人工智能輔助診斷系統(tǒng)在COVID-19患者病程變化中的診療作用

王娜娜，李大勝，王大為，李珺，于巍偉，于衛(wèi)永，陳振波

1.北京市海淀醫(yī)院（北京大學(xué)第三醫(yī)院海淀院區(qū)）a.放射科；b.感染科，北京 100080；2.北京推想科技有限公司 先進(jìn)研究院，北京 100025；3.首都醫(yī)科大學(xué) 康復(fù)醫(yī)學(xué)院，北京 100068；4.北京博愛(ài)醫(yī)院 放射科，北京 100068

引言

新 型 冠 狀 病 毒 肺 炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）具有較強(qiáng)的傳染性[1-3]，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)組織相關(guān)專(zhuān)家制定了《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第七版）》[4]，指出CT成像對(duì)COVID-19患者診斷的重要性，薄層CT掃描在COVID-19篩查中起著重要的作用，可以鑒別感染類(lèi)型、檢測(cè)病情進(jìn)展并指導(dǎo)臨床治療[5-6]。但是人工進(jìn)行圖像讀取診斷具有很大的主觀性，且分析評(píng)估大量圖像非常耗時(shí)，會(huì)占用臨床醫(yī)師大量時(shí)間。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術(shù)在臨床醫(yī)學(xué)上不斷取得重大突破，尤其在以CT、MRI為代表的醫(yī)學(xué)影像學(xué)技術(shù)范疇內(nèi)[7-8]，并已成為評(píng)估和應(yīng)對(duì)這一全球流行病危機(jī)的有效工具，本研究旨在通過(guò)CT+AI輔診系統(tǒng)動(dòng)態(tài)分析診療前后多次影像學(xué)表現(xiàn)，以期對(duì)COVID-19的診斷和評(píng)估提供科學(xué)有效的CT影像學(xué)證據(jù)，為COVID-19患者的診療提供更好的服務(wù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究納入2020年1—4月就診于北京市海淀醫(yī)院（北京大學(xué)第三醫(yī)院海淀院區(qū)）的28例新型冠狀病毒肺炎確診患者，包含其臨床及CT影像學(xué)資料（輕型1例，27例普通型）。納入標(biāo)準(zhǔn)：① 診斷標(biāo)準(zhǔn)符合國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第七版）》[4]；② 臨床分型為輕型或普通型；③ 進(jìn)行兩次及以上胸部CT掃描。本研究納入的28例患者合計(jì)共進(jìn)行了78次胸部CT檢查。28例患者中，男性15例，女性13例，年齡為6～67歲，平均年齡（43.00±1.41）歲。主要臨床癥狀包括：發(fā)熱（17例，60.71%），除發(fā)熱外，還存在咳嗽伴或不伴咳痰/咽痛者（12例，42.86%），肌肉酸痛或無(wú)力（6例，21.43%），鼻塞（3例，10.71%），腹瀉（2例，7.14%），臨床資料如表1所示。28例患者均行至少兩次胸部CT檢查，其中8例（28.57%）行3次檢查，7例（25%）行4次檢查。本研究經(jīng)院內(nèi)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)同意[（2020）醫(yī)/藥倫審第（43）號(hào)]。

表1 本研究納入患者初診臨床資料

1.2 檢查方法、診斷方法及診斷標(biāo)準(zhǔn)

1.2.1 檢查方法

所有患者均進(jìn)行胸部CT平掃，采用美國(guó)GE 64排VCT和中國(guó)聯(lián)影公司40排UCT530掃描儀。掃描參數(shù)：管電壓120 kV，管電流自動(dòng)調(diào)節(jié)，層厚5 mm，層間距5 mm，薄層重建0.625 mm，掃描包含整個(gè)肺野。

