人工智能自動(dòng)閱片技術(shù)用于HIV/AIDS人群結(jié)核病主動(dòng)篩查效果的研究

王前 何金戈 李玉紅 陳明亭 周林

結(jié)核病是人類免疫缺陷病毒感染者和艾滋病患者(HIV/AIDS者)最常見的機(jī)會(huì)感染和最主要的死亡原因，在缺乏有效防控措施的情況下，可占HIV/AIDS者死亡總數(shù)的1/3；同時(shí)，HIV/AIDS者的免疫抑制狀態(tài)使得其更容易感染結(jié)核分枝桿菌(Mycobacteriumtuberculosis，MTB)和發(fā)生結(jié)核病，發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)是其他人群的19倍[1]。在HIV感染者中及時(shí)準(zhǔn)確診斷結(jié)核病，是控制疫情的關(guān)鍵。結(jié)核病檢查主要采用兩種手段，分別為病原學(xué)檢查和胸部影像學(xué)檢查[2]。然而，MTB/HIV雙重感染者細(xì)菌學(xué)檢查陽性率低，檢測標(biāo)本的收集也常存在困難或是標(biāo)本質(zhì)量差。在胸部影像學(xué)檢查方面，AIDS并發(fā)肺結(jié)核的影像學(xué)表現(xiàn)也主要取決于機(jī)體的免疫狀態(tài)。在HIV感染的早期，多表現(xiàn)為典型肺結(jié)核的影像特點(diǎn)。而在HIV感染的中后期，機(jī)體處于中度及重度的免疫抑制狀態(tài)，肺結(jié)核的影像學(xué)表現(xiàn)多不典型。

人工智能(artificial intelligence，AI)自動(dòng)化閱片技術(shù)通過大量經(jīng)人工標(biāo)注的肺結(jié)核影像樣本進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，由此構(gòu)成的肺結(jié)核識(shí)別方案可對(duì)數(shù)字X線攝影(digital radiography, DR)圖像中的肺結(jié)核影像特征進(jìn)行自動(dòng)化識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)基于DR圖像的肺結(jié)核自動(dòng)篩查功能[3]。目前，我國寧夏等地均在普通肺結(jié)核篩查中采用了AI自動(dòng)化閱片技術(shù)，以提高結(jié)核病的檢出率[4-5]。為此，筆者擬探討AI自動(dòng)化閱片技術(shù)在HIV感染者中篩查結(jié)核病的可行性。

資料和方法

1.研究對(duì)象：采用回顧性研究方法，選取2019年四川省涼山彝族自治州布拖縣應(yīng)用DR進(jìn)行結(jié)核病主動(dòng)篩查的633例HIV/AIDS者作為研究對(duì)象，其中，47例(7.4%)為病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者(痰涂片、結(jié)核分枝桿菌分離培養(yǎng)、結(jié)核分枝桿菌分子生物學(xué)檢測任一陽性)。收集研究對(duì)象胸部X線攝片(簡稱“胸片”)，進(jìn)行人工閱片和AI自動(dòng)化閱片。

2.診斷標(biāo)準(zhǔn)：(1)HIV/AIDS：參照《WS 293—2019 艾滋病和艾滋病病毒感染診斷》[6]；(2)肺結(jié)核：參照《WS 288—2017 肺結(jié)核診斷》[2]。

3.人工閱片：(1)閱片人員：邀請(qǐng)3名來自北京市三級(jí)甲等醫(yī)院，具有正高級(jí)職稱及30年以上結(jié)核病相關(guān)診療經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)師進(jìn)行閱片；其中，2名為結(jié)核病?？漆t(yī)院影像科主任醫(yī)師，1名為結(jié)核病臨床科室主任醫(yī)師。(2)閱片結(jié)果分類：①典型肺結(jié)核影像：3名閱片專家均診斷為活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變；②相對(duì)典型肺結(jié)核影像：2名閱片專家均診斷為活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變；③不典型肺結(jié)核影像：僅1名閱片專家診斷為活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變。

