、超聲和磁共振（MRI）。

在三種檢查手段的對比中，X光檢查價格低廉，主要利用X線攝片，無論是國內還是國外，X光都成為女性乳腺癌篩查的主要手段，這種方式對發現微小鈣化最具有優勢，進而能夠發現無癥狀或觸摸不到的腫瘤，診斷效率甚至高於磁共振。

而超聲的優勢在於乳腺超聲沒有放射性，可以根據需要反覆檢查；且超聲能清楚分辨層次，鑒別囊性（囊性結節內部為液體）與實性腫塊的準確率可達100％，能大致判斷腫瘤的良惡性；超聲可引導穿刺活檢並且了解腋窩和鎖骨上的淋巴結有沒有轉移；且檢查方便，價格低廉，對緻密型乳腺和乳腺增生診斷有優勢。

另一種無創性檢查手段是磁共振，這類檢查的特點是敏感性較高，無射線危害，但是價格昂貴，因此不能作為普查篩查的手段，一般作為X光與彩超後無法確認病情的患者做進一步診斷的手段。

中國現在每年通過各類手段篩查乳腺癌的人群遍及30-60歲的女性人群，與歐美女性更多偏向脂肪型乳腺不同，中國女性的乳房超過50%是緻密型，脂肪較少，需要醫生在閱片的過程中仔細尋找隱藏在緻密的影像中的微小腫塊、鈣化點、或者結構扭曲，通常需要耗費較長時間。

國內醫生與歐美醫生相比，閱片的任務繁重許多。德尚韻興乳腺產品負責人張娟是資深醫學影像專家，從事影像診斷工作三十餘年，她告訴記者，歐美的醫生一天閱片的數量可能在20-30個患者左右，而國內的醫生一天至少需要看50名患者的片子，從早到晚一直寫報告，會出現疲倦的狀態。

而面對巨大的需求，專業從事乳腺診斷工作的醫生非常缺乏，且培養周期太長，這成為擺在影像科面前的一道難題，從醫學教育到醫院規培的階段，培養一名資深乳腺癌診斷專家，至少需要5-10年的時間。

面臨乳腺癌高發的現狀，發現越早，治療效果越好，將醫生從繁重的閱片任務中解放出來，減少誤診漏診，人工智慧是最合適的輔助手段。

人工智慧輔助診斷乳腺癌，診斷水準達主任級

德尚韻興醫療科技成立於2013年，以超聲人工智慧為特色，將AI技術用於腫瘤介入手術的術前規劃，術中導航和術後評估。公司研發團隊以專家學者為核心，形成了一支以年輕博士為主導的研發團隊，曾在美國哈佛大學、紐約大學柯朗數學研究所、德國愛因斯坦研究所等多個國際著名學術機構做學術研究，在國際權威雜誌上發表過近兩百篇學術論文。

德尚韻興董事長兼總經理胡海蓉表示：「我們不只是研發醫學影像的人工智慧輔助診斷系統，而是結合輔助診斷，最終用於治療，打造的是AI精準診療平台。」

在本次發布的人工智慧乳腺輔助診斷產品中，德尚韻興從超聲和X射線的手段切入，輔助以人工智慧技術，整個研發過程經過了海量級數據的清洗和整理，由資深乳腺專家嚴格依照國際ACR標準親自對乳腺影像特徵進行標註提取、反覆確認，以確保高準確率。

在產品功能上，德尚韻興按照國家乳腺癌指南對病變進行定性定量分析、按照ACR標準對病變進行BI-RADS分類。同時，這款產品將根據中國國情，設計適合三甲醫院和廣大基層醫院的不同版本，希望能減輕大醫院醫療壓力，並能對廣大基層醫院進行輔助培訓，真正助力分級診療。

在某些特定的任務上，如電腦視覺技術應用的人臉識別等影像領域，電腦已經超過人眼，人工智慧的本質在於數據量多了之後，處理的速度變快，處理的成本變低，這樣的工程性進步，導致應用上出現了轉捩點。在醫療領域，基於大數據和人工智慧的影像輔助診斷技術已經成為研究熱點，醫院與醫生也正在擁抱人工智慧，將繁重而簡單的初級工作交給人工智慧完成。

