人工智能从影像中早期检测癌症
人工智能（AI）在医学中的应用正在实现从医学影像中早期检测癌症的突破。凭借快速且准确分析数据的能力，AI帮助医生识别肉眼可能忽视的细微异常。这不仅提高了诊断的准确性，也增加了患者成功治疗的机会。
您想知道人工智能如何从影像中早期检测癌症吗？让我们通过本文与INVIAI一起深入了解详情！
通过在数千张带注释的扫描图像和切片上训练深度学习模型，AI能够学习连专家临床医生都可能忽略的模式。实际上，AI工具分析乳腺X线摄影、胸部CT、X光、MRI、超声和病理切片，标记可疑区域并量化风险。
癌症护理中的AI是“前所未有的机会”，可改善诊断和治疗。
— 肿瘤学医学专家
例如，一例AI增强的超声帮助患者避免了不必要的甲状腺活检，显示其肿块为良性，展示了该技术在临床实际中的实用价值。
人工智能如何分析医学影像
影像AI系统通常使用深度学习（尤其是卷积神经网络），在庞大数据集上训练。训练过程中，算法学习提取形状、纹理和颜色等特征，以区分癌变组织和健康组织。
训练阶段
AI模型从数千张带注释的医学影像中学习，识别区分癌变与健康组织的模式。
分析阶段
训练完成后，AI扫描新影像，使用彩色框和警报标记与学习到的癌症特征匹配的模式。
风险评估
AI算法从单张影像预测未来癌症风险，帮助医生个性化筛查间隔。
实际上，AI成为一个超敏感的“第二读者”，指出人眼可能忽视的细微病变。例如，AI审查乳腺X线或CT切片时，可能用彩色框和警报标记微小钙化点或结节，供放射科医生检查。
乳腺癌筛查
乳腺X线摄影是AI发挥影响的典型例子。研究显示，AI支持能显著提升全球筛查项目中的乳腺癌检测率。
传统方法
- 每千名女性检测出5.7例癌症
- 较高的召回率（误报）
- 可能漏检细微病变
AI增强方法
- 每千名女性检测出6.7例癌症
- 降低召回率
- 增强细微模式检测
AI在乳腺X线摄影中的能力
增强检测
提高乳腺癌检测的敏感性和特异性。
- 识别细微发现
- 预测侵袭潜力
细微模式识别
标记常规筛查中易被忽视的微小簇状钙化和不对称性。
- 微钙化检测
- 组织不对称分析
工作流程优化
减轻工作负担，降低放射科医生间的差异。
- 预筛查影像
- 优先处理可疑病例
肺癌筛查
AI也被应用于肺癌医学影像检测。低剂量CT（LDCT）扫描用于筛查高风险吸烟者；AI可通过提升图像质量和病变检测能力增强此过程。
剂量降低
自动检测
最新模型对良性和恶性肺结节均表现出高敏感性，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还可结合患者数据个性化筛查，算法根据个体风险分层确定更频繁的扫描需求。
皮肤癌（黑色素瘤）
皮肤镜影像（放大皮肤照片）是AI表现突出的另一个领域。最先进的深度学习模型在数万张皮肤病变图像上训练，能高准确率区分痣的良恶性。
I期黑色素瘤
- 98%五年生存率
- 治疗需求极少
晚期黑色素瘤
- 生存率显著降低
- 需广泛治疗
AI工具甚至被集成到手机应用或设备中，评估拍摄的痣并估计风险，可能将早期检测扩展到基层医疗，使筛查更普及。
宫颈癌筛查
AI通过分析宫颈数字影像提升宫颈癌筛查。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。
高敏感性
高特异性
此类AI与传统巴氏涂片和HPV检测协同工作，实现早期发现。美国国家癌症研究所（NCI）也指出，AI自动化癌前检测的研究正在进行中。
结肠和直肠癌筛查
结肠镜检查中，AI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警报），吸引医生注意。
检测率提升
研究显示AI提高了息肉总检测数，尤其是小型腺瘤。
- 捕捉被忽视的病变
- 减少疲劳导致的漏检
质量一致性
提供统一分析，减少医生间差异。
- 一致的“第二只眼”
- FDA批准的CADe系统
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仍在评估中。即便如此，AI“第二只眼”可减少疲劳漏检，降低医生间差异。FDA已批准CADe系统用于临床结肠镜检查，辅助内镜医生检测息肉。
病理学及其他影像中的AI
AI的应用超越实时影像，扩展至病理学和专用扫描。数字病理切片（组织活检的高分辨率扫描）正被AI算法以惊人精度解读。
CHIEF AI系统
FDA批准的AI应用
- 用于突出前列腺活检标本癌区的AI软件
- 脑肿瘤MRI解读系统
- 甲状腺结节超声分析工具
- 多种癌症类型的数字病理切片分析
简言之，AI正成为多功能助手：从MRI/CT扫描到X光再到显微镜切片，它标记需关注的异常，帮助病理学家聚焦关键区域，提高诊断准确性。
AI在早期检测中的优势
在各类应用中，AI为早期发现癌症提供了多项关键优势，改变了医疗专业人员的筛查和诊断方式：
更高敏感性
AI能检测人类可能忽视的极细微信号。
- 回顾性捕获20-40%的间隔癌
- 比单独人类读片更早发现
准确性与效率
假阴性减少，有时假阳性也降低。
- 更高阳性预测值
- 更快的影像处理
质量一致性
无疲劳或分心的统一分析。
- 减少放射科医生间差异
- 保持稳定表现
避免不必要的操作
全球可及性
AI驱动的方法能提升临床医生高效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使用，犹如咨询一位博学同事。
— 医学AI研究人员
挑战与考量
AI也带来必须谨慎应对的挑战，以确保在多样患者群体中有效且公平地实施。
影像质量问题
误报风险
实施挑战
- 医院需获得验证的FDA批准软件及全面员工培训
- 关于AI漏诊癌症的责任监管和法律问题
- 需谨慎规划以整合进现有临床工作流程
- 持续的临床试验和上市后研究对结果验证至关重要
AI是工具，不是替代品。使用AI就像“请教一位才华横溢的同事”。
— 放射科医生对AI整合的看法
未来方向
癌症检测中AI的未来充满希望，革命性发展即将到来，可能彻底改变个性化医疗和筛查方法。
基础模型革命
多模态AI整合
个性化筛查
结合影像、基因和临床数据，实现超个性化筛查方案。
- 个体风险分层
- 定制随访强度
预测分析
AI不仅能预测癌症是否存在，还能预测其侵袭性。
- 肿瘤行为预测
- 治疗反应预测
旧式AI系统
- 与现今模型相比“原始”
- 范围和准确性有限
先进AI系统
- 复杂神经架构
- 多模态整合能力
全球验证研究
国际研究（如欧洲和美国的多中心试验）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，通过以下方式不断提升准确性：
- 大规模多中心验证试验
- 真实世界性能监测
- 基于临床结果的持续学习
- 跨人群有效性研究
结论
总之，AI已帮助医生从医学影像中更早检测癌症——从乳腺X线和CT扫描到皮肤照片和活检切片。尽管挑战依然存在，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。
