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著名ＡＩ科技公司ＤｅｅｐＭｉｎｄ 首席執(zhí)行官?。模澹恚椋蟆。龋幔螅螅幔猓椋筮@樣評價這個時代：＂我們正處于幾乎可以用?。粒伞≈斡屑膊〉纳涑谭秶鷥?。＂２０２４年，ＡＩ在醫(yī)療領域持續(xù)發(fā)力，不斷打破學術壁壘與臨床限制，為疾病診療、醫(yī)學影像分析等方面提供了革命性解決方案。國外研究團隊的多項突破，進一步推動了醫(yī)療行業(yè)的全球化協(xié)同創(chuàng)新。
一、牛津大學：引領醫(yī)學圖像分割新紀元
醫(yī)學圖像分割是將醫(yī)學圖像中的關鍵區(qū)域或結構準確提取，以支持臨床診斷和病理研究。然而，這一領域長期面臨數(shù)據(jù)異構性和模型泛化能力不足的挑戰(zhàn)。為解決這些問題，牛津大學團隊專注于醫(yī)學圖像分割技術的創(chuàng)新，特別是在三維醫(yī)學圖像處理和單次提示分割能力上不斷突破。他們基于Ｍｅｔａ公司開發(fā)的Ｓｅｇｍｅｎｔ?。粒睿簦瑁椋睿纭。停铮洌澹臁。玻ǎ樱粒汀。玻┛蚣?，推出了Ｍｅｄｉｃａｌ?。樱粒汀。玻ǎ停澹洌樱粒停玻?，為醫(yī)學圖像分割技術開辟了全新路徑。
根據(jù)研究團隊發(fā)表于預印本平臺ａｒＸｉｖ上的論文《Ｍｅｄｉｃａｌ ＳＡＭ?。玻骸。樱澹纾恚澹睿簟。恚澹洌椋悖幔臁。椋恚幔纾澹蟆。幔蟆。觯椋洌澹铩。觯椋帷。樱澹纾恚澹睿簟。粒睿簦瑁椋睿纭。停铮洌澹臁。病匪觯浜诵膭?chuàng)新有三點：首先，將醫(yī)學圖像作為視頻的處理，通過將三維醫(yī)學圖像視為具有時間關聯(lián)的視頻數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化了對３Ｄ圖像分割的處理流程。其次，優(yōu)化了單次提示分割能力，用戶只需為一種新目標提供單個提示，模型即可自動分割后續(xù)圖像中同類對象，顯著減少了對人工提示的依賴。最后，強化了多模態(tài)與高泛化能力，團隊利用豐富的數(shù)據(jù)集驗證了ＭｅｄＳＡＭ－２的適應性，包括針對腹部多器官分割的ＢＴＣＶ數(shù)據(jù)集和用于腦腫瘤、甲狀腺結節(jié)等分割任務的多模態(tài)數(shù)據(jù)集?！荆薄?/p>
實驗結果顯示，ＭｅｄＳＡＭ－２在多器官分割任務中的Ｄｉｃｅ評分（常用的衡量圖像分割準確性的指標，值越接近１００％說明分割結果與真實標注越接近）達到８８．５７％，顯著領先于傳統(tǒng)模型。無論是三維成像的時間關聯(lián)處理，還是二維成像的單次提示，ＭｅｄＳＡＭ－２都在模型泛化性和操作便捷性上超越了前代技術。
目前，ＭｅｄＳＡＭ－２已在醫(yī)學影像分析和手術規(guī)劃領域初步實現(xiàn)了落地應用。在癌癥影像診斷中，ＭｅｄＳＡＭ－２可快速分割腫瘤邊界，為臨床醫(yī)生提供更精準的病灶信息。在個性化手術方案設計時，通過對患者器官和組織的精細分割，該模型支持外科醫(yī)生制定個性化手術規(guī)劃。在器官移植和病理研究中，ＭｅｄＳＡＭ－２的高精度分割能力能夠顯著提升術前評估與診斷的效率。
此外，ＭｅｄＳＡＭ－２還展示出在甲狀腺結節(jié)檢測、腦腫瘤分析及皮膚病變分割等多個細分領域的潛在應用價值，尤其適用于需要處理海量多模態(tài)醫(yī)學圖像的復雜場景。作為一項技術革命，ＭｅｄＳＡＭ－２不僅優(yōu)化了醫(yī)學圖像分割的效率與精度，還為解決醫(yī)學圖像分析中的數(shù)據(jù)異構性提供了新思路。
二、谷歌ＡＩ團隊：醫(yī)學ＡＩ工具公平性評估框架
面對基于機器學習的醫(yī)療工具是否能夠實現(xiàn)公平性的難題，谷歌ＡＩ團隊提出了創(chuàng)新性的健康公平評估框架（ＨＥＡＬ）。該框架的核心目標是確保ＡＩ技術優(yōu)關注那些健康狀況較差的群體，以減少因結構性不平等（如社會、經(jīng)濟和種族差異）導致的健康結果差異。
根據(jù)谷歌發(fā)布于官網(wǎng)的報告《ＨＥＡＬ：?。痢。妫颍幔恚澹鳎铮颍搿。妫铮颉。瑁澹幔欤簦琛。澹瘢酰椋簦。幔螅螅澹螅螅恚澹睿簟。铮妗。恚幔悖瑁椋睿濉。欤澹幔颍睿椋睿纭。穑澹颍妫铮颍恚幔睿悖濉?，ＨＥＡＬ框架包含四個關鍵步驟：首先通過選取種族、性別、年齡等可能影響健康公平的因素，明確ＡＩ工具的評估標準，識別與健康不公平相關的因素并定義工具性能指標
