醫療領域中廣泛使用的人工智慧技術，在腫瘤領域有新突破。
日前，南都記者在2021年中國膀胱癌高峰論壇中注意到，中山大學孫逸仙紀念醫院副院長林天歆教授向媒體披露了人工智慧在膀胱癌診斷的進展。
他表示，人工智慧輔助診斷膀胱癌專案從2019年立項至今，已在膀胱癌醫學影像診斷和膀胱鏡診斷中取得突破。經過驗證後，人工智慧對所有型別膀胱癌的診斷準確度達98%，而對膀胱癌中最難診斷的原位癌，診斷準確率去到80%。“我們試過跟醫生對比後，發現人工智慧的診斷能力不亞於高職稱專家”。
對膀胱癌診斷能力不亞於高職稱專家
據南都記者瞭解，具有在演算法“加持”下擁有強大計算能力的人工智慧，可對複雜的資料集進行分析，並發現容易被忽略的資訊，而這一特性用於醫療領域，將實現疾病的早期診斷和精準治療。
因人工智慧具備上述特性，因此中山大學孫逸仙紀念醫院泌尿外科團隊，人工智慧輔助膀胱癌診斷方面進行發力研究。
“2019年1月，我們這個專案作為廣東省科技廳的重大專項，主要針對膀胱癌診斷中的5大場景進行切入。”林天歆介紹，所謂膀胱癌診斷的5大場景，分別是醫學影像中膀胱癌的侵犯程度和是否有淋巴結轉移、膀胱癌的內鏡診斷、原位癌診斷以及膀胱癌病理診斷等，“在兩年多的時間裡，專案取得了很多較大的突破”。
據南都記者瞭解，目前人工智慧應用於膀胱癌醫學影像以及膀胱鏡下的應用，取得了較大進展。例如在膀胱鏡診斷，林天歆告訴南都記者，他們收集利用了一萬多名有膀胱及泌尿系統疾病患者合計七萬多張膀胱鏡下的圖片，進行了相關資料建模，其中這些膀胱鏡下的圖片除了膀胱癌外，還包括膀胱炎症、結石及前列腺增生等，“這套人工智慧經過了約50次迭代後，我們拿去其他醫院對一些既往發生的病例進行驗證，人工智慧準確度達到了98%”。
林天歆還表示，為了驗證人工智慧的準確程度，他還組織了一次“人機大賽”，讓住院醫師、主治醫師、副主任醫師及以上職稱的醫生與人工智慧進行膀胱鏡診斷對比。透過約30個病例驗證（最終都有病理結果核定）後，發現人工智慧的診斷準確率與高職稱專家（即副主任醫師和以上）相當。
“另外我們還發現，在膀胱癌原位癌的診斷上，人工智慧輔助下能提高發現率，我們和上海交通大學仁濟醫院、上海長海醫院吧所有原位癌的膀胱鏡診斷資料集合起來建模，最後驗證發現人工智慧輔助下，原位癌的診斷率達到了80%。”
林天歆表示，目前搭載AI的影像診斷系統、膀胱癌內鏡診斷系統在中山大學孫逸仙紀念醫院進行使用，“作為膀胱癌診斷的輔助應用手段，人工智慧將提高年輕醫生在臨床作出準確判斷減少誤診，未來我們考慮向更多的醫療機構，包括基層醫院等進行推廣”。
出現無痛血尿必須去醫院
診斷技術進步，對於膀胱癌診治的重要意義不言而喻。
據南都記者瞭解，膀胱癌作為惡性腫瘤之一，目前該腫瘤在我國發病人群存在持續增長的情況，而且往往存在“發現疾病就已是中晚期”的窘況。
中華醫學會泌尿外科分會主任委員、中山大學孫逸仙紀念醫院泌尿外科主任黃健教授表示，2020年我國膀胱癌新發病例就已達到8萬左右，2025年可能會達到10萬左右。作為一個威脅性大的惡性腫瘤，“我們對膀胱癌患者的發現診斷，可能比國外更晚期，因此我們需要早診斷”。
黃健介紹，膀胱癌最顯著的一個特徵就是無痛血尿發生。“但我們留意到，公眾對於血尿的警惕性還是不夠，尤其在農村地區，有些患者已經持續幾天血尿，然後服用所謂的‘土方’止住了症狀，就不去檢查了；還有一些患者已經入院準備手術了，結果血尿停了後，他就拒絕手術……這些往往導致患者延誤病情，最終拖到了晚期。所以我認為，公眾對膀胱癌的意識還是需要提高。”
就目前膀胱癌的診斷方法，黃健表示膀胱鏡、尿脫落細胞檢查以及影像學等，都是早發現膀胱癌的檢查方式。而對於早期發生的膀胱癌，可透過電切、鐳射等方法對腫瘤進行切除，在預防復發方面可使用卡介苗進行灌注；如果是浸潤性生長的腫瘤，則可採取膀胱全切（包括人工再造膀胱或直接接尿道等）；如果膀胱癌發展至晚期，包括化療、免疫治療等都是可選擇的治療方式。
據南都記者瞭解，為建立規範化診療流程，制定科學化的診療方案，2021年中國膀胱癌高峰論壇啟動了全國首批25家膀胱癌規範診療示範中心授牌儀式，攜手推進膀胱癌診療新模式。
南都記者 貝貝