1.2.2 診斷方法

所有肺部CT資料都經(jīng)過(guò)2名具有資深經(jīng)驗(yàn)的放射科診斷醫(yī)師（至少10年工作經(jīng)驗(yàn)，主治醫(yī)師）評(píng)估；都采用常規(guī)診斷法（肺窗、薄層高分辨圖像）或人工智能輔助診斷系統(tǒng)輔助診斷方式進(jìn)行分析，確定肺部病灶、分析病灶影像特征，當(dāng)結(jié)果出現(xiàn)明顯差異時(shí)（兩名診斷醫(yī)師間、醫(yī)師與AI間），由經(jīng)驗(yàn)更豐富的影像科診斷醫(yī)師（20年以上工作經(jīng)驗(yàn)，副主任醫(yī)師）進(jìn)行評(píng)估，其特征值和時(shí)間確定為兩名資深診斷醫(yī)師的平均值。人工智能輔助診斷系統(tǒng)（InferRead CT Pneumonia，北京推想科技有限公司）：此系統(tǒng)使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，第一步首先評(píng)估整個(gè)肺部的體積，通過(guò)已有的先驗(yàn)知識(shí)初步區(qū)分整個(gè)肺部中的正常肺和感染區(qū)域病灶；然后根據(jù)病灶內(nèi)部特征情況，通過(guò)人工智能算法得到具體病灶的體積；進(jìn)一步給出具體病變位置、體積、占比和病灶特征評(píng)估報(bào)告，最后得出前后兩次的對(duì)比結(jié)果報(bào)告。其中，該算法的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)自湖北省合作單位的輕型新型冠狀病毒肺炎患者的胸部CT，由經(jīng)驗(yàn)豐富的影像診斷醫(yī)師描繪肺部感染部位的基礎(chǔ)上使用深度學(xué)習(xí)計(jì)算得來(lái)。

1.2.3 CT診斷標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)新型冠狀病毒肺炎影像學(xué)輔助診斷指南[9]，COVID-19共分為4期：① 早期胸部表現(xiàn)往往不典型，病變呈淡薄斑片狀磨玻璃密度影（Ground Glass Opacity，GGO），多局限性、散在分布于兩中下肺野，主要見(jiàn)于胸膜下；② 進(jìn)展期病灶多發(fā)，表現(xiàn)為GGO滲出、融合或伴有實(shí)變，以雙肺野中外帶分布多見(jiàn)，可伴少量胸腔積液；③ 重癥期雙肺密度彌漫性、廣泛性進(jìn)一步增高，成為“白肺”；④ 轉(zhuǎn)歸期，病灶縮小或吸收，部分病例可見(jiàn)肺間質(zhì)纖維化改變。本研究針對(duì)輕型、普通型患者，分為三期：早期、進(jìn)展期和轉(zhuǎn)歸期。

1.3 觀察指標(biāo)

比較治療前后的臨床檢查結(jié)果、常規(guī)評(píng)估結(jié)果和人工智能輔助診斷評(píng)估結(jié)果；C 反應(yīng)蛋白（C-reactive Protein，CRP）含量 :0～10 mg/L 計(jì)數(shù)為 0，＞10 mg/L 計(jì)數(shù)為 1 ；AI評(píng)估特征（肺內(nèi)平均 CT 值、全肺感染占比及全肺感染體積）值在患者早期、進(jìn)展期和影像轉(zhuǎn)歸期之間的差異。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

本研究使用 SPSS 22.0 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。所有 數(shù)據(jù)經(jīng)檢驗(yàn)后符合正態(tài)分布，計(jì)量資料采用±s表示，使用配對(duì)t檢驗(yàn) ；常規(guī)閱片法與 AI 診斷的 一致性采用 Kappa 檢驗(yàn)法，Kappa 值 ＞0.6 表示兩者間具 有較高的一致性，應(yīng)用多個(gè)獨(dú)立樣本的秩和檢驗(yàn)（Kruskal Wallis Test）對(duì)比 AI評(píng)估特征（肺內(nèi)平均CT值、全肺感染占比及全肺感染體積）值在患者早期、進(jìn)展期和影像轉(zhuǎn)歸期之間的差異，P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 COVID-19患者的臨床資料比價(jià)

