您想了解人工智能如何通过影像实现癌症早期检测吗？让我们通过本文与INVIAI一起深入探讨！
癌症的早期发现极大地提高了生存率。人工智能（AI）现已帮助医生更早、更准确地在医学影像中发现肿瘤。
通过在成千上万张带注释的扫描图像和切片上训练深度学习模型，AI能够学习到即使是专家临床医生也可能忽视的模式。
在实际应用中，AI工具分析乳腺X线摄影、胸部CT、X光、MRI、超声和病理切片等影像，标记可疑区域并量化风险。
例如，一例AI辅助的超声检查帮助患者避免了不必要的甲状腺活检，显示其结节为良性。
专家称，AI在癌症护理中是“前所未有的机遇”，能够提升诊断和治疗水平。
人工智能如何分析医学影像
影像AI系统通常采用深度学习（尤其是卷积神经网络），在庞大数据集上进行训练。训练过程中，算法学习提取区分癌变与健康组织的特征（如形状、纹理、颜色）。
训练完成后，AI模型扫描新影像，突出显示与已学癌症特征匹配的模式。
实际上，AI成为一个超敏感的“第二读者”，指出人眼可能忽略的细微病变。例如，AI在乳腺X线或CT切片中可能用彩色框和警示标记微小钙化点或结节，供放射科医生进一步检查。
AI分析还可评估风险：部分算法通过单张影像预测患者未来癌症风险（基于学习到的相关性），帮助医生个性化筛查间隔。
例如，一例患者的AI分析甲状腺超声明确识别为良性组织，与后续活检结果一致，减轻了患者的额外焦虑。
乳腺癌筛查
乳腺X线摄影是AI发挥作用的典型例子。研究显示，AI辅助显著提升了乳腺癌筛查的检测率。
在一项德国大型试验中，放射科医生借助AI工具发现的癌症数量比未使用AI时多出17.6%。
具体来说，AI辅助组每千名女性检测出6.7例癌症，而标准组为5.7例，同时略微降低了召回率（误报率）。
总体来看，乳腺X线摄影中的AI可：
- 提升灵敏度和特异性。美国国家癌症研究所资助的研究报告指出，AI影像算法“提升了乳腺癌的检测率”，还能帮助预测哪些病变未来可能侵袭性发展。
- 识别细微异常。AI能标记微小的微钙化簇或不对称区域，这些在常规筛查中易被忽视，充当额外的专家读片者。
- 减轻工作负担和减少差异。通过预筛查影像，AI能优先标记可疑病例，帮助放射科医生应对日益增长的乳腺X线检查量。
值得注意的是，FDA已批准多款AI辅助乳腺X线工具（如iCAD、DeepHealth的SmartMammo）用于临床，认可其在实际环境中早期发现癌症的能力。
肺癌筛查
AI也被应用于肺癌影像检测。低剂量CT（LDCT）扫描用于高风险吸烟者筛查，AI能通过提升图像质量和病变检测能力增强这一过程。
其中一大优势是降低辐射剂量：基于AI的图像重建算法能在比现有LDCT更低的辐射下生成清晰CT图像。
此外，AI辅助的计算机辅助检测（CAD）系统自动扫描每个CT切片寻找结节，发现潜在结节时会在图像上标记，供医生检查。
简言之，AI可作为肺部影像的敏感“第二读者”。
例如，最新模型对良性和恶性肺结节均表现出高灵敏度（研究系统在测试扫描中检测出超过90%的结节）。美国FDA已批准AI工具辅助肺癌筛查，认可其在早期诊断中的作用。
AI还可帮助个性化筛查：结合影像与患者数据，算法能分层确定谁需要更频繁的扫描。
（不过，目前CAD研究显示，虽然AI检测到的结节总数增加，但大多为小型低风险结节，对晚期病变的检测提升有限。）
皮肤癌（黑色素瘤）
皮肤镜影像（放大皮肤照片）是AI表现突出的另一领域。先进的深度学习模型在数万张皮肤病变图像上训练，能高准确率地将痣分类为良性或恶性。
一项最新研究中，改进的神经网络在识别早期黑色素瘤的准确率达到95%–96%。
这非常重要：早期黑色素瘤预后极佳（约98%的五年生存率），而晚期生存率则大幅下降。
通过标记可疑痣以供活检，AI有助于皮肤科医生更早诊断黑色素瘤。
AI工具甚至被集成到手机应用或设备中，评估拍摄的痣并估算风险，可能将早期检测推广到基层医疗。
宫颈癌筛查
AI通过分析宫颈数字影像提升宫颈癌筛查效果。例如，CerviCARE系统利用深度学习分析“宫颈摄影”（类似阴道镜图像），区分癌前病变。
在一项多中心试验中，CerviCARE AI对高级别宫颈病变（CIN2+）的敏感性达到98%，特异性为95.5%。
实际应用中，这类AI可辅助专家稀缺地区，自动标记关注区域，确保不遗漏癌前组织。
此类AI与传统的巴氏涂片和HPV检测协同工作，实现早期发现。
美国国家癌症研究所也关注AI在宫颈筛查中自动检测癌前病变的研究。
结直肠癌筛查
结肠镜检查中，AI实现实时辅助。现代系统持续分析结肠镜视频流，当摄像头捕捉到息肉或可疑组织时，AI在屏幕上高亮显示（通常用彩色框和声音提醒），引起医生注意。
