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    人工智能在提高放射科住培醫(yī)師診斷肺栓塞效能中的應用

    2023-07-04 06:17:24張?zhí)磔x黃志峰古志聰范偉雄通信作者
    影像研究與醫(yī)學應用 2023年9期
    關鍵詞:閱片放射科肺栓塞

    張?zhí)磔x,鐘 正,黃志峰,古志聰,范偉雄(通信作者)

    (梅州市人民醫(yī)院放射科 廣東 梅州 514031)

    肺栓塞(pulmonary embolism,PE)是臨床上常見急癥之一,如果不及時采取干預措施,可能導致不良的預后結局。早期、準確識別肺栓塞對臨床醫(yī)生制定診療決策具有重要指導價值[1]。肺動脈CT血管成像(computed tomographic angiography,CTA)憑借其快速、便捷、無創(chuàng)及準確的優(yōu)點,已成為診斷和評估肺栓塞的首選影像學檢查方式[2]。住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(簡稱“住培”)是醫(yī)學生畢業(yè)后繼續(xù)教育的重要組成部分,對于培養(yǎng)放射科高層次醫(yī)師具有重要意義。目前,住培醫(yī)師是放射科主要教學對象及閱片一線力量,肺動脈CTA是其重要培訓及工作內容。然而,由于放射科日益增多的CT閱片工作量,以及住培醫(yī)師經驗積累不足,導致快速識別及診斷肺栓塞存在一定的挑戰(zhàn)性。近年來,人工智能(artificial intelligence,AI)技術發(fā)展迅猛,并逐漸成為幫助放射科醫(yī)生解釋醫(yī)學圖像的重要工具,在醫(yī)學影像輔助診斷及教學方面展現出良好的應用前景[3]。因此,本研究將探討人工智能在提高放射科住培醫(yī)師檢出肺栓塞效能中的價值。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料

    回顧性選取2022年10月—2023年2月在梅州市人民醫(yī)院行肺動脈CTA檢查的62例患者資料,其中男性29例,女性33例,年齡為24~90歲,均齡(65.81±15.65)歲。納入標準:①肺動脈CTA圖像質量良好,且具有薄層CTA原始圖像;②肺動脈CTA圖像滿足人工智能軟件的處理條件,可被人工智能軟件識別及處理。排除標準:①患者臨床或影像資料不全;②CTA圖像質量不能達到診斷要求者,如存在明顯的呼吸偽影或運動偽影。

    1.2 方法

    檢查儀器采用SOMATOM Force、Dedinition As、聯(lián)影uCT 960+及GE Discovery CT750 HD掃描儀。檢查時患者取仰臥位,足先進,雙手上舉過頭頂。掃描范圍包括肺尖到肋膈角,掃描參數:管電壓為100 kV,自動管電流調制技術,螺距為1.9,矩陣512×512,重建層厚為1 mm。利用高壓注射器以4.0~4.5 mL/s流率經肘前靜脈注射碘佛醇造影劑30~50 mL,采用造影劑示蹤法在肺動脈主干層面選取感興趣區(qū)進行監(jiān)測,觸發(fā)閾值達到60 HU后進行掃描,掃描完成后將圖像傳輸至后處理工作站及PCAS系統(tǒng)。

    1.3 參照標準

    本研究肺栓塞的參照標準通過以下流程進行確定:首先由一名放射科主治醫(yī)師通過盲法對所有患者的肺動脈CTA圖像進行詳細分析并記錄(包括有無肺栓塞及栓子位置),隨后由一名放射科主任醫(yī)師(具有20年以上影像診斷工作經驗)對上述診斷結果進行復核,并以最終診斷結果作為參照標準。根據肺動脈CTA有無肺栓塞的診斷結果,將患者分為肺栓塞組和無肺栓塞組。

    1.4 閱片方式

    閱片前,由同一名高年資帶教老師對兩名住培醫(yī)師(其中,住培醫(yī)師A為住培二年級,住培醫(yī)師B為住培三年級)開展肺栓塞CTA影像學和人工智能軟件使用方法的培訓。培訓結束后,住培醫(yī)師首先采用獨立閱片法判讀圖像,然后間隔兩周的洗脫期后,在AI輔助下進行再次閱片。具體閱片方式如下,①獨立閱片法:住培醫(yī)師在不知道患者臨床及影像診斷結果的情況下,對患者的肺動脈CTA圖像進行觀察,并記錄肺動脈CTA有無肺栓塞及相應肺栓塞的位置,同時記錄對每例患者的診斷時間。診斷時間為從打開肺動脈CTA圖像開始計時,至診斷完成并關閉圖像停止計時。②AI輔助閱片法:經過兩周洗脫期后,住培醫(yī)師采用肺動脈CTA人工智能軟件(聯(lián)影智能公司:肺動脈CT造影影像處理AI軟件,版本號20230130sp1)進行閱片并做出診斷及記錄相應診斷時間。該AI軟件可提供智能肺栓塞結果,包括全部栓子的位置、體積,并可在相應肺動脈CTA原始圖像及后處理重建圖像上標注每個病灶的位置及輪廓,見圖1。

    圖1 肺動脈CTA人工智能輔助診斷軟件

    1.5 統(tǒng)計學方法

    采用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件進行數據分析。符合正態(tài)分布的計量資料以()表示,采用配對t檢驗;計數資料以頻數(n)、百分率(%)表示,采用χ2檢驗。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結果

