AI助力医疗影像诊断：肺癌和糖尿病视网膜病变早筛新突破

AI助力医疗影像诊断：肺癌和糖尿病视网膜病变早筛新突破

近年来，人工智能（AI）技术在医疗领域的应用日益广泛，特别是在医疗影像诊断方面展现出巨大潜力。AI影像诊断不仅提高了诊断的效率和准确性，更为疾病的早期发现和治疗提供了有力支持。本文将重点介绍AI在肺癌早筛和糖尿病视网膜病变检测中的应用，探讨其带来的实际效果和社会价值。

AI医疗影像诊断的核心在于机器学习，尤其是深度学习技术。这些系统通过大量的医学影像数据训练，学会识别病变特征，从而在新的影像中检测出异常。例如，卷积神经网络（CNN）是处理图像数据的一种有效工具，它能够自动学习和提取图像特征，进行有效的分类和识别。

每年，肺癌这一可怕的疾病夺走超过180万人的生命，它的杀伤力让许多人心惊。在全球范围内，这一非传染性疾病已经成为公共卫生的重大威胁，特别是在中低收入国家，肺癌的负担尤其沉重。然而，随着科技的发展，特别是人工智能（AI）的应用，早期检测的希望显现了光芒。

在许多国家，肺癌常常在患者的疾病晚期才被确诊，这意味着可用的治疗选择几乎为零，生存率也降至冰点。一项关于马来西亚卫生部的最新消息显示，该国正积极引领全球的努力，寻求改善肺癌的检测和治疗效果。马来西亚特别关注于提升中低收入国家在肺癌筛查和治疗方面的能力，因为这些地区缺乏足够的医疗基础设施，往往使得病人在确诊时已经处于疾病的晚期。

举例来说，在马来西亚境内，约90%至95%的肺癌病例是在三期或四期时当诊断出来的。这种诊断延误使得五年生存率仅有7.5%至6.3%，患者的生活质量自然大打折扣。许多观念常常认为肺癌只由吸烟导致，但在东南亚，数据显示，许多从不吸烟的人所患的肺癌比例却相对较高，这也为研究和预防工作增添了复杂性。

吸烟无疑是诱发肺癌的主要因素，但环境因素、职业暴露及遗传因素也都可能导致肺癌的发生。AI技术在医疗检测中的应用，为肺癌的早期筛查和诊断提供了可行的解决方案。例如，在马来西亚肺癌网络与阿斯利康制药公司的合作下，从不吸烟的病例通过AI技术得以较早发现，这是推动早筛进程的重要案例之一。

在现代社会，随着生活方式的改变，糖尿病这一慢性疾病的发病率逐年上升，已经成为全球卫生领域重要的公共健康挑战。根据世界卫生组织的统计，糖尿病患者数量从1980年的4.1亿增加到2021年的约5.3亿，预计到2045年，将达到7亿。糖尿病不仅影响患者的生活质量，更可能引发各种并发症，其中糖尿病视网膜病变（DR）是最严重的并发症之一，是导致成人失明的主要原因。有关数据表明，糖尿病患者中约有30%至40%会发展为DR，这一数字不仅令患者感到绝望，也给医疗系统带来了沉重的负担。

面对这一严峻的现状，如何提高早期筛查和防控效果成为病患和医疗工作者共同关注的焦点。传统的眼底筛查往往依赖医疗资源雄厚的医院，而基层医疗机构由于技术和设备的限制，难以广泛开展动态和定量的眼底检查，导致大量潜在病变被忽视，患者错过了最佳治疗时机。这种困境不仅造成了患者的痛苦，也造成了社会医疗资源的浪费。因此，如何打破这一瓶颈，变革眼底筛查的现状，成为了急需解决的问题。

