人工智能輔助診斷系統(tǒng)在2019新型冠狀病毒（2019-nCov）肺炎疑似病例篩查中的臨床應(yīng)用

宋鐵石，胡霖霖，梁爽

（1.牡丹江醫(yī)學(xué)院附屬紅旗醫(yī)院信息中心，黑龍江 牡丹江 157011；2.第三軍醫(yī)大學(xué)第三附屬大坪醫(yī)院放射診斷科，重慶 400000；3.重慶大學(xué)“生物流變科學(xué)與技術(shù)”教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶 400000；4.牡丹江醫(yī)學(xué)院附屬紅旗醫(yī)院放射科，黑龍江 牡丹江 157011）

0 引言

2019年12月，湖北省武漢市及全國(guó)部分醫(yī)療機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)多例原因不明肺部炎性患者，患者臨床表現(xiàn)多為發(fā)熱、胸悶、氣促、胸部影像學(xué)檢查顯示為浸潤(rùn)性炎癥改變等。2020年1月7日，經(jīng)實(shí)驗(yàn)室自感染者呼吸道上皮細(xì)胞分離檢出一種新型冠狀病毒，獲得該病毒的全基因組序列，2020年1月12日，世界衛(wèi)生組織正式將造成武漢肺炎疫情的新型冠狀病毒命名為“2019新型冠狀病毒”（2019Novel Coronavirus,2019-nCov），2020年1月20日，國(guó)家衛(wèi)健委宣布，將新型冠狀病毒感染的肺炎納入《中華人民共和國(guó)傳染病防治法》規(guī)定的乙類傳染病，并采取甲類傳染病的預(yù)防、控制措施[1]。世界衛(wèi)生組織2020年1月12日發(fā)布“疑似新型冠狀病毒感染造成嚴(yán)重急性呼吸道感染臨床處置指南”，WHO在2020年1月28日發(fā)布2019-nCoV相關(guān)重癥感染臨床指南[2-3]，2020年1月21日，華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院救治醫(yī)療專家第一時(shí)間制定并發(fā)布新型冠狀病毒感染的肺炎診療快速指南（第一版），現(xiàn)根據(jù)國(guó)家衛(wèi)生健康委“新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第三版）”作為新冠肺炎臨床診治參考[4-5]。

當(dāng)前，新型冠狀病毒肺炎疫情已經(jīng)全國(guó)覆蓋，疫情嚴(yán)峻，防范治療刻不容緩。借助人工智能技術(shù)快速篩查疑似病例，加速檢驗(yàn)過程，提前發(fā)現(xiàn)疑似病例，極大降低集中檢驗(yàn)過程中的交叉感染，彌補(bǔ)影像醫(yī)技人手不足，保護(hù)醫(yī)護(hù)人員，積極為打贏疫情防控阻擊戰(zhàn)作出貢獻(xiàn)。

隨著疫情的發(fā)展，矛盾的焦點(diǎn)從確診病人的診斷，轉(zhuǎn)移到疑似病例的分類和疑似病人的收治觀察。

目前，隨著確診病人數(shù)量的增加已經(jīng)接近醫(yī)院的收治床位數(shù)量，大量的疑似病人在院外，到底哪些應(yīng)該收治成為焦點(diǎn)和亟待解決的問題。政府和衛(wèi)健委：對(duì)于疑似患者中到底有多少數(shù)量是可能發(fā)生的病例，不清楚。對(duì)于由此產(chǎn)生的區(qū)域疫情發(fā)展情況不明，行動(dòng)比較盲目。對(duì)于指定醫(yī)院，院領(lǐng)導(dǎo)：無法及時(shí)區(qū)分對(duì)待和處置發(fā)熱病人，哪些需要住院觀察，哪些居家觀察。床位緊張！如何安排，以什么為依據(jù)對(duì)于疑似患者：如何區(qū)分是否可疑？降低非新冠狀病毒肺炎患者在醫(yī)院的交叉感染。目前放射科成為防護(hù)最薄弱，人傳人幾率最高的科室。影像檢查是病毒性肺炎當(dāng)仁不讓的第一道防線，篩查的第一時(shí)間要素。

