大數(shù)據(jù)、云計算、人臉識別、自動駕駛……近年來這些耳熟能詳?shù)?a target="_blank">人工智能科技，正在悄然改變著我們的生活。英特爾作為全球領(lǐng)先的科技公司，一直致力于人工智能技術(shù)的發(fā)展。金秋十月，2018年《時尚健康》“粉紅絲帶運動”國際乳腺癌防治月來臨了，英特爾公司本著“愛護乳腺，AI不宜遲”的理念，攜手國家級醫(yī)學(xué)影像人工智能高新技術(shù)企業(yè)-匯醫(yī)慧影公司，共同開發(fā)“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”， 助力乳腺癌早期篩查以及診治，為廣大女性提供健康保障。

近年來，隨著《時尚健康》“粉紅絲帶運動”的公益宣傳持續(xù)傳播，以及公眾健康意識的不斷提升， 人們對乳腺癌防治的認知日益提高。關(guān)于乳腺癌的早期篩查以及治療方面有沒有新的進展呢？答案不言而喻，就是人工智能的應(yīng)用！

那么，人工智能技術(shù)是怎樣和乳腺癌的診治相關(guān)聯(lián)呢，我們還是要從乳腺癌說起。我國乳腺癌發(fā)病率已占據(jù)女性惡性腫瘤的首位，由其導(dǎo)致的死亡率也排在了腫瘤致死排名的前十位。

乳腺癌的早期發(fā)現(xiàn)，早期治療能夠明顯提高病人的治愈率以及生存率。目前乳腺癌沒有確定的預(yù)防措施，因此在適齡女性以及高危人群中開展定期大規(guī)模防癌篩查，以發(fā)現(xiàn)更多的早期病例，把腫瘤消滅在萌芽狀態(tài)至關(guān)重要。

乳腺癌的常用篩查方法有以下幾種：

1. 乳腺自檢及臨床乳腺檢查（CBE）

其缺點為針對早期體積較小的腫瘤容易漏診，因此整體診斷敏感度較低。

2. 乳腺鉬靶X線檢查（MAM）

微鈣化是乳腺癌的一個重要特征，近一半的乳腺癌在早期X線片上可見細顆粒鈣化集簇表現(xiàn)。然而MAM亦有局限性，在致密型乳房病例，其診斷率明顯下降，造成漏診，而我國有近30%女性屬于致密型乳房。

3. 乳腺超聲檢查（BUS）

BUS可以較好的顯示乳腺腫瘤的特征，能鑒別X線片上無法顯影的腫物，但其對于僅以微鈣化為影像學(xué)表現(xiàn)的導(dǎo)管原位癌敏感性差。而且，超聲檢查依賴操作醫(yī)生的水平，診斷準(zhǔn)確性受主觀影響大。

4.乳腺核磁共振成像（MRI）

MRI可以清晰的顯示軟組織影，并且無輻射，還可以發(fā)現(xiàn)除原發(fā)灶外的額外病灶及周邊淋巴轉(zhuǎn)移灶。因此MRI對乳腺術(shù)前檢查術(shù)后復(fù)查評估等方面有意義。

通過上述方法可以看出，除乳腺自檢及臨床乳腺檢查外，其余方法均有較客觀的影像學(xué)資料， 但是影像科醫(yī)生每天要處理和瀏覽成千上萬幅影像圖片，工作強度非常大。

同時，有些病灶的影像學(xué)表現(xiàn)比較復(fù)雜，即使是經(jīng)驗豐富的醫(yī)生，面對海量的數(shù)據(jù)，難免會因為視覺疲勞等原因出現(xiàn)判斷偏差，可能會影響診斷結(jié)論的準(zhǔn)確性。

將這些影像學(xué)及臨床資料匯集，就為人工智能技術(shù)提供了大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。人工智能的影像識別和深度學(xué)習(xí)能力，能夠幫助醫(yī)生篩除正常影像，著重標(biāo)注疑似病灶的區(qū)域，讓影像科醫(yī)生審片更加精準(zhǔn)高效。