就在此时，罗湖医院集团带来了一则振奋人心的消息：他们通过人工智能技术的应用，成功研发出一套《基于人工智能定量技术的糖尿病视网膜病变远程辅助诊断系统》。这一创新项目在2024年全国数字健康创新应用大赛中获得二等奖，并获得深圳市科创委的立项支持，实属不易，备受瞩目。

该系统的核心在于利用AI技术进行病症的定量化分析，这一方法大大提升了眼底筛查的效率和准确性。通过与依未科技的合作，罗湖医院搭建了一个“眼底人工诊断平台”，实现了 远程眼底筛查服务的可持续性。这一平台不但支持专业的眼科医生通过远程方式进行眼底病的影像分析，还能够即时为糖尿病患者提供从筛查到干预的及时反馈，真正实现了医疗资源的高效配置。根据统计，罗湖医院通过这一系统，将糖尿病视网膜病变的年筛查病例从2000例提升至目前的10000例，极大地提高了筛查的可及性。

AI技术的介入为眼底筛查带来了更为科学化的视角。通过对患者眼底图像的深入分析，系统可在更短时间内检测出微小的病变，从而为医生提供科学依据，从容应对患者的健康管理和疾病追踪。令我们欣喜的是，借助这一系统，更多无症状的糖尿病患者得以在社区医疗卫生机构进行早期筛查，减少了因症状不明显而延误就医的情况，帮助基层医疗机构有效管理慢病，提升了宣传健康知识的针对性。

为了解决这一问题，罗湖医院围绕糖尿病视网膜病变的初级防控制定了一系列完整的解决方案，并在社区、内分泌科、眼科等领域开启跨领域合作，力图强化医疗信息数据的整合，形成系统化的防治方案。未来，这一基于AI的定量诊断系统还有望向全国范围内的其他地区推广。

AI医疗影像诊断不仅提高了诊断的效率和准确性，更为疾病的早期发现和治疗提供了有力支持。AI算法可以快速识别不同的模式和异常，并能够查询广泛的数据集、查明临床医生可能遗漏的生物标志物，并提高诊断和治疗的精度。虽然这种数据分析的应用本身就很出色，但从多模式来源全面了解患者的能力可以帮助诊断医生找到疾病的根源，更准确地治疗患者，甚至挽救生命。

在初创企业的涌现和资金投入增加的推动下，AI诊断市场有望在这个十年结束前快速增长，主要参与者专注于使用AI支持的诊断解决方案制定创新的产品开发战略。致力于将AI整合到其诊断产品中的公司包括GE Healthcare、Philips Healthcare、Aidoc和Siemens Healthineers。然而，在产品进入市场之前，制造商必须克服重大障碍。

数据保护方面缺乏共识以及与伦理方面兼容性不足是主要障碍之一。训练数据的质量是另一个重大障碍，而医生对人工智能支持系统的了解和信任也是一个挑战。对于希望进入诊断市场的制造商来说，克服监管障碍是另一个障碍。此外，医疗保健体系内可能存在对这些制造商不一致的激励措施，这些措施可能不支持人工智能的采用（Teodoridis, 2022）。

人工智能驱动的诊断工具正在彻底改变医学图像的准确解读。这些工具由先进的机器学习算法提供支持，获得了广泛赞誉，尤其在放射学领域获得了多项FDA批准。人工智能可以让医疗保健专业人员制定更有针对性、更高效的治疗策略，改善患者的医疗保健体验，提高患者的整体满意度。除了支持面向患者的决策外，自动化系统有可能提高工作流程效率、优化资源配置并为医疗保健系统节省成本。

随着人工智能生成的数据越来越复杂，监管机构和政策制定者越来越担心潜在的偏见、透明度和问责制问题。对此，研究人员和从业者一直在积极开发和完善可解释的人工智能（XAI）技术，以提供更加透明的产品。

“量子人工智能仍处于发展的早期阶段，在广泛应用之前，还有许多技术挑战需要克服。”