疫情面前，專家顯得異常不足，為了避免傳染專家、提供高效的診斷流程，一線醫(yī)生給專家提供高質(zhì)量的病史和CT胸片對(duì)診斷和判斷病情十分重要。有的被感染的醫(yī)務(wù)人員不排除是經(jīng)過接觸污染的手機(jī)染病。

新型冠狀病毒發(fā)展迅速、在目前醫(yī)療資源緊張，醫(yī)務(wù)工作人員工作量劇增的嚴(yán)峻形勢(shì)下，借助人工智能技術(shù)可以高效的輔助當(dāng)前新冠肺炎病例的大規(guī)模影像篩查，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的患者，加強(qiáng)防控。2019-nCov人工智能輔助診斷系統(tǒng)（Dr.Wise?肺部疾病智能解決方案-新冠肺炎增強(qiáng)版）在疑似病例篩查中為診療管理提供全流程服務(wù)，并對(duì)肺部CT炎癥的診斷提供了包括、定位、定量、多點(diǎn)隨訪等信息，輔助醫(yī)生大幅提升診斷效率，同時(shí)提高診斷準(zhǔn)確性。2019-nCov人工智能輔助診斷系統(tǒng)的架構(gòu)和應(yīng)用，有望為新型冠狀病毒疑似病例篩查提供先驅(qū)醫(yī)療診斷，提供有效即時(shí)性智能輔助，節(jié)約診療配給，并通過進(jìn)一步圖像識(shí)別和深度學(xué)習(xí)，為新型冠狀病毒的醫(yī)學(xué)影像學(xué)研究提供更多有效支持[6]。

1 2019-nCov肺部炎癥的影像學(xué)特點(diǎn)

1.1 早期病變

2019-nCov肺部炎癥系病毒感染性炎癥，病毒感染引致肺炎時(shí)，均始于感染終末及呼吸性細(xì)支氣管周圍的肺實(shí)質(zhì)，隨著病變進(jìn)展，進(jìn)而累及整個(gè)肺小葉結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)在影像學(xué)上，病變多位于雙肺邊緣、胸膜下并以雙下肺為著[7]，CT掃描顯示單肺或雙肺局限性炎性浸潤(rùn)，形態(tài)以片狀、團(tuán)狀、斑片狀及節(jié)段性密度增高影，其中以肺磨玻璃樣影(ground glass opacity，GGO)常見，病灶內(nèi)可見迂曲增粗血管影及雙軌狀含氣支氣管影穿行[8]，以雙肺多發(fā)常見，也可見肺內(nèi)結(jié)節(jié)影、實(shí)變影、局限性小葉間隔網(wǎng)格狀增厚，病變一般較為局限不受累全葉。無顯著縱隔淋巴結(jié)腫大，無伴有胸膜病變。極少數(shù)患者病程早期影像學(xué)檢查結(jié)果為陰性，復(fù)查出現(xiàn)肺內(nèi)陽性改變。

1.2 進(jìn)展期

病灶進(jìn)展的主要表現(xiàn)為病灶區(qū)域擴(kuò)展，部分病灶融合成片，密度增高，可漸進(jìn)性累及雙肺多葉多段，肺內(nèi)實(shí)變與肺GGO交錯(cuò)共存，小葉間隔不均勻增厚，典型者呈“鋪路石”樣改變[9]，進(jìn)展期2019-nCoV呈多變、多灶、多葉、多發(fā)、多樣改變，病變進(jìn)展迅速，少數(shù)伴有淋巴結(jié)腫大（如圖1a-1c所示）。

圖1a-1c 2019-nCoV 肺炎患者進(jìn)展期CT 影像學(xué)改變

1.3 轉(zhuǎn)歸期

疾病處于轉(zhuǎn)歸期多見于炎癥致病后一周，肺部CT表現(xiàn)為病灶范圍的縮小、密度減低、部分磨玻璃樣影消失、實(shí)變影縮小，部分病灶完全吸收，部分病灶殘留纖維條索瘢痕影。