AI辅助结肠镜：系统识别出一个“扁平”息肉（蓝色高亮），医生可将其切除。
研究表明，AI在结肠镜中能增加息肉总检出数，尤其是小型腺瘤。这意味着AI帮助医生发现更多早期病变，避免遗漏。
在一项大型试验（CADILLAC研究）中，AI辅助显著提升了腺瘤检出率。但专家指出，增加主要集中在微小低风险息肉，且AI未显著提升大型高风险腺瘤的检出。
换言之，AI擅长指出大量小病变，但是否提升最危险癌前病变的发现率仍需进一步验证。
尽管如此，AI作为“第二只眼睛”能减少因疲劳导致的漏检，降低医生间差异。FDA已批准AI系统（CADe）用于临床结肠镜检查，辅助内镜医生发现息肉。
病理学及其他影像中的AI
AI的应用不仅限于实时影像，还扩展到病理学和专科扫描。数字病理切片（组织活检的高分辨率扫描）正被AI算法解读。
例如，一款名为CHIEF的新型AI在超过6万张涵盖19种癌症类型的全切片图像上训练。
它能自动检测切片中的癌细胞，甚至通过视觉特征预测肿瘤的分子特征。测试中，CHIEF在多器官未见过的切片上检测癌症的准确率约为94%。
类似地，FDA已批准AI软件用于前列腺活检标本中癌区的标记，帮助病理医生聚焦关键区域。AI工具也获批用于脑肿瘤MRI解读和甲状腺结节超声等。
简而言之，AI正成为多面手助手：从MRI/CT扫描到X光再到显微镜切片，标记需关注的异常。
人工智能在早期检测中的优势
在各类应用中，AI为早期癌症检测带来多项关键优势：
- 更高的灵敏度：AI能捕捉极细微的信号。在乳腺筛查中，回顾性应用AI能检测出约20%–40%的间隔癌（首次读片时漏诊的肿瘤）。
这意味着AI可能比单独人工读片更早发现癌症。 - 准确性与效率：研究显示，AI辅助读片减少假阴性，有时还能降低假阳性。
例如，德国一项试验中，AI支持的乳腺X线提高了活检的阳性预测值（即每次活检发现的癌症数）。 - AI处理影像速度快于人类，使筛查项目能应对日益增长的工作量而不牺牲质量。
- 质量一致性：AI不会疲劳或因分心而遗漏，
能在不同病例间保持统一的分析水平，减少放射科医生间的差异。 - 避免不必要的操作：通过更准确区分良恶性病变，AI可减少患者接受无谓检查。
如甲状腺案例中，AI自信地排除了癌症，避免了活检。 - 在皮肤科，AI应用能让患者对良性痣更安心。
总体目标是精准筛查：发现真正需要干预的病变，避免过度治疗。 - 全球可及性：在专家稀缺地区，AI工具能将专家级筛查能力扩展到偏远诊所。
例如，AI阴道镜可帮助护士在资源有限地区筛查宫颈癌。
“AI驱动的方法能提升临床医生高效且准确评估癌症的能力”。多项试验显示，AI与医生专业知识结合的表现优于单独任何一方，就像咨询一位博学同事。
挑战与注意事项
AI也带来挑战。基于有限或单一数据训练的模型可能无法对所有患者同样有效。
例如，皮肤病变检测AI必须在多样肤色上训练，以避免偏见。
皮肤镜AI工具在处理带有伪影（如毛发或光线不足）及少见病变类型的图像时表现存在差距。
筛查中，更多检测可能意味着更多误报：AI结肠镜标记了许多小息肉，其中部分可能永远不会发展成癌症。
切除每个微小病变也有风险（如少量出血或穿孔）。因此，临床医生需权衡AI的灵敏度与特异性，避免过度诊断。
将AI整合进临床流程并非易事。医院需要经过验证、FDA批准的软件及员工培训。关于AI漏诊癌症的责任归属，也存在监管和法律问题。
许多研究者强调，AI是辅助工具，而非替代品；正如一位放射科医生所言，使用AI就像“向一位才华横溢的同事请教”。持续的临床试验和上市后研究对确保这些工具真正改善患者结局至关重要。
未来方向
癌症检测领域的AI未来充满希望。研究人员正在开发“基础模型”（在海量数据上训练的大型AI），能够同时处理多项任务。哈佛的CHIEF就是一例：它被训练成“病理学的ChatGPT”，在数百万图像块上学习，适用于多种癌症类型。
类似方法未来可能结合影像、基因和临床数据，实现超个性化筛查。多模态AI不仅能预测癌症是否存在，还能评估其侵袭性，指导后续随访强度。
AI性能也在快速提升，新一代CAD系统采用先进神经网络架构和大型语言模型解读影像。肺癌领域专家指出，早期AI系统相比现今模型“较为原始”，预计新版本将大幅提升表现。
国际多中心试验（如欧洲和美国）正在进行，以大规模验证AI工具。随着数据积累，AI将从真实世界结果中学习，不断优化准确性。
总之，AI已在帮助医生通过医学影像更早发现癌症——从乳腺X线和CT扫描到皮肤照片及活检切片。尽管仍面临挑战，前沿研究和监管批准预示着AI将成为癌症筛查的标准助手。
通过在治疗最有效的早期阶段发现肿瘤，这些技术有望改善全球众多患者的治疗效果。