在超聲AI的應用方面，2018年8月，上海瑞金醫院發起並召集了中國400多家醫院，近1000名超聲醫生成立了「中國甲狀腺與乳腺超聲人工智慧聯盟」，建立覆蓋全國多級醫療機構的甲狀腺與乳腺超聲資料庫，超聲AI的應用為精準診治提供有效的幫助。與扎堆放射科AI產品的賽道不同，超聲AI行業目前還未飽和，佔領這一賽道的企業並不算多，因此，這片領域也面臨著巨大的機遇。

產品擁有數據、演算法優勢，且設計滿足分級診療需求

超聲因價格便宜、無異塵餘生、在基層醫院廣泛配置，但是超聲醫生奇缺。與CT、核磁、X光等影像的採集與閱片的流程分開不同，超聲檢測的難點在於影像採集與閱片需要同時完成。

此外，相較於磁共振、CT和心電圖等檢查結果，超聲影像大多是依靠醫生採集的不同切面的動態影像進行診斷的，對超聲醫生個人的操作技術水準要求比較高，醫生的掃描手法不同、病人存在個體化差異、醫生的觀察者差異等因素的影響，極易造成誤診或漏診。

德尚韻興研髮乳腺癌人工智慧輔助診斷產品，旨在解決分級診療、減輕醫生的工作痛點。

雖然目前超聲AI的發展還存在一定的難題，比如缺少大量的數據訓練等。但各大公司對於超聲AI的熱情不減，除騰訊外，三星、西門子、邁瑞等大公司在超聲AI領域也有所布局。此外，推想科技、依圖醫療等創業公司也有超聲AI的相關產品。

胡海蓉認為，德尚韻興的人工智慧輔助診斷產品的優勢來源於兩個方面，一個是數據，一個是演算法。

數據方面，用於訓練的樣本達數萬例，從數據標註的品質來說，德尚韻興與多家醫院合作，並由擁有30餘年工作經驗的乳腺專家親自標註，她強調：「由專家標註的數據，對於找到病灶的準確率，遠遠高於一般的醫生做的數據標註。」

目前，該乳腺癌人工智慧診斷產品識別腫塊的準確率達89%，鈣化識別度達90%以上，隨著演算法的不斷優化，準確率還在不斷提高。當產品用於臨床之時，診斷水準可達到主任級別的專家水準。

在演算法方面，據介紹，德尚韻興的演算法團隊是應用數學背景，因此，他們自主研發了深度學習框架，並將之命名為Light3，意思是輕量靈活的意思，針對不同的病種，可以根據需要任意地調整框架，調整參數，提高模型的準確性。而開源的深度學習框架不能任意的修改，因此準確率提高水準有限。胡海蓉表示：「我們自己做過對比，在超聲甲狀腺項目上，Light3的準確率比開源的高30~40%左右。」

在產品設計方面，根據分級診療的需求，針對三甲醫院和基層醫院，德尚韻興做出了不同的產品設計，對於三甲醫院的科研需求，產品功能較為完善；對於基層醫院基本的診療需求，系統會採取一定的「瘦身」方法，去除冗餘的功能，提供給基層醫院。

此外，產品針對不同層次的醫院，可以對年輕的醫生進行培訓。因為整個隊伍缺乏，不可能讓這些醫生回到學校進行專業的培訓，所以利用人工智慧輔助診斷同樣也是一個有效的培訓手段。

處在一個並不算擁擠的賽道，德尚韻興的超聲AI產品正在摸索屬於自己的商業模式。對於大多數AI企業來說，能否通過相關資質的認證是擺在他們面前的一道「檻」。

德尚韻興行銷總經理嚴耶恩表示，目前市場上的醫療AI產品更多是集中在放射這條賽道，而在超聲的賽道上德尚韻興的AI產品具備全方面的領先優勢。由於法規的限制，目前整個AI行業還沒有很成熟的商業模式，這一限制其實也提高了醫療人工智慧產品的準入門檻。

他強調：「德尚韻興會在市場做更多的投入，包括尋找上下遊的合作夥伴。不僅是三甲醫院，也包括基層醫院等在產品線上比較有經驗的，能夠幫助數據研發、產品推廣的醫院。目前投入的重點還是在提高產品品質和準確率上，等到門檻一旦放開，我們可以憑藉自己的優勢在整個銷售市場上，走出一條差異化的路線。」

文 | 李艷瑜

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