诊断近20种癌症，正确率接近94%！哈佛大学开发出类 Chat GPT 的 AI 病理学评估模型，性能超出现有技术的36.1%
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主编 | 摩西
尽管病理分析技术不断进步，病理结果的解读仍然高度依赖专业人士的判断。然而，病理分析的错误率不容忽视，尤其是在复杂病例中，人为因素的介入常常导致误诊或漏诊。这种高风险的现状不仅影响了患者的治疗效果，也给医疗系统带来了巨大的压力。随着病例数量的增加，传统的人工分析显得越来越捉襟见肘。
因此，我们亟需引入人工智能的力量，以帮助提高病理分析的准确性和一致性。通过运用先进的机器学习模型，我们可以有效地减轻人为因素带来的负面影响，提升癌症诊断的可靠性，从而为患者提供更加精准和高效的医疗服务。最近，美国哈佛大学余坤兴团队基于机器学习，开发了一款临床组织病理学成像评估基础模型（CHIEF，Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation），该模型训练了超过 1500 万张未标记的病理图像和 60530 张覆盖 19 个解剖部位的全切片图像（WSI，Whole Slide Image），能够对 19 种不同类型的癌症进行诊断，检测准确率接近 94%，并展现出超越现有技术36.1%的卓越性能。
01.先从病理聊起
大家可能总是在生活中听到“病理”这一词，医生说要确诊某个疾病，总是要说那我们先做一个病理吧。那么，病理到底是怎么一回事呢？它为什么能在疾病的诊断中起到如此重要的作用？
病理学可以被视为医学中的“侦探”，它帮助我们揭开疾病的“秘密”。简单来说，病理学是研究疾病如何影响身体的一个领域，尤其关注疾病在细胞和组织层面的变化。通过了解这些变化，医生能够更清楚地识别和诊断各种疾病。
当我们提到病理学时，通常涉及几个关键的概念：组织学和细胞学。组织学研究组织的结构与功能，而细胞学则专注于细胞的形态和特征。这两个领域共同帮助医生在显微镜下观察样本，从而发现潜在的疾病迹象。
病理结果可以为某项疾病定性
在临床中，当医生怀疑某种疾病时，他们会采取组织活检或细胞学检查，从患者体内提取样本。这些样本随后会被送到病理实验室，专业的病理学家会对它们进行仔细分析。他们会检查细胞的形态、排列以及其他特征，以确定是否存在异常。
比如，癌症的诊断往往依赖于病理学的结果。病理报告中包含了肿瘤的类型、分级和分期等关键信息。这些信息不仅帮助医生判断肿瘤的恶性程度，还能指导后续的治疗决策。不同类型的肿瘤可能需要不同的治疗方案，病理学的分析在此过程中的作用不容忽视。当然，最容易出差错的也正是在这一环节。
CHIEF模型是个啥？
研究团队开发的CHIEF模型是一种通用的机器学习工具，专门用于分析组织病理图像，特别是在弱监督学习的情况下。与常见的自监督特征提取方法不同，CHIEF采用了两种预训练方式：首先，在1500万张没有标签的图块图像上进行无监督预训练；然后，在超过60,000个全切片图像上进行弱监督预训练。
通过无监督预训练，研究团队为苏木素-伊红染色的组织病理图像构建了一个通用的特征提取器，这些图像来自各种公开数据库，展示了不同的细胞形态特征。接着，弱监督预训练帮助研究团队建立了一个通用模型，能够识别不同类型癌症之间的相似性和差异。
CHIEF 模型概述
CHIEF 框架的核心优势在于其独特地利用了解剖部位信息，并有效地考虑了不同图像区域之间的上下文交互。这一方法不仅提升了模型的泛化能力，还使其在各种全切片图像（WSI）级别的预测任务中表现卓越。与标准方法相比，CHIEF 在未参与训练的患者队列中展现出了出色的能力，特别是在识别原发性肿瘤起源方面，其准确性显著提高。
在基因组变异预测方面，CHIEF 也显示出了其强大的能力。在针对 36 项基因组变异的预测任务中，CHIEF 的表现远超基线方法。尤其是对于若干关键癌基因和肿瘤抑制因子的突变状态预测，AUROCs 高于 0.8，包括 TP53、GTF2I、BTG2、CIC、CDH1、IGLL5和 NRAS。这些结果的可靠性与日益更新的 WHO 诊断指南相符，后者将分子标志物整合进肿瘤分类中，进一步验证了 CHIEF 在临床应用中的潜力。
CHIEF 在使用 WSI 检测癌细胞方面优于最先进的深度学习方法