    2.1 分組情況

    62例患者中,38例(61.29%)為肺栓塞組,包括男性21例,女性17例,年齡為24~90歲,均齡(68.66±13.79)歲;24例(38.71%)為無肺栓塞組,包括男性8例,女性16例,年齡為28~85歲,均齡(61.29±17.57)歲。

    2.2 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的效能

    住培醫(yī)師采用獨立閱片法及AI輔助閱片法結果與參照標準對照結果詳見表1。住培醫(yī)師A和B采用AI輔助閱片法診斷肺栓塞的靈敏度(分別為94.74%、92.11%)高于獨立閱片法(分別為84.21%、86.84%),診斷肺栓塞的特異度(分別為95.83%、91.67%)高于獨立閱片法的特異度(分別為91.67%、87.50%),但差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。見表1、表2。

    表1 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的結果 單位:例

    表2 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的效能比較[%(n/m)]

    2.3 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較

    住培醫(yī)師A和B采用AI輔助閱片法的診斷時間均短于獨立閱片法,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05),見表3。

    表3 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較(,s)

    表3 住培醫(yī)師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較(,s)

    方法住培醫(yī)師A住培醫(yī)師B獨立閱片法280.81±99.19297.90±71.92 AI輔助閱片法193.94±50.51207.13±63.85 t 6.1807.722 P<0.05<0.05

    3 討論

    肺栓塞是一種臨床上較為兇險的疾病,指內源性或外源性栓子堵塞肺動脈主干或其分支引起的肺循環(huán)障礙綜合征,若不及時處理,可能導致患者死亡。肺動脈CTA是臨床上確診肺栓塞最重要的影像檢查,及時、準確的影像報告有助于使肺栓塞患者及時得到最佳治療,從而提高救治成功率,改善臨床結局[1,4]。目前,住培醫(yī)師是放射科的初學者及主要培養(yǎng)對象,也逐漸成為一線閱片的重要力量,提升他們對肺栓塞的診斷能力至關重要。人工智能輔助診斷系統(tǒng)是基于深度學習算法的新興技術,近年在各種疾病的篩查、診斷、鑒別診斷及預后評估等方面展現出良好的應用前景[3,5]。研究報道,醫(yī)學影像人工智能輔助有助于提高住培醫(yī)師對肺結節(jié)、乳腺等疾病的檢出效能[3,6],但對于其輔助住培醫(yī)師檢出肺栓塞的價值尚不清楚。因此,本研究將探討人工智能在提高放射科住培醫(yī)師檢出肺栓塞效能的價值。

    Weikert等[7]納入1 465例患者的研究顯示,人工智能算法能夠正確識別232例肺栓塞患者中的215例(靈敏度為92.7%)和1 233例非肺栓塞患者中的1 178例(特異性95.5%),提示人工智能算法對檢出肺栓塞具有較高的診斷準確性。Cheikh等[8]納入1 202例患者的研究顯示,人工智能診斷肺栓塞的靈敏度(92.6%)高于放射科醫(yī)生(90.0%),而特異度(95.8%)低于放射科醫(yī)生(99.1%),但差異均無統(tǒng)計學意義。本研究結果與上述報道文獻類似,結果顯示住培醫(yī)師A和B采用AI輔助閱片法診斷肺栓塞的靈敏度(分別為94.74%、92.11%)高于獨立閱片法(分別為84.21%、86.84%),診斷肺栓塞的特異度(分別為95.83%、91.67%)亦高于獨立閱片法的特異度(分別為91.67%、87.50%),但差異均無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。分析原因為:肺栓塞AI通過圖像分割技術及深度學習算法,能夠對肺栓塞栓子進行全面、快速、準確的識別,并生成智能肺栓塞結果,詳細列出全部肺栓塞的分布位置及體積供閱片者參考[7-9]。同時,肺栓塞AI還能夠在原始圖像上對栓子的病灶區(qū)域及輪廓線進行標注,并提供VR/MIP等多種后處理重建圖供閱片者參考,從而輔助住培醫(yī)師進行診斷決策,提升肺栓塞的檢出靈敏度和特異度。

    本研究結果還顯示,住培醫(yī)師采用AI輔助閱片法的診斷時間短于獨立閱片法,且差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05)。分析原因為:①當住培醫(yī)師獨立閱片法時,為了減少病灶漏診,通常需要對肺動脈CTA原始薄層圖像進行逐層細致的觀察,而CTA原始薄層圖像數據量巨大,使得閱片及診斷時間顯著延長。②而當住培醫(yī)師采用AI輔助閱片法時,由于AI能夠通過深度學習算法快速識別所有可疑的栓子,同時在原始圖像及后處理圖像上呈現并標注出所有可疑病灶,使得住培醫(yī)師能夠快速、精準地對可疑區(qū)域進行重點觀察,而對于非可疑區(qū)域則可快速瀏覽篩查,從而做到主次分明,重點突出,提高閱片效率,縮短診斷時間。

    本研究存在一定不足。首先,本研究樣本量相對較小,且為單中心回顧性分析,將來需開展前瞻性、多中心的大樣本研究論證結果;其次,本研究只使用了單一品牌的人工智能軟件進行研究,將來應探討不同品牌或廠家的AI軟件對肺栓塞檢出的輔助價值。

    綜上所述,人工智能在一定程度上有助于提高放射科住培醫(yī)師診斷肺栓塞的靈敏度和特異度,并顯著縮短診斷時間,值得在放射科臨床及教學工作中推廣。

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