4.AI自動(dòng)化閱片：分別采用江西中科九峰智慧醫(yī)療科技有限公司、北京推想科技有限公司、北京掌引醫(yī)療科技有限公司等3家企業(yè)的AI自動(dòng)化閱片技術(shù)進(jìn)行閱片，均采用網(wǎng)絡(luò)上傳DR胸片，數(shù)據(jù)平臺(tái)閱片技術(shù)方式。

5.指標(biāo)定義：(1)肺結(jié)核病原學(xué)檢測陽性患者胸片：篩查對(duì)象痰涂片、結(jié)核分枝桿菌分離培養(yǎng)、結(jié)核分枝桿菌分子生物學(xué)檢測任一陽性者的胸片。(2)人工閱片診斷疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變：3名閱片專家合計(jì)判定為疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者的總和。(3)人工閱片診斷病原學(xué)陽性肺結(jié)核：3名閱片專家合計(jì)判定為疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者中，包含的病原學(xué)陽性患者的總和。(4)AI自動(dòng)化閱片診斷疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變：3種AI自動(dòng)化閱片技術(shù)合計(jì)判定為疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者的總和。(5)AI自動(dòng)化閱片診斷病原學(xué)陽性肺結(jié)核：3種AI自動(dòng)化閱片技術(shù)合計(jì)判定為疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者中，包含的病原學(xué)陽性患者的總和。

表1 閱片專家對(duì)47例HIV/AIDS并發(fā)病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者的閱片結(jié)果 [例(構(gòu)成比，%)]

6.統(tǒng)計(jì)學(xué)處理：采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)數(shù)資料以“百分率(%)”表示。以病原學(xué)診斷為參照標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)人工閱片與AI自動(dòng)閱片技術(shù)在HIV感染人群中對(duì)肺結(jié)核的診斷效能，計(jì)算公式：敏感度=真陽性例數(shù)/(真陽性例數(shù)+假陰性例數(shù))×100%；特異度=真陰性例數(shù)/(真陰性例數(shù)+假陽性例數(shù))×100%；陽性預(yù)測值=真陽性例數(shù)/(真陽性例數(shù)+假陽性例數(shù))×100%；陰性預(yù)測值=真陰性例數(shù)/(真陰性例數(shù)+假陰性例數(shù))×100%；一致率=(真陽性例數(shù)+真陰性例數(shù))/總例數(shù)×100%。

結(jié) 果

1.人工閱片：633例研究對(duì)象中，人工閱片診斷疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者198例(31.3%，198/633)，3名閱片專家診斷結(jié)果分別為139例(22.0%，139/633)、100例(15.8%，100/633)、90例(14.2%，90/633)。47例并發(fā)病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者中，3名閱片專家診斷結(jié)果分別為19例(40.4%，19/47)、29例(61.7%，29/47)、21例(44.7%，21/47)；3名閱片專家診斷一致患者有14例(29.8%，14/47)，2名閱片專家診斷一致患者有8例(17.0%，8/47)，僅1名閱片專家診斷為肺結(jié)核影像改變者有11例(23.4%，11/47)；共有14例(29.8%，14/47)患者均被閱片專家漏診。3名閱片專家對(duì)病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者不同類型肺結(jié)核影像檢出結(jié)果差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=14.470，P=0.025)，見表1。

2. AI自動(dòng)化閱片：AI自動(dòng)化閱片共檢出疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者434例(68.6%)。3家企業(yè)AI自動(dòng)化閱片技術(shù)診斷結(jié)果分別為260例(41.1%，260/633)、299例(47.2%，299/633)和247例(39.0%，247/633)。47例并發(fā)病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者中，3家企業(yè)AI自動(dòng)化閱片技術(shù)診斷結(jié)果分別為32例(68.1%，32/47)、30例(63.8%，30/47)、33例(70.2%，33/47)，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=7.040，P=0.030)，見表2；共有5例(10.6%)均被漏診。

表2 不同人工智能閱片技術(shù)對(duì)47例HIV/AIDS并發(fā)