此外，CHIEF 还在预测结直肠癌患者的微卫星不稳定性（MSI）状态方面表现出色，这一信息对于临床决策，特别是在免疫检查点抑制剂的使用上，至关重要。最后，CHIEF 提取的成像特征被用作生存结果预测模型的基础。这些模型能够有效地将患者分为高死亡率和低死亡率风险组，且在 17 个不同的患者队列中得到了验证，显示出其广泛的适用性和临床价值。这一系列成果不仅推动了肿瘤学研究的发展，也为精准医学的实施提供了有力支持。
CHIEF的实战效果怎么样？
在收集到的17个数据集中，研究团队分析了总计9,404个病理切片图像，重点关注7种具有可靠预后信息的癌症类型，包括结肠直肠癌、鳞状细胞肺癌、乳腺癌、胶质母细胞瘤、子宫内膜癌、肺腺癌和肾细胞癌。CHIEF利用初次诊断时获取的组织病理图像，成功预测了患者的生存结果。研究表明，CHIEF能够有效区分长期生存患者和短期生存患者。
与其他先进的深度学习方法相比，CHIEF在所有癌症类型和研究队列中均表现出更强的预测能力。例如，CHIEF在跨癌症类型的平均一致性指数为0.74，明显优于其他方法的结果。特别是在未参与模型开发的独立队列中，CHIEF的性能差异更加明显，其一致性指数高达0.67。
CHIEF 预测了癌症患者的生存结果
结果在从全球多家医院收集的 15 个验证队列中得到了验证
研究团队还发现，在III期和IV期癌症患者中，CHIEF同样展现出优越的预测能力。通过多变量分析，CHIEF得出的风险评分与患者的生存结果密切相关，且与其他已知的生存结果指标无关。此外，CHIEF的注意力热图分析显示，无论是长期幸存者还是短期幸存者，高注意力区域均包含多种癌症类型的恶性组织，而长期幸存者的高注意力区域则往往伴随更多的浸润免疫细胞。短期幸存者的样本中，高注意力区域则显示出更显著的恶性特征。
AI这么强大，病理医生会失业吗？
有了这么强大的AI模型，病理医生的职业前景会受到威胁吗？然而，事实并非如此，笔者认为，AI在病理学领域的应用不仅不会取代病理医生，反而可能为他们的工作提供强有力的支持。
首先，AI能够快速处理海量数据，并识别微小的病理变化，这对于病理医生来说是一个极大的助力。借助AI的帮助，医生能够更快地获取关键信息，从而提升工作效率。这使得他们可以将更多的时间和精力集中在复杂病例的深入分析和决策制定上，最终为患者提供更为精准的医疗方案。
人工智能，归根结底还是要为人类服务
其次，病理医生的工作不仅限于单纯的诊断。他们还承担着与患者沟通、与其他医疗团队协作以及制定个性化治疗计划的责任。这些需要人际沟通和临床判断的能力，是当前AI无法完全替代的。病理医生的专业知识和丰富经验，使他们在应对复杂和不确定的医疗情况时，能够做出更加全面和科学的判断。
此外，医疗技术的发展也在不断改变病理医生的角色。他们可能会参与到AI模型的训练和优化过程中，推动医疗行业的创新与进步。因此，病理医生与AI的结合，实际上是一种相辅相成的关系，能够共同提升医疗服务的质量。
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References：
Wang X, Zhao J, Marostica E, Yuan W, Jin J, Zhang J, Li R, Tang H, Wang K, Li Y, Wang F, Peng Y, Zhu J, Zhang J, Jackson CR, Zhang J, Dillon D, Lin NU, Sholl L, Denize T, Meredith D, Ligon KL, Signoretti S, Ogino S, Golden JA, Nasrallah MP, Han X, Yang S, Yu KH. A pathology foundation model for cancer diagnosis and prognosis prediction. Nature. 2024 Oct;634(8035):970-978. doi: 10.1038/s41586-024-07894-z. Epub 2024 Sep 4. PMID: 39232164.
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