乳腺癌已成为严重威胁我国女性健康的恶性肿瘤之一，2018年3月23日，国家癌症中心发布了中国女性乳腺癌的最新数据，估计了2014年中国女性乳腺癌的发病与死亡情况（由于收集和统计工作的存在，一般数据会滞后3年），2014年全国女性乳腺癌新发病例约27.89万例，占女性恶性肿瘤发病16.51%，位居女性恶性肿瘤发病第1位。

早诊早治，是乳腺癌治疗的关键。当下中国女性早期乳腺癌中I期检出率仅有20%至25%，患者5年生存率只有80%左右。而若在乳腺癌早期阶段发现并及早接受规范化治疗，患者的5年无病生存率可达95%，II期患者5年存活率可达到80%以上。

面对巨大的筛查需求，医生稀缺与人工阅片的误诊、漏诊成为亟需解决的痛点。当前，人工智能成为直面医生效率问题的技术手段。

近期，在2018未来医疗100强论坛上，德尚韵兴发布了乳腺癌人工智能辅助诊断产品。这是其继三维可视化精准术前规划、术中导航、术后评估、超声甲状腺结节智能辅助诊断系统后的又一医学辅助诊断产品。

 乳腺癌高发，筛查成痛点

面对高发的病症，乳腺癌筛查常用到的无创性的辅助检查手段有钼靶、超声和磁共振（MRI）。

在三种检查手段的对比中，钼靶检查价格低廉，主要利用X线摄片，无论是国内还是国外，钼靶都成为女性乳腺癌筛查的主要手段，这种方式对发现微小钙化最具有优势，进而能够发现无症状或触摸不到的肿瘤，诊断效率甚至高于磁共振。

而超声的优势在于乳腺超声没有放射性，可以根据需要反复检查；且超声能清楚分辨层次，鉴别囊性（囊性结节内部为液体）与实性肿块的准确率可达100％，能大致判断肿瘤的良恶性；超声可引导穿刺活检并且了解腋窝和锁骨上的淋巴结有没有转移；且检查方便，价格低廉，对致密型乳腺和乳腺增生诊断有优势。

另一种无创性检查手段是磁共振，这类检查的特点是敏感性较高，无射线危害，但是价格昂贵，因此不能作为普查筛查的手段，一般作为钼靶与彩超后无法确认病情的患者做进一步诊断的手段。

 中国现在每年通过各类手段筛查乳腺癌的人群遍及30-60岁的女性人群，与欧美女性更多偏向脂肪型乳腺不同，中国女性的乳房超过50%是致密型，脂肪较少，需要医生在阅片的过程中仔细寻找隐藏在致密的影像中的微小肿块、钙化点、或者结构扭曲，通常需要耗费较长时间。

国内医生与欧美医生相比，阅片的任务繁重许多。德尚韵兴乳腺产品负责人张娟是资深医学影像专家，从事影像诊断工作三十余年，她告诉记者，欧美的医生一天阅片的数量可能在20-30个患者左右，而国内的医生一天至少需要看50名患者的片子，从早到晚一直写报告，会出现疲倦的状态。

而面对巨大的需求，专业从事乳腺诊断工作的医生非常缺乏，且培养周期太长，这成为摆在影像科面前的一道难题，从医学教育到医院规培的阶段，培养一名资深乳腺癌诊断专家，至少需要5-10年的时间。 

面临乳腺癌高发的现状，发现越早，治疗效果越好，将医生从繁重的阅片任务中解放出来，减少误诊漏诊，人工智能是最合适的辅助手段。

人工智能辅助诊断乳腺癌，诊断水平达主任级

德尚韵兴医疗科技成立于2013年，以超声人工智能为特色，将AI技术用于肿瘤介入手术的术前规划，术中导航和术后评估。公司研发团队以专家学者为核心，形成了一支以年轻博士为主导的研发团队，曾在美国哈佛大学、纽约大学柯朗数学研究所、德国爱因斯坦研究所等多个国际著名学术机构做学术研究，在国际权威杂志上发表过近两百篇学术论文。

德尚韵兴董事长兼总经理胡海蓉表示：“我们不只是研发医学影像的人工智能辅助诊断系统，而是结合辅助诊断，最终用于治疗，打造的是AI精准诊疗平台。”

在本次发布的人工智能乳腺辅助诊断产品中，德尚韵兴从超声和X射线的手段切入，辅助以人工智能技术，整个研发过程经过了海量级数据的清洗和整理，由资深乳腺专家严格依照国际ACR标准亲自对乳腺图像特征进行标注提取、反复确认，以确保高准确率。

在产品功能上，德尚韵兴按照国家乳腺癌指南对病变进行定性定量分析、按照ACR标准对病变进行BI-RADS分类。同时，这款产品将根据中国国情，设计适合三甲医院和广大基层医院的不同版本，希望能减轻大医院医疗压力，并能对广大基层医院进行辅助培训，真正助力分级诊疗。

