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金域华为联合官宣:AI辅助宫颈癌筛查取得重大突破

2019-6-12| 编辑: 面气灵| 查看: 328| 评论: 0|来源: 检验医学网

摘要: 2019年6月11日,国内领先的第三方医学检验机构金域医学与华为技术有限公司在中国生物产业大会上联合宣布,双方在人工智能(AI)辅助病理诊断应用开发方面已取得突破性进展。金域医学病理专家团队与华为云AI团队合作 ...



2019年6月11日,国内领先的第三方医学检验机构金域医学与华为技术有限公司在中国生物产业大会上联合宣布,双方在人工智能(AI)辅助病理诊断应用开发方面已取得突破性进展。


金域医学病理专家团队与华为云AI团队合作,首次基于病理形态学,通过深度学习的技术,以病理专家的诊断标准训练出精准、高效的AI辅助宫颈癌筛查模型。该模型在排阴率高于60%的基础上,阴性片判读的正确率高于99%。同时,阳性病变的检出率也超过99.9%。这是目前国际已公布的国内外AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。


通常情况下,细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例要花费6分钟,而AI识别仅需36秒。通过AI辅助宫颈癌筛查模型判读速度是人工判读的10倍。


据悉,该成果为AI在宫颈癌筛查方面更广泛的应用打下了坚实基础,也是数字化医疗与精准医疗的一次重要实践,为未来肿瘤精准诊断惠及广大人群提供了技术和数据上的支持。接下来,金域医学将继续联合华为云进行大规模验证,并启动相关注册申请。



会议现场


病理医生紧缺 人工智能成可行方案


病理形态学诊断被医学界公认为疾病诊断的“金标准”。就病理判读本身而言,病理专业人员在传统显微镜下阅片,需要以人的视觉诠释、知识积累、技能与天分作为基础,培训周期往往可长达10年左右。因此,我国病理医生的人才资源长期处于稀缺状态。数据显示,目前中国注册病理医生不足2万人,以每百张床位配备1-2名病理医生的标准计算,其缺口仍高达8-10万人。


我国宫颈癌筛查的适龄妇女人群超过3.5亿人,即使以每3-5年进行一次筛查的标准来衡量,目前国内的筛查能力仍然远远未能达到要求。其中一个重要原因就是细胞病理医生的极度稀缺,制约了宫颈癌筛查进一步推广。


要应对病理人才匮乏难题,减轻病理医生的工作压力,提高诊断效率,人工智能辅助病理诊断被认为是其中一个可行方案,并已成为医疗领域最热门的研究方向之一。据不完全统计,目前国内已有超20个团队正在开展人工智能辅助病理诊断的探索。2018年,金域医学也与华为签署战略合作协议,在人工智能领域开展合作。


AI辅助宫颈癌筛查取得重大突破


据悉,此次金域与华为云的合作主要集中在AI辅助宫颈癌筛查模型的开发。


该项目带头人、金域医学病理中心主任罗丕福博士介绍,本次开发基于金域历年4350万例宫颈细胞学筛查样本,从中挑选出的近20万个图像块,进行精准标注和AI辅助筛查模型训练。


金域医学病理部主任罗丕福博士作分享


在此过程中,首先,由金域医学多位病理专家进行标注,确保模型可以对各种病变细胞的形态进行充分的学习。基于这些图像块级别的标注,AI模型先对样本进行初步分类,高效区分阳性细胞密度较高的样本。然后,AI模型再进一步对阳性细胞进行精准识别,确保在阳性细胞密度较低的样本上仍能获取准确的辅助判读结果。为确保结果无误,算法还一并选取一系列可疑的局部视野,交由病理医生最终复阅。


金域医学首席信息官李映华介绍金域医学与华为合作的背景


目前已用超过20000例样本数据的验证集,对该AI模型进行了验证。验证结果表明,该模型的排阴率为61.9%,阴性片判读的准确率高于99%,阳性病变的检出率超过99.9%。这已经是目前国际已公布的国内外AI辅助宫颈癌筛查的最高水平。