1.4 重癥及危重期

重癥及危重患者肺部CT表現(xiàn)為雙肺彌漫性病變，病變表現(xiàn)為雙肺多發(fā)索條狀高密度影、雙肺實(shí)變影、雙肺GGO合并鋪路石樣改變，部分病例伴有胸膜病變及淋巴結(jié)受累。

2 病毒性肺炎人工智能診斷檢出指南

基于新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)診斷指南（2020第一版）人工智能診斷系統(tǒng)基于肺全科AI醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)構(gòu)建升級(jí)版搜索引擎[10,11]，系統(tǒng)采用了先進(jìn)的自適應(yīng)3D深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和獨(dú)創(chuàng)的規(guī)則算法，融入了海量精選病例的深度學(xué)習(xí)和專家經(jīng)驗(yàn)與指導(dǎo)，突破傳統(tǒng)CAD系統(tǒng)檢測(cè)的盲區(qū)，在傳統(tǒng)成熟項(xiàng)目肺結(jié)節(jié)上，保持對(duì)各型結(jié)節(jié)包括：實(shí)性結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)、形態(tài)不規(guī)則的大結(jié)節(jié)、血管旁結(jié)節(jié)、肺門區(qū)結(jié)節(jié)等高敏感性和高特異性的優(yōu)勢(shì)。緊緊圍繞呼吸系統(tǒng)相關(guān)疾病，對(duì)氣管、支氣管、肺部及胸腔內(nèi)的常見病、多發(fā)病包括慢性阻塞性肺病、支氣管哮喘、支氣管擴(kuò)張、肺部彌散性間質(zhì)纖維化，以及肺部感染等疾病對(duì)應(yīng)的肺部影像征象進(jìn)行檢出，完成對(duì)肺部疾病所對(duì)應(yīng)的影像征象包括：條索影、磨玻璃密度影、肺大皰、支氣管擴(kuò)張、胸腔積液、氣胸等的全面覆蓋，做到最大程度貼合醫(yī)生應(yīng)用場(chǎng)景（如圖2）。

圖2 全肺人工智能輔助診斷系統(tǒng)界面

2.1 全肺人工智能輔助診斷能力引擎

（1）多類征象檢出：肺部實(shí)疾病、肺氣腫、條索影、胸膜增厚、胸腔積液、磨玻璃密、肺大皰、支氣管擴(kuò)張、氣胸，網(wǎng)格影，骨折等。

（2）嚴(yán)重疾病警告：對(duì)于氣胸、胸腔積液這類臨床醫(yī)生需要第一時(shí)間進(jìn)行評(píng)估處理的病灶，系統(tǒng)檢出后會(huì)通過紅框展示的視覺方案進(jìn)行提示與警告（如圖3）。

圖3 嚴(yán)重疾病警告

（3）智能多維度MPR顯示：通過橫軸位、冠狀位、矢狀位之間的聯(lián)動(dòng)展示，分析一個(gè)病灶在三個(gè)不同平面的位置和形態(tài)以及與周圍組織結(jié)構(gòu)的關(guān)系。

（4）智能隨訪：自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并提示歷史檢查信息、自動(dòng)關(guān)聯(lián)病灶、自動(dòng)病灶分析、圖表式、表格式分析展示隨訪結(jié)果。

2.2 新型冠狀病毒肺炎診斷功能搜索引擎（New Coronavirus Pneumonia Diagnosis Function Search Engine）

3 2019-nCov人工智能輔助診斷系統(tǒng)架構(gòu)