3.診斷效能比較：以病原學(xué)診斷為參照標(biāo)準(zhǔn)，AI自動(dòng)閱片技術(shù)篩出的異常胸片中，共包括病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者42例(89.4%，42/47)，人工閱片檢出的異常胸片中共包括病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者33例(70.2%，33/47)。人工閱片診斷HIV/AIDS并發(fā)病原學(xué)陽性肺結(jié)核的敏感度為70.2%，特異度為71.8%，一致率為71.7%；AI自動(dòng)閱片技術(shù)診斷HIV/AIDS并發(fā)病原學(xué)陽性肺結(jié)核的敏感度為89.4%，特異度為33.1%，一致率為37.3%，見表3。

表3 不同閱片方法以病原學(xué)診斷為參照標(biāo)準(zhǔn)對(duì)HIV/AIDS并發(fā)病原性陽性肺結(jié)核的診斷效能

討 論

世界衛(wèi)生組織推薦針對(duì)結(jié)核病高發(fā)地區(qū)各類人群開展主動(dòng)篩查，以早期發(fā)現(xiàn)患者，控制結(jié)核病傳播及減輕疾病負(fù)擔(dān)[7]。我國《遏制結(jié)核病行動(dòng)計(jì)劃(2019—2022年)》也明確要求提高診療服務(wù)可及性，開展重點(diǎn)人群結(jié)核病主動(dòng)篩查[8]。目前，結(jié)核病的診斷主要以綜合診斷為主，考慮患者的癥狀和體征、實(shí)驗(yàn)室檢查和胸部影像檢查結(jié)果。研究表明，很大一部分結(jié)核病患者沒有癥狀，僅通過DR就可以檢測出結(jié)核病。通過觀察使用DR作為篩查工具，可以開展對(duì)普通公眾、HIV感染者、15歲以下結(jié)核病患者和其他高危人群結(jié)核病篩查。在這些人群中，DR被認(rèn)為是一種高敏感度的篩查工具，盡管缺乏足夠的特異度來確認(rèn)結(jié)核病的診斷，但仍然在結(jié)核病的早期發(fā)現(xiàn)中起著重要的作用[9]。然而，基層放射科醫(yī)生的短缺[10]限制了胸部X線攝影和DR在資源有限環(huán)境下進(jìn)行結(jié)核病篩查的應(yīng)用[9]。AI的發(fā)展為計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的建立提供了新的契機(jī)。越來越多的證據(jù)表明其在肺結(jié)核影像診斷中的價(jià)值。2020年世界衛(wèi)生組織對(duì)快速診斷工具的系統(tǒng)綜述指出：在篩查和分診的情況下，AI自動(dòng)閱片軟件的診斷準(zhǔn)確性和整體性能與影像科醫(yī)生對(duì)DR胸片的診斷結(jié)果相近[10]。計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)也許可以作為一種替代影像科醫(yī)生的方式對(duì)普通DR圖像進(jìn)行診斷，以進(jìn)行肺結(jié)核的篩查和分類。王曉林等[4]研究顯示，AI自動(dòng)閱片診斷普通肺結(jié)核的敏感度達(dá)到93.5%(58/62)、特異度為86.0%(394/458)、準(zhǔn)確率達(dá)到86.9%(452/520)。國內(nèi)自主研發(fā)用于結(jié)核病醫(yī)學(xué)影像輔助診斷的AI技術(shù)十分多樣化，此類技術(shù)的應(yīng)用在提高診斷準(zhǔn)確率的同時(shí)，也提升了醫(yī)務(wù)人員影像閱片的工作效率，深受基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)的歡迎[11]。