双方优势强强联合 硬实力支撑模型开发


取得如此重大的突破,专业知识、样本数据、AI技术与算力这些要素不可或缺。据悉,金域医学和华为均拿出各自的硬实力为技术开发提供支撑。


国内著名细胞病理专家、原中山大学肿瘤医院病理科主任医师梁小曼教授回答记者问


金域医学作为全国领先的第三方医学检验机构,每年检测标本量超过6000万例的大样本数据。其中,截至2018年底,金域宫颈病变检测中心累计收到来自全国31个省市区的宫颈癌筛查样本超过4350万例。此次技术开发中挑选用于进行模型训练和验证的32000例样本就涵盖了广东、广西、江苏、山东、四川等多个省份,年龄与地区分布均具有普适性,用于训练的阳性数据最新包括2019年,最早可追溯到2007年。“此次采用的训练集和验证集,规模是行业平均水平的数倍以上,极大地保障了结果的可靠率。”罗丕福博士说。


此外,金域的病理医生优势也在此次开发中发挥了关键作用。目前,金域全职的病理医生近500名,其中从事细胞病理学的医生达近300名,数量居于全国医疗机构之首。此次为进行AI辅助筛查模型的训练,金域投入了多位病理专家全职负责审阅与标注工作,以2人一组的模式进行相互验证。在确保了标注数据的准确性后,再利用深度学习的方法反复推理、训练,相当于由病理专家“手把手”向AI模型传授病理诊断知识。


在技术支持方面,华为云一站式AI开发平台ModelArts,从标注、训练模型、图片判断、推理等方面为AI模型的训练和应用提供了坚实的基础。在标注阶段,借助华为云ModelArts对已经上传到云端的海量图像块进行半自动化标注,大大节省了病理医生标注的时间和精力。在算法层面,华为不断迭代起来的人工智能算法在模型精度和速度上都达到了业界领先的水平。近期,华为云AI 医疗团队投入重兵,聚焦解决医疗领域的重大技术难题,且已经在肺结节检测比赛LUNA-2016、超声测量比赛HC-2018、脑中风分割比赛ISLES-2018 等多个医疗领域的顶尖赛事上获得业界领先水平。同时,以华为AI昇腾系列芯片为代表的强大算力,有力支撑了整个AI模型的训练与推理过程。


华为云AI高级技术总监涂丹丹博士作介绍


金域医学首席信息官李映华表示,金域医学的病理医生团队与华为的专业AI团队相互合作,有机结合,加上双方各自在行业内的领先地位与长期积累下来的硬实力支撑,方能铸就今天发布的优异成果。


华为云EI服务产品部总经理贾永利表示,深度学习技术的发展,使得AI辅助病理识别成为可能,而华为云强大的算法、算力和一站式AI开发平台,结合金域的大规模样本和病理学专家丰富经验,最终使AI达到了病理专家“助手”水平。此次重大突破,正是AI与专家经验场景有效结合的证明。


效率大幅提升 未来AI辅助筛查应用可期


本次成果可以说是数字化医疗与精准医疗的一项重要实践,为未来精准诊断惠及广大人群提供了技术和数据上的支持。若该成果得以落地应用,预期可使病理医生进行单次细胞学检查的工作量减少超过60%,筛查效率大幅提升。通常情况下,细胞病理医生镜下阅读宫颈细胞涂片,平均每例需要花费6分钟。而AI识别仅需36秒,判读速度是人工判读的10倍。


与此同时,通过与AI提示的结果进行比对与相互印证,医生可以更方便、更准确地作出判读,对宫颈细胞学检查的质量控制以及病理专业学生的培训均能带来有效帮助。未来,一旦AI辅助宫颈癌筛查落地应用和推广,将可以大幅提升宫颈癌筛查服务覆盖的人群范围与服务频率,使得对适龄妇女人群的筛查质量可以趋近发达国家的水平,促进宫颈癌早筛早治。


金域医学高级副总裁汪令来作主持


李映华表示,接下来,金域和华为云将继续投入更多样本数据,对AI模型进行大规模验证,同时进行更多的专业标注以改善模型,在保证敏感性的前提下使其特异性不断提升。“我们也将提高模型的可靠性,使其可以适应更大范围的试剂耗材与制片水平,将AI辅助筛查的应用范围推广到更贴近基层医疗水平的场景。”


据悉,本次成果也为AI在医疗领域中更广泛的应用场景打下了坚实基础。金域医学与华为云还将在其他病理AI的场景中寻求新的合作方向,如在乳腺、消化道、肾脏、血液等亚专科场景,探索更多应用可能。


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