新型冠狀病毒人工智能輔助診斷系統(tǒng)架構(gòu)場(chǎng)景包括基礎(chǔ)模式的入駐式部署及云平臺(tái)部署，前者適用于大型醫(yī)院、指定醫(yī)院的場(chǎng)景；優(yōu)點(diǎn)：性能強(qiáng)，AI診斷速度很快；缺點(diǎn)：系統(tǒng)需要單獨(dú)部署、部署時(shí)間和要求較高不能傳片、不能多地協(xié)同閱片。后者適用于各種醫(yī)院、醫(yī)聯(lián)體、移動(dòng)化場(chǎng)景優(yōu)點(diǎn)：系統(tǒng)一次部署全區(qū)域使用、可AI診斷、可手工傳片、遠(yuǎn)程多地協(xié)同閱片、包含協(xié)同報(bào)告系統(tǒng)，可手機(jī)查看報(bào)告缺點(diǎn)：集中運(yùn)算、AI診斷速度一般。

表1 新型冠狀病毒肺炎診斷功能搜索模塊

病毒性肺炎AI影像云—5G+云+AI的創(chuàng)新融合場(chǎng)景架構(gòu)將基于云端的高效平臺(tái)并方便即時(shí)性的AI輔助，同時(shí)可以提供遠(yuǎn)程會(huì)診，將5G、云計(jì)算、人工智能與醫(yī)學(xué)影像融合，形成面向病毒性肺炎診斷的智能、遠(yuǎn)程、協(xié)同、高效的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷系統(tǒng)（如圖4-5），無論是影像疑似病例確認(rèn)為影像診斷病例，還是轉(zhuǎn)歸期患者確診，多次CT復(fù)查隨訪都是必不可少的?！胺尾考膊≈悄茈S訪系統(tǒng)”可以針對(duì)同一患者的隨訪檢查進(jìn)行智能分析，對(duì)比病灶的變化情況，輔助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)展進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，極大提高病毒性肺炎影像診斷水平與效率，且不會(huì)疲倦。

圖4 病毒性肺炎AI 影像云—5G+云+AI 的創(chuàng)新融合解決方案

圖5 病毒性肺炎AI影像云—5G+云+AI的創(chuàng)新融合解決方案-架構(gòu)特點(diǎn)

2019-nCov人工智能輔助診斷訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于由多中心的數(shù)據(jù)樣本，所有醫(yī)師均由三甲醫(yī)院高年資醫(yī)生組成，對(duì)于不同醫(yī)院、廠商設(shè)備、卷積核、檢測(cè)效果可靠穩(wěn)定，2019-nCov人工智能輔助診斷系統(tǒng)數(shù)據(jù)集具有魯棒性、泛化性。

4 結(jié)論

綜上所述，2019-nCov人工智能輔助診斷系統(tǒng)在原有強(qiáng)大的全肺AI輔助診斷系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，對(duì)新型肺炎的篩查功能進(jìn)行了專門的強(qiáng)化，可以針對(duì)各類原因?qū)е碌姆窝證T影像進(jìn)行快速檢測(cè)，也可幫助新冠肺炎的早期影像進(jìn)行大規(guī)模病例篩查，檢出率高，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在病人，避免假陽性患者的隔離，有效節(jié)約國(guó)家醫(yī)療資源，并“早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早隔離”為疫情的防控提供時(shí)間窗，為防控疫情做出醫(yī)療布控。并為新型冠狀病毒放射科篩查節(jié)約臨床診療資源，助力一線醫(yī)生進(jìn)行新型冠狀病毒感染肺炎的影像診斷。深睿醫(yī)療的AI醫(yī)學(xué)輔助診斷系統(tǒng)將在這里為一線疫情防控做出貢獻(xiàn)。

AI影像篩查技術(shù)現(xiàn)階段是通過CT等醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)篩的疑似病例的一種技術(shù)手段，但也存在一定的漏篩可能，疫情的最新發(fā)展可能存在病毒變異影響AI識(shí)別效果的可能性，需要不斷更新AI引擎以提升識(shí)別疑似病例的篩選能力。在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，人工智能技術(shù)的介入結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘，使得醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)在人工智能的篩選、梳理和提取后，可能轉(zhuǎn)換成有效的臨床決策。