達摩院攜手世衛組織共推醫療AI 達摩院醫療AI負責人分享技術如何助力解決癌症篩查難題

達摩院醫療AI團隊負責人呂樂博士在「AI for Good」全球峰會發言分享

「AI for Good」全球峰會近日在瑞士日內瓦舉行。在峰會上，阿里巴巴集團旗下研究院達摩院與世界衛生組織數字健康合作中心（WHO Collaborating Center for Digital Health）宣佈達成戰略合作夥伴關係，共同推進數字健康領域創新，將醫療人工智能（AI）益處帶給更多發展中國家。

據世界衛生組織最新預測，到 2050 年，全球癌症診斷病例將達到 3,500 萬例，比 2022 年預計的 2,000 萬例增加 77%。尋找高效、便捷的檢測方法已然成為公共衛生領域的當務之急。

達摩院醫療AI團隊積極投入醫療AI研究，與全球頂級醫療機構合作，利用AI技術探索經濟高效的「平掃CT+AI」的多癌早篩新方法，在CT掃描早期檢測胰腺癌、食道癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌和大腸癌等七種常見癌症方面，該團隊取得了顯著進展。

達摩院早前聯合全球多家醫療機構發佈胰腺癌檢測模型PANDA，並在《自然醫學》(Nature Medicine)期刊上發表研究。在一項涉及2萬多人的真實病例回顧性試驗中，該AI模型發現了31例臨床漏診病變，有2例早期胰腺癌病患已完成手術治癒。該技術已在中國浙江省麗水市的兩家醫院啟動公益試點合作，輔助醫生進行胰腺癌等多種疾病的篩查。

達摩院醫療AI團隊負責人呂樂博士接受《阿里足跡》專訪，分享他如何看待AI在癌症檢測方面的變革潛力。

問：達摩院如何利用AI技術解決全球面臨的健康難題？

呂樂：大約十年前，深度學習在醫療應用方面的潛力尚未得到普遍認可。那時我們就決定探索這個方向的應用，重點研究胰腺，因為它是用傳統計算方法最難研究的器官之一。

胰腺癌是世界上最致命、也是最難診斷和治療的癌症之一。 它的複雜性因為胰腺在醫學影像中難以精確分割而變得更加棘手。

所以達摩院研發了一種AI驅動的工具，用來篩查胰腺癌的早期跡象。這種基於深度學習的模型能夠通過檢查無顯影劑CT掃描(non-contrast CT scans)來檢測胰腺中的癌變和癌前病變（稱為非胰腺癌）。與顯影CT掃描(contrast CT scans)相比，無顯影劑CT 掃描是一種在全球範圍內使用的更高效的醫學成像形式，輻射劑量更低。

迄今為止，我們在通過一次無顯影劑人體 CT 掃描早期檢測七種常見癌症方面取得了重大進展，包括胰腺癌、食道癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌和结直腸癌。

除早期檢測外，我們在準確和早期鑒別診斷方面也取得了進展。了解癌症的具體亞型至關重要，因為每種亞型可能需要不同的治療方法及後續的工作流程。我們的目標是將AI覆蓋癌症治療的整個過程，包括從早期檢測到診斷，到根據病人的精準預後模型的治療方案選擇。

問：在這個過程中，你們遇到了哪些重大挑戰，又是如何應對的？

呂樂：最大的挑戰是如何利用AI模型實現癌症識別的高準確率，並使患者能夠使用這些模型。我們的目標是在保證質量的前提下，提供經濟實惠、方便快捷的篩查選擇。

因此，我們利用AI工具，通過分析體檢、急診、住院和門診等不同場景下的現有 CT 掃描結果，輔助醫生進行診斷，而不是讓患者再做一次顯影劑增強 CT掃描。

例如，如果患者因胸部問題接受CT 掃描，我們的想法是利用這次掃描，同時篩查該區域的其它原發性癌症，從單次檢查中獲得更多價值。未來有可能將這些AI工具作為用於無症狀個人健康檢查的常規部分，以識別早期的癌症跡象。

醫療AI多癌早篩公益項目在浙江麗水啟動公益試點，輔助醫生進行胰腺癌等多種疾病的篩查

問：這項技術是如何應用於臨床實際場景的？

呂樂：我們發佈的AI模型 PANDA 能夠對 CT 掃描中的胰腺病變進行檢測和分類，在驗證測試中，其靈敏度比普通放射科醫生高出 34.1%，特異性高出 6.3%。

我們在對模型訓練時，運用了一家胰腺癌高發機構的 3,208 名患者的腹部無顯影劑CT 掃描訓練集，達到較高的靈敏度和特異性。在涉及約 2萬名患者的大規模真實測試中，PANDA 的靈敏度達到 92.9%，特異性達到 99.9%。在測試過程中，PANDA 發現了31名患者因胰腺癌導致的病理變化，而這些病理變化曾被醫生遺漏。

我們目前已經在中國浙江省麗水市的兩家醫院將該技術應用於住院病人和急診科病人的實際臨床環境中。該項目最初側重於胰腺癌和骨質酥鬆症的早期篩查，後來逐漸擴展到肝癌、食道癌、胃癌、結腸癌、脂肪肝和其他慢性疾病的篩查。

問：AI篩查技術對放射科醫生有什麼意義？

呂樂：在標準的無顯影劑CT 掃描中，有些病症是人眼難以發現的。利用AI作為 「第一讀者」，可以大大提高病變的早期發現率。AI可以突顯需要進一步評估的潛在問題，否則即使是經驗豐富的醫生也可能會疏漏。

在AI完成初步「閱讀」後，醫療專業人員必須仔細審查和驗證結果。一旦AI發現了潛在的腫瘤，就需要進行額外的增強掃描（如顯影劑 CT 掃描），以便準確診斷並制定適當的治療計劃。

AI不會與醫生競爭，而是通過預先篩查和標註關注區域來提高醫生精確診斷的能力。它可以處理人類難以高效和高精度完成的臨床任務，成為醫生能力的補充。

問：有哪些即將開展的合作項目可以與大家分享嗎？您的實驗室是否和其他機構合作，發揮AI研究對全球健康界的價值？

呂樂：在 「AI for Good」峰會期間，我們和世界衛生組織數字健康合作中心達成建立了戰略合作夥伴關係，推進數字健康創新，將醫療AI的益處帶給更多發展中國家。

我們還和中國一些大型體檢機構合作，推進癌症篩查計劃，作為常規體檢的一部分。通過將癌症篩查納入標準篩查程序，我們可以提高效率，並有可能降低患者的成本和負擔。

我們基於雲計算的解決方案為那些因專家醫療服務稀缺或費用高昂而無法接受癌症篩查的患者提供了幫助。早篩技術在中國內地已經為超過600萬人次提供服務。高服務量反映了對醫療篩查的需求以及這項服務的拓展潛力。我們將繼續利用技術和戰略合作夥伴關係，使醫療服務更加普及、全面和高效。

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