HIV感染者存在診斷困難和胸片不典型等問題，因此，診斷難度高于普通結(jié)核病患者。本研究對(duì)633例HIV/AIDS者進(jìn)行了篩查，其中，包括病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者、臨床診斷肺結(jié)核患者、肺部其他病變及肺部正常者。但是由于臨床診斷肺結(jié)核缺少金標(biāo)準(zhǔn)，因此，本研究以病原學(xué)檢測結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)人工閱片與AI自動(dòng)閱片技術(shù)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。結(jié)果顯示，3名資深醫(yī)師在獨(dú)立看片時(shí)，漏診病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者的構(gòu)成比分別為59.6%、38.3%、55.3%；3種AI自動(dòng)閱片技術(shù)漏診病原學(xué)陽性肺結(jié)核患者的構(gòu)成比分別為31.9%、36.2%、29.8%。綜合結(jié)果比較，人工閱片共漏診14例，AI自動(dòng)閱片技術(shù)共漏診5例?？梢姡贖IV感染高發(fā)區(qū)，AI自動(dòng)閱片技術(shù)的潛在價(jià)值很大。人工閱片受到很多主觀因素的影響，如連續(xù)長時(shí)間閱片的疲勞、光線，以及專家既往經(jīng)驗(yàn)，均會(huì)對(duì)閱片結(jié)果產(chǎn)生影響。而AI自動(dòng)閱片技術(shù)可以避免疲勞等因素的影響，并且對(duì)于AI發(fā)現(xiàn)患者方面的漏洞可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化。同時(shí)，從人工閱片和AI自動(dòng)閱片技術(shù)檢出疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變患者表現(xiàn)來看，AI自動(dòng)閱片技術(shù)發(fā)現(xiàn)疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變的能力明顯高于人工閱片。究其原因，AI自動(dòng)閱片技術(shù)更加靈敏，能發(fā)現(xiàn)肉眼不可見的病灶；也可能是由于AI自動(dòng)閱片技術(shù)作為篩查工具，假陽性率高，而特異度較低所致。由于臨床診斷結(jié)核病缺乏診斷金標(biāo)準(zhǔn)，這個(gè)問題的解答需要后續(xù)對(duì)這些患者進(jìn)行隨訪觀察。

本研究分別將3名閱片專家的閱片結(jié)果和3家企業(yè)的AI自動(dòng)閱片技術(shù)結(jié)果進(jìn)行綜合，比較人工閱片與AI自動(dòng)閱片技術(shù)的診斷效能。合計(jì)比較的缺點(diǎn)是，合計(jì)以后，3家企業(yè)的AI自動(dòng)化閱片技術(shù)共檢出疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者434例，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過單一技術(shù)檢測的結(jié)果。因此，AI自動(dòng)閱片技術(shù)的診斷特異度大大低于人工閱片。但此結(jié)果，也反映了3家企業(yè)該技術(shù)差異很大。盡管每家企業(yè)該技術(shù)獨(dú)立檢測均發(fā)現(xiàn)200余例影像改變者，但合計(jì)發(fā)現(xiàn)434例，說明3家企業(yè)的AI自動(dòng)閱片技術(shù)發(fā)現(xiàn)的疑似活動(dòng)性肺結(jié)核影像改變者有很大一部分并不重合?，F(xiàn)實(shí)場景中，同時(shí)應(yīng)用3家企業(yè)AI自動(dòng)閱片技術(shù)的情況非常少見，因此，本文僅作探討。

綜上所述，“互聯(lián)網(wǎng)+醫(yī)療健康”、AI是當(dāng)前我國大力推進(jìn)的創(chuàng)新技術(shù)。在基層地區(qū)，特別是HIV感染疾病負(fù)擔(dān)較重的地區(qū)，應(yīng)用AI自動(dòng)閱片技術(shù)篩查結(jié)核病，輔助影像科醫(yī)生判定和分析胸片，可有效提高醫(yī)療效率和診斷準(zhǔn)確率，減輕醫(yī)療資源緊張的壓力，彌補(bǔ)基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)結(jié)核病防治力量薄弱的短板，實(shí)現(xiàn)結(jié)核病患者早發(fā)現(xiàn)和早診斷。本研究存在一定的局限性。首先，633例研究對(duì)象中，僅47例具有肺結(jié)核病原學(xué)陽性診斷依據(jù)，用于分析的樣本量較小。第二，未對(duì)經(jīng)人工閱片和AI自動(dòng)閱片技術(shù)診斷的疑似活動(dòng)性肺結(jié)核患者進(jìn)行深入分析，追蹤其后續(xù)確診情況。