胃有沒有罹患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)觀察舌頭就能判斷！AI化身中醫(yī)“學(xué)徒”，浙江學(xué)者開創(chuàng)胃癌診斷新技術(shù)

文章來(lái)源：浙江日?qǐng)?bào)

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發(fā)布時(shí)間：2023-05-12 08:52:44

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“把腦袋對(duì)準(zhǔn)這個(gè)鏡頭，伸出舌頭，拍張照就好了。”簡(jiǎn)單三個(gè)步驟過(guò)后，你已經(jīng)完成了一次胃癌高危人群篩查。

胃有沒有罹患癌癥的風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)觀察舌頭就能判斷，在過(guò)去聽來(lái)是件不可思議的事。

最近，浙江省腫瘤醫(yī)院和西湖大學(xué)楊林實(shí)驗(yàn)室聯(lián)手，做了一個(gè)大膽的嘗試——開發(fā)了基于舌象的胃癌診斷新技術(shù)，將中醫(yī)舌象判斷與臨床的胃癌診斷篩查聯(lián)系起來(lái)，相關(guān)研究成果登上了國(guó)際頂尖醫(yī)學(xué)期刊《柳葉刀》雜志的子刊《電子臨床醫(yī)學(xué)》。

在浙江省腫瘤醫(yī)院中西醫(yī)結(jié)合科實(shí)驗(yàn)室里，記者看到了一臺(tái)便攜式舌象采集分析儀，通過(guò)舌像篩查胃癌的奧秘就藏在這小小的機(jī)身里。

舌像里的奧秘

胃癌，是全球范圍內(nèi)第五大常見的惡性腫瘤。據(jù)全球癌癥統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（GLOBOCAN）估算，2020年，胃癌的發(fā)病人數(shù)為108.9萬(wàn)人。所以，人類還將和這一頑疾長(zhǎng)期對(duì)抗。

許多人不知道的是，胃癌還是一種亞洲性疾病，在大多數(shù)國(guó)家并不是一個(gè)高發(fā)病種，國(guó)際上的相關(guān)研究進(jìn)展也因此相對(duì)緩慢。

每年，浙江省腫瘤醫(yī)院大約收治1500例的胃癌患者，早篩查、早診治能夠顯著提升胃癌患者的生存率，但是許多患者前來(lái)就診時(shí)已經(jīng)錯(cuò)過(guò)最佳治療時(shí)機(jī)。

怎么樣能把胃癌篩查提前一點(diǎn)，更精確一點(diǎn)？中西醫(yī)結(jié)合背景下的臨床醫(yī)生們一直在思考。

老中醫(yī)有四個(gè)法寶，“望聞問切”。其中，“望”字包括了舌診，也就是通過(guò)觀察舌頭的色澤、形態(tài)來(lái)輔助診斷。中醫(yī)學(xué)認(rèn)為“舌為脾之外候，舌苔由胃氣熏蒸而成”，可見舌象與脾胃關(guān)系最為密切，其變化也能客觀反映胃部健康狀態(tài)。

浙江省腫瘤醫(yī)院黨委書記程向東教授在胃癌診治領(lǐng)域深耕幾十年，對(duì)比胃癌患者與非胃癌患者的數(shù)據(jù)，他發(fā)現(xiàn)胃癌患者的舌象極有特點(diǎn)，比如患者的舌苔呈現(xiàn)厚膩、干燥的狀態(tài)，舌下脈絡(luò)的淤阻情況比較嚴(yán)重。

其實(shí)，這是由于舌苔上多種微生物的豐度差異導(dǎo)致的�，F(xiàn)代科學(xué)研究表明，口腔微生物與胃炎、肝癌、結(jié)直腸癌等疾病相關(guān)，舌象和舌苔的樣貌變化正是能夠透視內(nèi)里臟器情況的一個(gè)窗口。

“傳統(tǒng)的胃癌篩查手段主要為胃鏡，這不僅對(duì)醫(yī)療設(shè)備和人員的要求多、成本高，還需要侵入患者體內(nèi)，很多患者都害怕做胃鏡�！闭憬∧[瘤醫(yī)院中西醫(yī)結(jié)科副主任中醫(yī)師袁莉說(shuō)，如果是利用常規(guī)血液腫瘤指標(biāo)的篩查，檢出率不高，也很難識(shí)別早期患者。

那么，通過(guò)AI識(shí)別舌像篩查胃癌就靠譜嗎？

2020年初，程向東團(tuán)隊(duì)搜集的第一批舌像數(shù)據(jù)傳送到了西湖大學(xué)。在楊林教授組建的人工智能與生物醫(yī)學(xué)影像實(shí)驗(yàn)室里，AI向老中醫(yī)拜師，以中醫(yī)舌象理論為邏輯基礎(chǔ)，開啟了這場(chǎng)深度學(xué)習(xí)。

這一批數(shù)據(jù)由國(guó)內(nèi)10個(gè)醫(yī)學(xué)中心招募的937名胃癌患者和1911名非胃癌參與者組成，另外選取其他7個(gè)醫(yī)學(xué)中心的815個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行獨(dú)立外部驗(yàn)證。