人工智能在影像識別的速度上勝于人工操作，同時也有利于臨床醫(yī)生制定針對性的治療方案， 特別對于偏遠地區(qū)和基層醫(yī)生而言，這一技術(shù)的應(yīng)用更加意義重大。

英特爾技術(shù)團隊和匯醫(yī)慧影緊密合作，幫助提升乳腺癌篩查的檢測精度和效率。將用于乳腺癌篩查的深度學(xué)習(xí)模型，應(yīng)用在英特爾至強可擴展處理器平臺上，大幅度提升了數(shù)據(jù)的處理和推理效率，這得益于至強可擴展處理器平臺的多數(shù)據(jù)流處理機制和對軟件框架的性能優(yōu)化：

人工智能從至強開始

英特爾的至強服務(wù)器提供全CPU統(tǒng)一架構(gòu)處理，除了單芯片20核心40線程的處理器硬件，還支持優(yōu)化的Math Kernel Library數(shù)學(xué)核心計算庫和深度學(xué)習(xí)框架，開發(fā)者可以在這一平臺上，實現(xiàn)不同深度學(xué)習(xí)算法的移植、優(yōu)化和重新部署。

海量數(shù)據(jù)處理能力強

人工智能技術(shù)可以進行多模態(tài)影像數(shù)據(jù)融合，多維度，立體化進行數(shù)據(jù)融合分析，為乳腺癌的診斷及治療提供全面的個體化的綜合信息。

針對來自多個醫(yī)療中心的海量影像數(shù)據(jù)，英特爾至強服務(wù)器提供最高達768GB的超大內(nèi)存，配合多核心多線程處理能力，對乳腺采集影像進行像素級別的特征識別，在紛紛擾擾的世界中尋找蛛絲馬跡，發(fā)現(xiàn)潛在問題。

數(shù)據(jù)識別更加精準(zhǔn)

匯醫(yī)慧影公司曾在胸部結(jié)節(jié)，神經(jīng)系統(tǒng)，甲狀腺等多器官系統(tǒng)影像與國內(nèi)外頂級醫(yī)院的影像及專科醫(yī)生進行過人機讀片對比，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)，讀片準(zhǔn)確率達到90%。

英特爾至強服務(wù)器可將深度網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化并將數(shù)據(jù)集進一步加強，也將會繼續(xù)幫助提高該識別準(zhǔn)確率，其對數(shù)據(jù)的分析和比較“眼力”，早已突破人類極限，達到醫(yī)療影像辨識的新高度。

數(shù)據(jù)分析的高效快捷

英特爾至強服務(wù)器支持完整的數(shù)據(jù)處理及深度學(xué)習(xí)工具鏈，就像一臺無級變速的變速箱，英特爾的工程師將各個數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)進行了優(yōu)化，并采用了Multi-Stream多數(shù)據(jù)流并行處理技術(shù)，使得數(shù)據(jù)處理更加流暢，效率大幅提升。

經(jīng)過匯醫(yī)慧影的測試，基于英特爾至強CPU的全過程數(shù)據(jù)處理效率大幅提升，人工智能影像分析速度遠超傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方案。

方案部署更加方便

英特爾還將與匯醫(yī)慧影公司進一步開發(fā)“人工智能乳腺全周期健康管理系統(tǒng)”， 提供可靠的端到端的人工智能解決方案。分為三個階段：第一階段，人工智能參與乳腺影像判讀，覆蓋大量人群。

第二階段，人工智能輔助臨床決策，結(jié)合影像組學(xué)，提供非常精準(zhǔn)的臨床決策依據(jù)。第三階段，根據(jù)術(shù)后復(fù)查數(shù)據(jù)，人工智能參與動態(tài)監(jiān)控，患者自助式參與治療。英特爾至強服務(wù)器的統(tǒng)一架構(gòu)將大大降低部署和維護成本，對于一項醫(yī)療服務(wù)的持續(xù)部署和優(yōu)化具有重大意義。

21世紀(jì)是屬于生命科學(xué)的世紀(jì)！未來，英特爾的人工智能還將在智慧醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用， 致力解決人類面臨的大問題，加速行業(yè)轉(zhuǎn)型，更好地幫助醫(yī)生，造福廣大患者。