每位女性有10％概率患此癌，中美治療差距巨大，AI正改變現狀

文 | 阮星

編 | 嚴冬雪

即將來臨的除了國慶長假，還有10月——國際乳腺癌防治月。9月28日，英特爾與《時尚健康》雜誌合作，宣揚粉紅絲帶活動，提出「愛護乳腺，AI不宜遲」。活動現場，霍思燕在內的多名女星到場支持。

每個女性在一生中有10%的可能性罹患乳腺癌，全球平均每分鐘至少16人被新確診為癌症，其中4人是乳腺癌。每分鐘8人死於癌症，其中1人是乳腺癌。

值得指出的是，乳腺癌並非女性專屬，1%乳腺癌患者是男性，一半以上的乳腺癌發生在亞洲。

上世紀90年代初，美國婦女把乳腺癌防治變成了一項強大的社會政治運動，前美國總統福特的妻子貝蒂·福特就是乳腺癌患者(她在1974年動了乳腺癌手術，隨後對公眾公開)，里根總統夫人南希也是。這些第一夫人抱病走到公眾中間，激起了社會對此的理解、同情和資助。

一方面，乳腺癌發病率高，歐美每9位女性即有一位是乳腺癌患者；另一方面，它也是最易治癒的癌症之一。如果發現得早，乳腺癌治癒率可達90%。1976年，宋美齡做了乳腺癌手術，又活了37年，在106歲的高齡去世。

乳腺癌治療的1.0時代最早可追溯到公元前3000年，那時的古埃及人就描述了乳腺腫瘤。1895年左右，乳腺癌根治術出現，該方案讓此後60年乳腺癌術後局部複發率從80%降到20%左右。1970年代，改良根治術逐漸普及，成為乳腺癌外科治療的標準術式。

1998年，人類確定了HER2/neu致癌基因可作為預後因子，預測因子及治療靶點。2011年，大型薈萃分析顯示放療能減少乳腺癌死亡率。2013年，乳腺癌4大亞型建立。這是乳腺癌治療的2.0時代。

而現在是3.0時代。隨著AI醫學影像的推廣，乳腺癌早期診斷的效率與精準度得到顯著提高。在中國，醫學影像數據每年增加30%，相應的，影像科醫生數量每年僅增4.1%。

一方面，AI讀片可以補充影像科醫生缺口，幫助醫生篩除正常影像，著重標註疑似病灶的區域，讓影像科醫生審片更加精準高效，在識別速度上勝於人工操作——一張肺結節影像，醫生可能需要半小時看完，機器只需要3秒鐘；準確度上，以醫療影像AI企業匯醫慧影公司為例，該公司在胸部結節，神經系統，甲狀腺等多器官系統影像方面與國內外頂級醫院的專科醫生進行過人機對比，經過深度學習的人工智慧系統，讀片準確率可達到90%。

另一方面，更重要的是，人工智慧的影像識別和深度學習能力，能夠輔助臨床醫生制定針對性的治療方案， 這對於偏遠地區和基層醫生而言意義重大。

「我們國家醫療的狀況非常不平衡，城鄉之間的差距，三甲醫院和基層醫療機構之間的差距，對預防、保健這種觀念的普及等方面都有巨大的鴻溝。」 英特爾公司市場營銷集團行業解決方案部中國區總經理梁雅莉表示，人工智慧可以作為工具，有效的幫助廣大農村地區或者是四五線以下的城市減小鴻溝。

對乳腺癌這種重在早預防、早治療、早篩查的疾病，人工智慧尤其適用，在醫療資源匱乏的地方，人工智慧的早篩解決方案可以把觸角伸到廣大農村地區——從全國頂級醫生那裡獲取識別能力，再去幫助農村地區患者做早篩，讓更多患者能享受「協和」水平。

事實上，儘管有了AI助力，在中國，乳腺癌這一常見疾病還存在以下幾點問題。

首先，城市得乳腺癌的概率高於農村地區，因為相對晚婚晚育、壓力更大，使得城市地區乳腺癌的年輕化趨勢非常嚴重。知名歌手姚貝娜在29歲查出乳腺癌，33歲不幸死於乳腺癌複發。相對而言，農村環境好、結婚早，生孩子也更多，乳腺癌發病率相對較低。因此，這既是醫學問題，也是社會問題。

其次，中國醫學科學院腫瘤醫院內科主任徐兵河表示，70%的乳腺癌患者有心理疾病，急需醫生，家庭，社會的心理疏導。來自親人的理解與支持至關重要，前新聞聯播主播郎永淳在妻子罹患乳腺癌後，全力支持，後腫瘤轉移到肝臟，郎永淳傾其所有將妻子送到美國治療，並因為沉重的經濟負擔不得不辭去央視的工作。經過6年治療與陪伴，他的妻子已經痊癒。

此外，中美乳腺癌治療狀況存在巨大差異。英特爾公司全球品牌營銷副總裁Alyson Griffin和她的母親都是乳腺癌倖存者。1985年，得益於早期篩查，Griffin的母親及早發現並治癒了乳腺癌。

如今，在美國，乳腺癌早期發現率在70%以上，中國是30%以下；美國患者的乳房保留率是70%，中國是20%一下；美國患者的5年生存率（治癒率）是90%，中國是60%到70%。

現在，在中國，人工智慧影像企業正致力於提升以上數據，同時也面臨各方困難，比如數據隱私保護與共享之間的平衡。一方面，更多的數據共享有利於機器學習以提升讀片效果；另一方面，出於政策及技術多方面顧慮，絕大多數醫院樂於使用AI來輔助讀片，但不願將數據上雲，只保存在本地伺服器，即使服務商承諾做數據脫敏，仍顧慮重重。

情況正在改善。匯醫慧影聯合創始人兼COO郭娜透露，汕頭已有一家大醫院與他們合作，使用雲平台來處理相關數據。

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