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50萬張CT影像打造!這款AI可快速診斷新冠肺炎

2020-04-26
來源:新浪科技綜合

    日前,頂尖學術期刊《細胞》在線發表了一篇關于新冠疾病診斷的最新論文。由華人科學家主導的一支科研團隊開發了一款人工智能(AI)工具,可以根據胸部的CT影像,準確做出新冠肺炎的診斷。本論文由清華大學、中山大學、澳門科技大學等機構聯手合作完成,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務人員公開。

  

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    在中國,新冠疫情已經得到了充分的控制。而在全球范圍內,許多國家和地區依舊面臨著這種傳染病的威脅。為了防止疫情擴大,并及時對感染者進行治療,快速而準確的診斷技術是關鍵:一方面,在呼吸道疾病的高發時節,很多人都會出現肺部炎癥。準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險;另一方面,從目前數據來看,出現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之前對他們進行治療。

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

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▲本AI工具的開發流程(圖片來源:參考資料[1])

  在這項工作中,科學家們基于3777名患者總計53萬多張的CT影像,開發了一款新冠肺炎的AI診斷系統。不同于傳統的端到端的深度學習模型,這套診斷系統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,進一步構建智能診斷模型。這一工作可以避免“黑箱”模型在實際醫療應用中的缺陷,提高AI診斷系統的可解釋性和泛化性能,也可以提高診斷的準確度。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影像數據,AI學會了對其進行區分。

  研究人員們報道說,在自我測試中,這套AI系統診斷新冠肺炎的準確率達到了92.49%(靈敏度94.93%,特異性91.13%)。利用來自不同地區的不同數據集,這套AI診斷系統經受住了真實世界的考驗——利用回溯性數據及前瞻研究,該AI系統均可達到90%左右的準確率,即便是使用海外的CT數據,這套系統也達到了84.11%的準確率。這一系列研究結果表明,科學家們開發的這套AI診斷系統無論是采用中國數據,還是國際數據,都能取得較好的表現。

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▲這套系統可以輔助年資較低的醫生,提高他們的讀片能力(圖片來源:參考資料[1])

  與人類醫生相比,研究人員們發現AI系統的表現遠超過年資較低的醫生,而與中級/資深放射科專家的表現差不多。這一結果表明AI系統可以協助經驗較少的醫生來做出診斷,快速將他們的讀片能力提高到和資深醫生接近的水平。在醫療資源緊張,資深醫生難求的國家和地區,這套系統的重要意義不言而喻。

  值得一提的是,這套AI系統還基于CT的量化特征及臨床資料,識別出了一些與患者預后有關的臨床特征,發現COVID-19疾病不僅僅會影響呼吸系統的功能,還會影響到其他多個器官。另外,它也有望為臨床預后提供更為準確的預測模型和生存曲線分析,便于醫務人員及時介入,進行治療。

  總結來看,在大量臨床CT影像的支持下,研究人員們開發出了一款AI系統,能夠準確地從出現不同癥狀的患者中,準確挑選出發生新冠肺炎的患者。這不僅能用于臨床的快速診斷和治療,還能協助訓練資歷較淺的醫生,幫助他們快速成長。

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▲期待全球早日終結新冠疫情(圖片來源:藥明康德內容團隊)

  最后,科學家們宣布,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,協助來自不同國家和地區的醫務人員。我們向這些科學家致敬,也期待全球能夠早日終結新冠疫情!


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