人工智能驱动的临床决策支持系统（CDSS）为患者做出明智的护理决策提供实时帮助，并将为医疗保健专业人员提供根据患者个体特征量身定制的循证建议和治疗指南。它们可以帮助临床医生应对复杂的医疗场景、优化治疗策略并改善患者的治疗结果。

然而，随着人工智能应用变得越来越复杂，人们对伦理和责任的担忧也有据可查（Jones, 2023）。

不仅支持系统将日趋成熟，人工智能在诊断领域的应用也将紧随个性化医疗、分散式护理和日益激烈的市场竞争等行业大趋势。

人工智能驱动的诊断工具将越来越多地利用预测分析来预测疾病进展，并识别有患某些疾病风险的个体。通过使用越来越容易获取的纵向患者数据来识别细微的模式和趋势，人工智能系统可以帮助医疗服务提供者积极干预，以预防疾病进展或并发症。

人工智能在医疗诊断领域的未来包括开发便携式和床旁诊断设备，这些设备利用人工智能算法进行实时分析。这些设备可以在床边、偏远地区甚至家中实现快速准确的诊断，从而使患者和医疗保健提供者能够获得及时的决策信息。

新的参与者将进入市场，大型科技公司，如OpenAI的DeepQA和Google的DeepMind，正在开发用于医疗诊断的通用人工智能（GAI）应用，但目前尚不清楚这些应用是否会进入医疗市场。随着无数公司和机构开始创建人工智能驱动的工具，随之而来的是对互操作性标准和协议的需求，以确保这些工具之间的无缝协作和有效性。

诊断领域的人工智能产品

制造商 设备 概述
Philips Healthcare 超声成像系统 Philips提交了一项名为“用于引导肝脏成像的人工神经网络超声系统”的专利申请。该系统旨在利用人工神经网络（ANN）精确量化肝肾比，从而增强肝脏成像效果。该专利于2021年6月发布，目前尚处于待审批状态。（Teodoridis, 2022）
Siemens Healthineers 影像诊断 Siemens Healthineers提交了一项名为“AI驱动的纵向肝脏局灶性病变分析”AI产品专利申请。该方法利用AI分析肝脏病变，具体步骤包括：从初始图像中提取掩膜，传播感兴趣区域，进行跨图像评估，选择最佳掩膜，以及表征跨序列和时间点的病变特征。该专利于2023年7月公布，目前尚处于待审批状态。（Jones, 2023）
FUJIFILM 影像诊断 FUJIFILM提交了一项关于医学图像处理装置、肝脏分段方法和程序的专利申请。该专利能够将医学图像中的肝脏分割成多个部分，这些医学图像可以是CT扫描图像、MRI图像、超声图像或PET扫描图像。该专利于2022年7月由FUJIFILM首次申请，并于2023年3月公布，目前尚处于待审批状态。（科睿唯安，Derwent）

来源：公开记录，科睿唯安 Cortellis*专利申请并不能确定该发明符合适用的法律法规，也不能确定在该发明中人工智能的使用符合适用的法律法规。

然而，量子人工智能仍处于开发的早期阶段，在能够广泛应用之前，还有许多技术挑战需要克服。研究人员正在积极探索各种方法，将量子计算原理整合到人工智能算法和应用中，目标是释放新的能力，并推动人工智能领域的发展。我们不能低估量子计算在应对超出经典计算能力的挑战方面的增长潜力。量子人工智能可能实现更高效的优化算法、更快的机器学习模型训练以及对大型数据集更强大的模式识别能力。

与所有人工智能应用一样，这仅仅是一条少有人走的道路的开始。人工智能在医学诊断领域的未来将以创新、增长和致力于改善患者护理为特征。通过利用人工智能技术的强大功能，医疗服务提供者可以获得新的见解，加速诊断流程，并最终挽救生命。

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参考文献：

2. Goldfarb, A., Teodoridis, F. (2022)Why is AI adoption in health care lagging?
3. Jones, C. et al. (2023)Artificial intelligence and clinical decision support