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[導(dǎo)讀]日前,頂尖學(xué)術(shù)期刊《細(xì)胞》在線發(fā)表了一篇關(guān)于新冠疾病診斷的最新論文。由華人科學(xué)家主導(dǎo)的一支科研團(tuán)隊開發(fā)了一款人工智能(AI)工具,可以根據(jù)胸部的CT影像,準(zhǔn)確做出新冠肺炎的診斷。本論文由清華大學(xué)、中山大學(xué)、澳門科技大學(xué)等機(jī)構(gòu)聯(lián)手合作完成,通訊作者為張康,王光宇,林天歆,何健行,李為民,這一工具目前已向全世界醫(yī)務(wù)人員公開。

近日,中國疫情得到了基本控制,國外疫情迅速蔓延。為了防止疫情擴(kuò)大,并及時對感染者進(jìn)行治療,快速而準(zhǔn)確的診斷技術(shù)是關(guān)鍵:一方面,在呼吸道疾病的高發(fā)時節(jié),很多人都會出現(xiàn)肺部炎癥。準(zhǔn)確的診斷能剔除感染其他病原體的病患,方便他們接受單獨的治療,從而減少暴露于新冠病毒的風(fēng)險;另一方面,從目前數(shù)據(jù)來看,出現(xiàn)急性呼吸衰竭的病患有著很高的死亡率,而他們先前大多都有肺部炎癥。如果我們能第一時間找到新冠肺炎的跡象,就能在呼吸衰竭出現(xiàn)之前對他們進(jìn)行治療。

日前,頂尖學(xué)術(shù)期刊《細(xì)胞》在線發(fā)表了一篇關(guān)于新冠疾病診斷的最新論文。由華人科學(xué)家主導(dǎo)的一支科研團(tuán)隊開發(fā)了一款人工智能(AI)工具,可以根據(jù)胸部的CT影像,準(zhǔn)確做出新冠肺炎的診斷。本論文由清華大學(xué)、中山大學(xué)、澳門科技大學(xué)等機(jī)構(gòu)聯(lián)手合作完成,通訊作者為張康,王光宇,林天歆,何健行,李為民,這一工具目前已向全世界醫(yī)務(wù)人員公開。

在一線的治療中,CT影像是重要的診斷工具。相較在標(biāo)準(zhǔn)實驗室里進(jìn)行的分子檢測,CT掃描的速度更快,也能更直觀地觀察到肺部的病理學(xué)特征。我們知道,“閱讀”CT影像數(shù)據(jù),正是AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用的強項之一。早在2018年,張康教授團(tuán)隊就曾在《細(xì)胞》雜志上發(fā)表文章,介紹了一款能夠基于X線胸片來區(qū)分兒童細(xì)菌性肺炎和病毒性肺炎的AI工具。次年其團(tuán)隊開發(fā)了一款診斷兒童病歷的AI(相關(guān)閱讀:《自然》子刊:AI閱讀病歷,理解患者病情,推薦臨床診斷,準(zhǔn)確度超過年輕醫(yī)生!夏慧敏/張康聯(lián)合團(tuán)隊帶來AI診療里程碑突破)。

在這項工作中,科學(xué)家們基于3777名患者總計53萬多張的CT影像,開發(fā)了一款新冠肺炎的AI診斷系統(tǒng)。不同于傳統(tǒng)的端到端的深度學(xué)習(xí)模型,這套診斷系統(tǒng)融合了兩步不同的模型,第一步是基于語義分割的“肺部病灶”模型,其次是基于生成的肺-病灶圖譜,將病人的整個CT (大約100-300張切片)作為輸入,進(jìn)一步構(gòu)建智能診斷模型。這一工作可以避免“黑箱”模型在實際醫(yī)療應(yīng)用中的缺陷,提高AI診斷系統(tǒng)的可解釋性和泛化性能,也可以提高診斷的準(zhǔn)確度。通過研究來自新冠肺炎患者、普通肺炎患者、以及對照組的CT影像數(shù)據(jù),AI學(xué)會了對其進(jìn)行區(qū)分。

研究人員們報道說,在自我測試中,這套AI系統(tǒng)診斷新冠肺炎的準(zhǔn)確率達(dá)到了92.49%(靈敏度94.93%,特異性91.13%)。利用來自不同地區(qū)的不同數(shù)據(jù)集,這套AI診斷系統(tǒng)經(jīng)受住了真實世界的考驗——利用回溯性數(shù)據(jù)及前瞻研究,該AI系統(tǒng)均可達(dá)到90%左右的準(zhǔn)確率,即便是使用海外的CT數(shù)據(jù),這套系統(tǒng)也達(dá)到了84.11%的準(zhǔn)確率。這一系列研究結(jié)果表明,科學(xué)家們開發(fā)的這套AI診斷系統(tǒng)無論是采用中國數(shù)據(jù),還是國際數(shù)據(jù),都能取得較好的表現(xiàn)。

這套系統(tǒng)可以輔助年資較低的醫(yī)生,提高他們的讀片能力(圖片來源:參考資料[1])  與人類醫(yī)生相比,研究人員們發(fā)現(xiàn)AI系統(tǒng)的表現(xiàn)遠(yuǎn)超過年資較低的醫(yī)生,而與中級/資深放射科專家的表現(xiàn)差不多。這一結(jié)果表明AI系統(tǒng)可以協(xié)助經(jīng)驗較少的醫(yī)生來做出診斷,快速將他們的讀片能力提高到和資深醫(yī)生接近的水平。在醫(yī)療資源緊張,資深醫(yī)生難求的國家和地區(qū),這套系統(tǒng)的重要意義不言而喻。

值得一提的是,這套AI系統(tǒng)還基于CT的量化特征及臨床資料,識別出了一些與患者預(yù)后有關(guān)的臨床特征,發(fā)現(xiàn)COVID-19疾病不僅僅會影響呼吸系統(tǒng)的功能,還會影響到其他多個器官。另外,它也有望為臨床預(yù)后提供更為準(zhǔn)確的預(yù)測模型和生存曲線分析,便于醫(yī)務(wù)人員及時介入,進(jìn)行治療。

總結(jié)來看,在大量臨床CT影像的支持下,研究人員們開發(fā)出了一款A(yù)I系統(tǒng),能夠準(zhǔn)確地從出現(xiàn)不同癥狀的患者中,準(zhǔn)確挑選出發(fā)生新冠肺炎的患者。這不僅能用于臨床的快速診斷和治療,還能協(xié)助訓(xùn)練資歷較淺的醫(yī)生,幫助他們快速成長。

最后,科學(xué)家們宣布,為了更好地幫助全球控制疫情,他們將免費公開這一AI工具,協(xié)助來自不同國家和地區(qū)的醫(yī)務(wù)人員。

向這些科學(xué)家致敬,也期待全球能夠早日終結(jié)新冠疫情!

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