“經(jīng)過(guò)內(nèi)外部驗(yàn)證，三種基于舌象的AI模型——APINet模型、TransFG模型和DeepLabV3+模型對(duì)胃癌診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性非常高”，袁莉說(shuō)，“這也讓我們看到了初步的可能性。”

在袁莉看來(lái)，中醫(yī)診斷是對(duì)疾病信息的提取，“望聞問切”就是一種提取方式。在這種信息收集過(guò)程，單靠人工方式不完整也不規(guī)范，如個(gè)人脈搏不同、醫(yī)生壓指的力度不同等等都會(huì)造成影響，同樣，從中醫(yī)角度看舌像也具有一定的主觀性。

AI能做的首先是排除這些人工誤差，以更系統(tǒng)、完整的方式提取信息。對(duì)它來(lái)說(shuō)，做出的判斷有多準(zhǔn)確，取決于它學(xué)習(xí)了多少數(shù)據(jù)樣本。

于是，浙江省腫瘤醫(yī)院研究團(tuán)隊(duì)開始了更大規(guī)模的數(shù)據(jù)收集工作。袁莉告訴記者，他們開始與全國(guó)50多家醫(yī)院合作，擴(kuò)大樣本數(shù)量和范圍，一個(gè)5到10萬(wàn)大隊(duì)列人群的胃癌篩查計(jì)劃也正在醞釀。

“好學(xué)”的AI

從采集好圖像到輸出結(jié)果，AI大約只需要0.1秒的時(shí)間。

短短的0.1秒內(nèi)，它的“腦”內(nèi)發(fā)生了什么？

西湖大學(xué)2020級(jí)博士生張士川也是這項(xiàng)研究的共同第一作者。他告訴記者，其實(shí)這是一個(gè)根據(jù)舌象圖像建立概率模型的過(guò)程�！笆占降纳嘞髨D像由很多像素組成，我們首先要做的是將其轉(zhuǎn)換成為計(jì)算機(jī)可以識(shí)別的信號(hào)矩陣，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理�！�

張士川解釋，在這一過(guò)程中，一張圖像將被分割成784個(gè)預(yù)處理的小分區(qū)。接下來(lái)，AI會(huì)開始“識(shí)圖”，在小分區(qū)內(nèi)、分區(qū)之間找尋胃癌患者與舌像之間的聯(lián)系。這也正是這個(gè)模型突破傳統(tǒng)“識(shí)圖”方式的創(chuàng)新所在。經(jīng)過(guò)西湖大學(xué)楊林團(tuán)隊(duì)改進(jìn)的新型診斷模型組合——APINet模型、TransFG模型和DeepLabV3+模型，將視野縮小到了局部，這意味著它們能夠更迅速地捕捉到這些細(xì)微的差異。

最終，模型將輸出一個(gè)概率數(shù)值標(biāo)準(zhǔn)，即機(jī)器判定一幅舌象圖像為胃癌的參考數(shù)值。成千上萬(wàn)次的自我學(xué)習(xí)后，再遇到新的舌象圖像時(shí)，AI模型就可以生成每張舌象的胃癌概率，為醫(yī)生提供參考。

“AI+醫(yī)學(xué)影像”的組合，倚賴的是計(jì)算機(jī)視覺分支中一類經(jīng)典的人工智能任務(wù)——圖像處理。也就是說(shuō)，利用人工智能算法對(duì)圖像進(jìn)行處理和分析，讓計(jì)算機(jī)能夠像人腦一樣，去辨讀深藏醫(yī)學(xué)圖像中的細(xì)微信息。原先，這些重復(fù)性和強(qiáng)度高的工作都由醫(yī)生承擔(dān)，現(xiàn)在“好學(xué)”又“訓(xùn)練有素”的AI能夠勝任。

計(jì)算機(jī)的理解模式是和人類很相似的，不同的是，它們永遠(yuǎn)不知疲倦。

最近，楊林團(tuán)隊(duì)還忙著給AI診斷模型升級(jí)。“一方面我們想讓AI輸出的結(jié)果具有‘可解釋性’，也就是說(shuō)當(dāng)就診者拿到自己的報(bào)告時(shí)，不僅僅有患胃癌的概率，我們還從多個(gè)方面進(jìn)行解讀，幫助他理解這個(gè)結(jié)果�！睆埵看ㄕf(shuō)。

另一方面，他們希望提高模型的穩(wěn)定性和適應(yīng)力�！叭绻粋€(gè)新的醫(yī)院需要用我的模型，但模型沒有見過(guò)這些新的數(shù)據(jù)，其實(shí)是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)的問題�！睆埵看ㄕf(shuō)，新醫(yī)院可能存在一些不一樣的參數(shù)，比如成像環(huán)境上有變化，或者圖像中的污點(diǎn)，這些都可能對(duì)模型性能帶來(lái)波動(dòng)。

除了輔助醫(yī)生進(jìn)行胃癌診斷篩查，AI還可為的空間還很大。

宮頸癌的病理圖像、與血液病有關(guān)的血細(xì)胞成像……在團(tuán)隊(duì)看來(lái)，人工智能可以成為人類的另一只“眼”，潛入人類疾病的茫茫深海，求索許多攸關(guān)人類生命健康的難題的破譯密碼。

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