隨后利用失能調整生命年（ＤＡＬＹｓ）和生命損失年數(shù)（ＹＬＬｓ）等指標，描述不同群體的健康差異，量化現(xiàn)有的健康差異。再測量工具在各子群體中的表現(xiàn)，比較ＡＩ工具在不同群體的預測準確性。最后評估工具在健康差異中的優(yōu)先級，通過計算ＨＥＡＬ指標，衡量ＡＩ工具在健康公平性方面的表現(xiàn)。ＨＥＡＬ指標反映了模型性能與健康差異之間的反相關性，即工具是否優(yōu)先提升了健康狀況較差群體的診療效果。【２】
谷歌團隊將ＨＥＡＬ框架應用于皮膚科ＡＩ模型的評估，研究其在不同種族、性別和年齡群體中的表現(xiàn)。該模型基于約２９，０００個病例的數(shù)據(jù)，旨在預測２８８種皮膚病，通過分析患者皮膚照片及相關信息，生成可能的診斷列表。研究團隊使用約５，４２０個病例的數(shù)據(jù)集對模型進行評估，其中包含多樣化的年齡、性別和種族或族裔信息。
作為評估健康公平性的工具，ＨＥＡＬ框架可為醫(yī)療監(jiān)管機構提供科學依據(jù)，幫助制定有針對性的政策，促進健康資源的合理分配。ＨＥＡＬ框架還可用于部署后的ＡＩ醫(yī)療工具監(jiān)測，建立健康公平性儀表盤，確保模型在實際應用中持續(xù)優(yōu)化。盡管當前框架主要聚焦醫(yī)療領域，其理念和方法可以推廣至教育、就業(yè)等其他社會領域，為解決不平等問題提供新的視角。
三、谷歌?。粒伞F隊：ＡＩ輔助肺癌篩查的工作流程
２０２４年２月，國家癌癥中心發(fā)布的《２０２２年中國癌癥發(fā)病率和死亡率》報告指出，肺癌仍是我國惡性腫瘤發(fā)病和死亡的首要原因?！荆场勘M管診療技術不斷進步，但診斷延誤與過度治療等問題依然突出。
針對篩查癌癥方面的困難，谷歌?。粒伞F隊聯(lián)合美國和日本的研究機構評估ＡＩ技術如何與現(xiàn)有篩查工作流程深度融合，并探索其在不同國家特定指南和評分管理協(xié)議下的有效性。研究團隊通過對６２７例低劑量胸部ＣＴ病例（包括１４１例癌癥陽性病例）的分析，涵蓋了多種結節(jié)類型，如實性結節(jié)、部分實性結節(jié)和非實性結節(jié)，為優(yōu)化ＡＩ篩查流程提供了充足的數(shù)據(jù)支持。
根據(jù)團隊聯(lián)合發(fā)表于《Ｒａｄｉｏｌｏｇｙ ＡＩ》期刊上的文章《Ａｓｓｉｓｔｉｖｅ?。粒伞。椋睢。蹋酰睿纭。茫幔睿悖澹颉。樱悖颍澹澹睿椋睿纾骸。痢。遥澹簦颍铮螅穑澹悖簦椋觯濉。停酰欤簦椋睿幔簦椋铮睿幔臁。樱簦酰洌。椋睢。簦瑁濉。眨睿椋簦澹洹。樱簦幔簦澹蟆。幔睿洹。剩幔穑幔睢房偨Y的研究進展，人工智能輔助篩查在美國和日本兩地的特異性分別提高了５．５％和６．７％，而敏感性未顯著下降。在ＬｏＳ（懷疑程度評分）和ＡＵＣ（接收器操作特性曲線面積）的綜合評估中，ＡＩ輔助篩查的表現(xiàn)顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。尤其是在癌癥陽性病例中，ＡＩ系統(tǒng)標記了美國８９％和日本７５％的重點結節(jié)，顯著提升了醫(yī)生的診斷效率?！荆础?/p>
研究發(fā)現(xiàn)，有ＡＩ輔助的情況下，平均每位病例篩查時間減少了１４秒。這不僅提高了醫(yī)生的工作效率，還增強了他們的診斷信心。此外，ＡＩ系統(tǒng)能準確標記大多數(shù)癌癥相關的結節(jié)區(qū)域，為放射科醫(yī)生提供更有針對性的判斷依據(jù)，減少了不必要的隨訪和活檢建議。
這項研究驗證了人工智能在復雜篩查流程中的實際效用，ＡＩ輔助篩查能夠減少不必要的隨訪和頻繁的肺活檢，從而降低醫(yī)療系統(tǒng)的負擔。這對于醫(yī)療資源緊張的地區(qū)尤為重要。未來通過整合全球多地數(shù)據(jù)，該ＡＩ系統(tǒng)能在早期發(fā)現(xiàn)肺癌方面發(fā)揮更大作用，尤其是在提高診斷陽性率和減少漏診風險方面，為患者爭取更多治療時間。
從精準的醫(yī)學圖像分割到提升診療公平性，再到篩查效率，這些新技術正為醫(yī)學創(chuàng)新提供更有力的支持。期望這些研究能盡快落地，逐步進入到我們的日常醫(yī)療環(huán)境，讓我們享受到更高效、更精準的診療服務。希望未來，ＡＩ能夠在醫(yī)療健康領域發(fā)揮更大的潛力，真正造福每一位需要幫助的人。
參考資料：
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