最近，6個非洲國家正在開展預(yù)防宮頸癌的公共衛(wèi)生運動，給當(dāng)?shù)貗D女做宮頸癌篩查，但這次篩查與以往不同。在肯尼亞的農(nóng)村衛(wèi)生診所，婦女們將用手機進行“宮頸自拍”，然后提交圖像讓醫(yī)生做進一步的檢查。

根據(jù)世界衛(wèi)生組織數(shù)據(jù)，每年約有2萬婦女死于宮頸癌，其中85%在低收入國家。這種疾病常在婦女成年時襲擊她們，而此時她們正是家庭支柱。對人工智能（AI）技術(shù)來說，宮頸癌篩查也是個很好的測試，因為宮頸癌很大程度上是可預(yù)防、可治愈的，從早期跡象到危險狀態(tài)要10年—15年，如能篩查出早期信號，及早治療的機會就很大。但大規(guī)模篩查費用過高，發(fā)展中國家的民眾難以負擔(dān)。據(jù)非營利組織“粉絲帶紅絲帶”估計，接受檢查的非洲婦女只有5%。

據(jù)美國IEEE《光譜》雜志網(wǎng)站報道，“粉絲帶紅絲帶”組織工作人員與當(dāng)?shù)卦\所合作，通過一種裝在安卓手機上的光學(xué)鏡頭，就能給婦女做檢查，發(fā)現(xiàn)癌癥的早期跡象，使她們能及時獲得治療。

改變衛(wèi)生保健模式

這種手機鏡頭稱為EVA（增強可視評估）鏡頭，是一家名為MobileODT的以色列公司開發(fā)的一種光學(xué)檢測技術(shù)，可以讓醫(yī)生查看婦女的宮頸放大圖像，通過手機應(yīng)用程序進行分析，將數(shù)據(jù)存儲在云端。

篩查中的最大挑戰(zhàn)在于工作人員：他們要根據(jù)這些圖像作出準確診斷——這正是人工智能的用武之地！這種手機診斷工具很快會與AI技術(shù)整合，變得更好更專業(yè)，或許會成為非洲及偏遠地區(qū)智能衛(wèi)生護理的一個“示范”。

比爾·蓋茨Global Good基金會除了與MobileODT公司合作，還與美國“高智發(fā)明”公司（Intellectual Ventures）聯(lián)手，開發(fā)能改善世界貧困地區(qū)人民生活的技術(shù)。他們希望利用現(xiàn)已普及的移動技術(shù)改變衛(wèi)生保健模式，尤其是在世界上缺乏醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施的地方。他們計劃將AI技術(shù)和EVA鏡頭整合在一起，今年末在埃塞俄比亞開展實地試驗。

“高智發(fā)明”創(chuàng)始人內(nèi)森·梅爾沃德認為，可以用AI技術(shù)把手機變成超級智能診斷工具，以幫助拯救千百萬人的生命。把醫(yī)療專家送到整個非洲的每個診所是不可能的，但利用人工智能卻可以把他們的專業(yè)知識送過去。

機器學(xué)習(xí)+移動技術(shù)

診斷所用的AI技術(shù)，是一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）的機器學(xué)習(xí)技術(shù)：給計算機一個目標、一個軟件框架和一個大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，然后讓它自己創(chuàng)造解決方案來完成任務(wù)。

為了訓(xùn)練CNNs能做宮頸癌篩查，研究團隊給它提供了大約10萬張圖像，分為健康組織、良性炎癥、癌前期病變、疑似癌癥等多個類別。圖像由美國國家癌癥研究所提供，經(jīng)過這些高質(zhì)量圖像的訓(xùn)練，才能讓它處理醫(yī)療診所更復(fù)雜的圖像。

最后，把訓(xùn)練好的CNNs帶到實地，看這個AI大腦能否分辨各種條件下拍攝的圖像。整套系統(tǒng)必須經(jīng)過實地訓(xùn)練，再將診斷結(jié)果與醫(yī)療專家和實驗室病理化驗結(jié)果進行對比，以評估AI的診斷效果。到今年末，這項實驗才能在埃塞俄比亞開始。

目前，基于機器學(xué)習(xí)的診斷工具大都還在接受初始的數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練，研究人員希望，最終開發(fā)出能根據(jù)病人實際情況不斷提高診斷能力的AI系統(tǒng)。一旦設(shè)計出這種AI系統(tǒng)，隨著不斷運行改進，它們會很擅于自我調(diào)整提高。

幫非洲婦女預(yù)防宮頸癌

“粉絲帶紅絲帶”組織與世界其他團體合作，在非洲當(dāng)?shù)靥峁m頸癌篩查服務(wù)。

傳統(tǒng)篩查是由工作人員把宮頸細胞樣本送到實驗室分析，然后等待結(jié)果，這在偏僻山區(qū)可能要花幾周，造成嚴重延誤。一線的工作人員要經(jīng)過培訓(xùn)和指導(dǎo)，才能把真正的癌癥病變和許多疑似狀況區(qū)分開，檢查人員也可能漏掉發(fā)展了的癌癥跡象，這些需要咨詢專業(yè)醫(yī)師才能辨別。

在許多發(fā)展中國家的診所，都采用了可視化篩查程序，雖然這一過程并不完美，但在研究團隊看來，這不是一項醫(yī)療挑戰(zhàn)，而是一項軟件工程挑戰(zhàn)。他們需要的是設(shè)計一種新算法，能詳盡無遺地處理各種特征和變化，把健康宮頸和有病變的區(qū)別開來。

這項研究或許只是機器學(xué)習(xí)診斷工具的開始。研究人員認為，還有許多依賴圖像的醫(yī)療檢測，如X射線和MRI掃描，用智能工具也很容易對其圖像做出分類。CNNs還能用于檢查難以定位的目標，如他們正在開發(fā)一種診斷瘧疾的程序。（記者 常麗君）

專業(yè)醫(yī)療走送非洲農(nóng)村 為發(fā)展中國家女性健康保駕護航

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