小济医生AI超声乳腺癌筛查机器人如何做到的？， 准确率比肩专业医生

【】10月12日消息，随着生活节奏的加快，环境的变化以及生活压力的增加，乳腺癌的发病率呈逐年上升趋势，成为威胁女性健康的重大疾病之一。早期发现、早期诊断和早期治疗是提高乳腺癌患者生存率和生活质量的关键因素。近期，贵州省铜仁市石阡县妇幼保健院联合尚医云发起免费乳腺癌筛查活动，邀请覆盖全县19个乡镇街道的适龄妇女参与免费乳腺癌筛查，已有约1500人参与了此次乳腺癌筛查活动。利用亚马逊云科技计算、存储等云服务，尚医云自主研发的“小济医生-AI超声乳腺癌筛查机器人”（以下简称“小济医生”）是此次免费乳腺癌筛查活动的一大亮点，它颠覆了传统乳腺癌筛查模式，可实现自动检测并标注病灶等功能，可有效缓解偏远地区医疗资源短缺问题，进一步提升乳腺癌早筛普及率与准确率。

小济医生-AI超声乳腺癌筛查机器人在贵州省铜仁市石阡县妇幼保健院使用中

尚医云自主研发“小济医生”解决方案，部署在亚马逊云科技的公有云平台，能够自动完成从分析超声影像到初步诊断的筛查全过程，有效降低医疗资源欠发达地区乳腺癌早筛难度，使得早期医疗干预成为可能。

AI超声技术通过深度学习、图像识别和智能算法，提高了超声影像的识别和分析能力，从而提升了诊断的准确性和综合效率。

人工智能与超声技术的结合正在医疗领域引发一场革命。

定位为大规模人群筛查，检出率比肩专业医生

“不是在医院做辅助诊断，是对大规模人群筛查真正把患者找出来”，尚医云创始人兼CEO周振忠在谈到小济医生AI超声乳腺癌筛查机器人时强调道，“我们机器人的操作人员可以不是医疗人员，普通人培训半天左右，就可以上手操作，最后出结果时也没有需要医生把关。”

小济医生目前是全球第一个最大规模的真实世界的 AI 超声乳腺癌筛查应用的产品。周振忠表示：“我们的定位是做筛查，然后筛出来这种疑似的患者，再由医生做进一步诊断。”

周振忠提到，根据专业文献的数据分析，医生在做乳腺筛查的时候，在灵敏度和特异度上，基本能够达到 75%左右。目前小济医生在灵敏度上能够达到90%以上，在特异度上能够达到85%以上。

“在效率上，目前，一个医生做一天筛查，能够筛查七、八十人就已经非常了不起。小济医生做过的最高纪录是在江苏连云港，一台机器一天做162人次。所以这个就是在效率上的一个比较大的提升。”

更重要一点是，周振忠强调，小济医生解决了很多没有医生在场的应用场景。以贵州为例，遵义的一些区县一级医院就只有1、2位超声医生，如果医院要去完成大规模筛查的话，基本上超声科就要停诊。有了小济医生，就能解决这个问题，医生就不用来参与筛查的事了。通过培训护士，就可以使用小济医生去做筛查。最终把AI筛出来认为有风险的人群，再交给医生去做进一步的诊断。

“AI 技术可以赋能我们的基层医务人员，解决我们基层因为没有超声医生或者缺乏超声医生，导致没有大范围、大规模的覆盖乳腺癌筛查这样一个世界性的难题。”周振忠强调，“根据实际数据，小济医生对乳腺癌的确诊率、检出率是比专业医生还是稍微高一点的，能够高大概 30% 左右。”

据悉，截至目前，小济医生已经完成约数十万人次的筛查，在广东、江苏、山东、湖南、安徽、四川、北京、贵州、上海、内蒙等都有落地的应用。

AI超声筛查技术难点，是解决脂肪引起的假阳性问题

在超声上，脂肪在超声上的表现和乳腺结节、乳腺肿块非常相近。所以很多高级职称的超声医生，有的时候都会误把脂肪当成了肿块，一旦出现这种情况，就会有假阳性。周振忠指出：“AI结合超声，能够解决这种假阳性的问题。”