在某些特定的任务上，如计算机视觉技术应用的人脸识别等图像领域，计算机已经超过人眼，人工智能的本质在于数据量多了之后，处理的速度变快，处理的成本变低，这样的工程性进步，导致应用上出现了拐点。在医疗领域，基于大数据和人工智能的影像辅助诊断技术已经成为研究热点，医院与医生也正在拥抱人工智能，将繁重而简单的初级工作交给人工智能完成。

在超声AI的应用方面，2018年8月，上海瑞金医院发起并召集了中国400多家医院，近1000名超声医生成立了“中国甲状腺与乳腺超声人工智能联盟”，建立覆盖全国多级医疗机构的甲状腺与乳腺超声数据库，超声AI的应用为精准诊治提供有效的帮助。与扎堆放射科AI产品的赛道不同，超声AI行业目前还未饱和，占领这一赛道的企业并不算多，因此，这片领域也面临着巨大的机遇。

产品拥有数据、算法优势，且设计满足分级诊疗需求

超声因价格便宜、无辐射、在基层医院广泛配置，但是超声医生奇缺。与CT、核磁、X光等影像的采集与阅片的流程分开不同，超声检测的难点在于图像采集与阅片需要同时完成。

此外，相较于磁共振、CT和心电图等检查结果，超声影像大多是依靠医生采集的不同切面的动态图像进行诊断的，对超声医生个人的操作技术水平要求比较高，医生的扫描手法不同、病人存在个体化差异、医生的观察者差异等因素的影响，极易造成误诊或漏诊。

德尚韵兴研发乳腺癌人工智能辅助诊断产品，旨在解决分级诊疗、减轻医生的工作痛点。

虽然目前超声AI的发展还存在一定的难题，比如缺少大量的数据训练等。但各大公司对于超声AI的热情不减，除腾讯外，三星、西门子、迈瑞等大公司在超声AI领域也有所布局。此外，推想科技、依图医疗等创业公司也有超声AI的相关产品。

胡海蓉认为，德尚韵兴的人工智能辅助诊断产品的优势来源于两个方面，一个是数据，一个是算法。

数据方面，用于训练的样本达数万例，从数据标注的质量来说，德尚韵兴与多家医院合作，并由拥有30余年工作经验的乳腺专家亲自标注，她强调：“由专家标注的数据，对于找到病灶的准确率，远远高于一般的医生做的数据标注。”

目前，该乳腺癌人工智能诊断产品识别肿块的准确率达89%，钙化识别度达90%以上，随着算法的不断优化，准确率还在不断提高。当产品用于临床之时，诊断水平可达到主任级别的专家水平。

在算法方面，据介绍，德尚韵兴的算法团队是应用数学背景，因此，他们自主研发了深度学习框架，并将之命名为Light3，意思是轻量灵活的意思，针对不同的病种，可以根据需要任意地调整框架，调整参数，提高模型的准确性。而开源的深度学习框架不能任意的修改，因此准确率提高水平有限。胡海蓉表示：“我们自己做过对比，在超声甲状腺项目上，Light3的准确率比开源的高30~40%左右。”

在产品设计方面，根据分级诊疗的需求，针对三甲医院和基层医院，德尚韵兴做出了不同的产品设计，对于三甲医院的科研需求，产品功能较为完善；对于基层医院基本的诊疗需求，系统会采取一定的“瘦身”方法，去除冗余的功能，提供给基层医院。

此外，产品针对不同层次的医院，可以对年轻的医生进行培训。因为整个队伍缺乏，不可能让这些医生回到学校进行专业的培训，所以利用人工智能辅助诊断同样也是一个有效的培训手段。

处在一个并不算拥挤的赛道，德尚韵兴的超声AI产品正在摸索属于自己的商业模式。对于大多数AI企业来说，能否通过相关资质的认证是摆在他们面前的一道“槛”。

德尚韵兴营销总经理严耶恩表示，目前市场上的医疗AI产品更多是集中在放射这条赛道，而在超声的赛道上德尚韵兴的AI产品具备全方面的领先优势。由于法规的限制，目前整个AI行业还没有很成熟的商业模式，这一限制其实也提高了医疗人工智能产品的准入门槛。

他强调：“德尚韵兴会在市场做更多的投入，包括寻找上下游的合作伙伴。不仅是三甲医院，也包括基层医院等在产品线上比较有经验的，能够帮助数据研发、产品推广的医院。目前投入的重点还是在提高产品质量和准确率上，等到门槛一旦放开，我们可以凭借自己的优势在整个销售市场上，走出一条差异化的道路。”

目前，德尚韵兴已经分别在A轮与B轮融资中引进产业资本和佳股份以及复星医药和华盖资本的基金。据胡海蓉表示，德尚韵兴正在引进下一轮的资金与资源的合作，希望与在产业内有较丰富医疗资源的资本与合作伙伴携手，将人工智能产品真正落地到临床诊断和治疗中。