在腾讯觅影正式推出一年后，2018年7月26日，腾讯觅影又发布了乳腺肿瘤筛查AI系统。

过去一年，腾讯觅影一直保持着高频出镜率：发布AI影像早癌筛查、承建国家级影像创新平台、推出辅诊开放平台……通过这些频繁的动作，腾讯觅影目前形成了两个内核：一个是AI影像早癌筛查，覆盖了早期食管癌、肺癌、宫颈癌、乳腺癌等常见肿瘤疾病；另一个是辅诊开发平台，旨在成为“工具箱”，帮助医院就医流程中的各个环节利用AI提升效率。

相比于去年对于AI半信半疑的态度，现在，医生们对AI提出了更为具体的需求。

中山大学附属第一医院甲乳外科吕伟明主任告诉钛媒体，“现在人工智能还是助手的范畴，一方面，帮助有经验的医生迅速提高经验；二，帮助经验欠缺的大夫缩短学习曲线；三，对于大量的钼靶照片，在人力不够的情况下通过云平台把疑难病症筛查出来。”

以乳腺癌为例，吕伟民向钛媒体透露，美国乳腺癌的五年生存率达到90%，上海的统计数据是91%，虽然高精尖的医院没有差距，但整体水平和欧美国家还是有很大差距。

传统乳腺癌筛查一般有两种方法： 乳腺B超和钼靶X线检查。前者对人体没有伤害，但对早期病变不够灵敏，准确性不高，后一种准确性高，但缺点是有辐射。而病理分析，虽然被认为是癌症筛查的“终极手段”，但医生要在庞杂的图片中找到病灶位置也并非易事。

“乳腺肿瘤筛查AI系统”是在一年前启动的，由腾讯与中山大学附属第一医院、中山大学孙逸仙纪念医院、广东省中医院、广东省妇幼保健院和广东省第二人民医院等医院联合研发，目前系统可以实现乳腺肿瘤的良恶性判别，并自动生成乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分级报告，已经在广东省第二人民医院等十几家三甲医院进入临床预试验。

吕伟明很惊讶，“与半年前的准确率、敏感度相比，现在已经有大幅度的提高。”

乳腺癌方面覆盖的模态包括超声、钼靶、MRI、病理、基因，钼靶已经在不少医院落地使用，超声、病理仍处在研发阶段。肿块检测准确率达90%，每张图是0.2FP；钙化敏感度达到99%，良恶性诊断的敏感度87%，特异度96%。而在半年前，肿块检测每张达到一个FP，现在降低到了原来的20%。

“疑难病例的积累就是这个系统能一步一步迭代、一步一步精度更高的关键点。”在腾讯觅影乳腺AI首席科学家颜克洲看来，AI达到超过医生的效果，最重要的是，让它看到普通医生穷尽毕生精力也无法看过的疑难病例。

从目标功能来说，钼靶模态分三个功能：疑似病灶的定位、良恶性风险概率分析、片子直接生成影像报告；病理模态包含两个方向：组织学分级和免疫组化。

研发的思路是，先解决医生头疼的、需要量化的、重复性、繁重性的工作，然后再解决提高医生精准度、做到以前医生很难做到的事情。

在整个过程中，数据空间和主动权掌握在医院手里。李杰告诉钛媒体，内部通过离线数据进行验证，把病人的诊断、B超、磁共振、病理等进行多模态整合验证，具体的做法是“腾讯觅影”和医院数据之间再架了一个脱敏空间，“一开始和腾讯合作时，医院使用了离线数据，不包含患者任何私人信息；临床验证阶段，医院内部做了脱敏处理。”

为了保证AI不间断的学习成长，颜克洲向钛媒体透露需要做到两点，“第一点，保证数据集绝对准确；二，保证数据集有足够的案例。做到这两点，AI的学习是不间断的，基本上每两个月性能成倍的提升，相信再迭代一两年一定会达到现在无法想象的境地。”

但对于准确率，腾讯互联网+医疗副总经理周旋有另外一种考虑，“人工智能用一个医院的数据进行训练，在一个医院应用准确率很高，我们不希望用单中心进行训练，而是多中心的角度进行。”（本文首发钛媒体，作者／付梦雯）