“我们花了更长的时间去解决了特异度（即假阳性）的问题。因为我们不是在医院里面做辅助诊断，我们是在海量的健康人群里面找乳腺癌患者，乳腺癌的发病率是10万人里大概是50到100的发病率，筛查就是大海捞针，去把患者找出来。如果设备的特异度不够好，假阳性做的太差，它是不具备投放市场的能力的。”周振忠谈及小济医生能力时强调。

那么，小济医生是如何解决这一困扰筛查特异度的难题的呢？

为什么会有假阳性呢？是因为有些正常组织，例如脂肪，在超声学上所展现出来的形态跟肿块长得很像。那么医生是怎么区分的呢？医生就是不停地用超声探头从不同角度来看：这个角度像病灶，然后换个角度来看它像不像脂肪，不同角度连续地看，最终进行判断。

“小济医生就充分借鉴医生的先验知识，在做大模型时把时间维度加进去，我们判断的时候不是仅仅用一帧图来判断，是把时间的维度加进去，对一帧图分析的时候，要把前后一整段的视频一起来计算，就跟医生从不同角度、不同方向去看是同样的原理。”周振忠透露。

周振忠称：“做这些大规模训练的时候，我们本身的算力是有限的，我们通常会在内部的算力中心做前期的试验，当我们发现这个技术路径是行得通的之后，再做大型实验，这就涉及庞大的算力需求，就会借助亚马逊云科技的算力基础服务，来帮助我们大规模训练模型。”

据悉，尚医云跟亚马逊云科技的合作始于5年前，除了使用亚马逊云科技的云计算、存储等服务外，生成式AI、具身智能等热门技术也是双方合作的范畴。

小济医生的AI能力基于针对于超声影像的计算机视觉的神经网络大模型，这个大模型是用超过1000 万的乳腺超声数据训练出来的神经网络大模型。

目前小济医生能够检测小到2至3毫米的病灶，能够做到自动检测和标注病灶，对病灶的良恶性、囊实性进行判断，自动标注病灶的尺寸大小，对它进行分类。

和医院筛查需要两位医生做检测和审核报告一样，小济医生AI也通过两端来确保筛查结果，端侧模型在现场筛查的时候就会出结果，但这个结果不能够发布出去，当今天的筛查结束之后，所有数据都上传到云端，在云端还会有一个质控大模型，对端侧模型的结果进行质控。只有它们结果都一致的情况下，才追踪向筛查对象发布报告。

联手亚马逊云科技，“AI+超声”检测技术有机会走向世界

WHO统计2022 年新发乳腺癌病人就达到 200 多万，乳腺癌早期筛查是一个全球都需要解决的问题。

和国内不同，因为脂肪的含量高，欧美女性乳腺癌筛查采用钼钯X光来做筛查的标准，但是钼钯X光是有辐射的。一旦“AI+超声”解决筛查过程中脂肪引起的假阳性问题，那么很有可能白种人也采用AI 超声这种没有辐射的技术来做筛查。

周振忠透露：“从我们目前的实际的验证情况来看，是非常有机会实现，我们的 AI +超声乳腺癌筛查这个技术是有机会走向全球的。”

目前，小济医生在非洲正在进行项目落地。

亚马逊云科技医疗与生命科学行业方案高级总监黄庆春表示，亚马逊云科技除了保证自身的安全规范，通过亚马逊的全生态链，帮助小济医生拓展更广阔的市场。

黄庆春表示，亚马逊云科技的基础设施遍及34个地理区域的108个可用区，依托亚马逊云科技云服务，“小济医生”可将数据上传到云端并进行计算与存储，有效提高业务应用的稳定性，使得其能够在多种应用场景和环境下，为机构和用户持续提供稳定、高效和准确的筛查服务，尤其是在海外地区。