本研究納入的28例患者中有19例進(jìn)行了治療后實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)復(fù)查，復(fù)查間隔時(shí)間為5～17 d，平均（10.50±3.60）d。本研究比較了患者治療前后的外周血白細(xì)胞總數(shù)（White Blood Cell，WBC）、中性粒細(xì)胞計(jì) 數(shù)（Neutrophilicgranulocyte，N）、中性 粒細(xì)胞百 分比（N%）、淋巴細(xì)胞計(jì)數(shù)（Lymphocyte，L）、淋巴細(xì)胞百分比（L%）、谷草轉(zhuǎn)氨酶/谷丙轉(zhuǎn)氨酶（Aspartate/Alanine aminotransferase，AST/ALT）、乳酸脫氫酶（Lactate Dehydrogenase，LDH）及CRP等臨床資料。配對(duì)樣本t檢驗(yàn)提示患者治療前后各項(xiàng)臨床資料無(wú)明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），相關(guān)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 19例COVID-19患者實(shí)驗(yàn)室檢查情況表

2.2 人工常規(guī)閱片法與單純AI自動(dòng)生成法患者檢出率的比較

分別使用常規(guī)閱片法與單純AI自動(dòng)生成報(bào)告法對(duì)28例初診COVID-19患者進(jìn)行診斷。采用Kappa檢驗(yàn)法對(duì)比兩種方法得到的診斷結(jié)果。一致性檢驗(yàn)提示Kappa=0.708，P＜0.05，兩者具有較好的診斷一致性。其中1例患者常規(guī)閱片法診斷為陰性，AI輔診系統(tǒng)輔助診斷時(shí)提示該患者存在若干微小結(jié)節(jié)灶，局部邊緣欠清，診斷為陽(yáng)性，后期復(fù)查該患者肺部病變體積明顯增多、病變范圍增大；另有一例患者6歲，因呼吸偽影較重AI診斷為陰性，常規(guī)閱片法診斷為陽(yáng)性，具體如表3所示。

表3 人工常規(guī)閱片法與單純AI自動(dòng)生成法對(duì)28例初診COVID-19患者檢出率的比較（例）

2.3 人工常規(guī)閱片法與AI輔助下診斷用時(shí)的比較

本研究28例患者78次檢查中，兩位高年資主治醫(yī)師常規(guī)閱片方式平均診斷耗時(shí)（2.77±0.90）min，使用AI輔助診斷方式后（AI+常規(guī)）平均耗時(shí)（0.78±0.40）min，對(duì)其進(jìn)行配對(duì)t檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)具有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（t=17.845，P＜0.001），見(jiàn)圖 1。

圖1 常規(guī)閱片與AI輔助閱片平均用時(shí)比較

2.4 COVID-19患者復(fù)查轉(zhuǎn)歸情況

COVID-19患者病情變化快，需要經(jīng)常復(fù)查，本研究納入的患者均進(jìn)行至少兩次CT檢查，兩次CT檢查間隔時(shí)間為3～19 d，平均11.4 d。本研究納入的28例患者的CT復(fù)查情況如表4所示。28例患者第一次檢查（初診）：有陰性1例（AI可疑陽(yáng)性，最終副主任醫(yī)師核定為陰性，3 d后復(fù)查表現(xiàn)為小斑片、結(jié)節(jié)樣磨玻璃密度影），早期16例，進(jìn)展期10例，轉(zhuǎn)歸期1例；第一次復(fù)查21例好轉(zhuǎn)、其中3例表現(xiàn)為陰性，有2例仍表現(xiàn)為早期，5例處于進(jìn)展期，表現(xiàn)為病變范圍增大、部分實(shí)變，其內(nèi)見(jiàn)支氣管氣相；有15例患者進(jìn)行了第二次復(fù)查，均有好轉(zhuǎn)，其中7例表現(xiàn)為陰性；7例患者進(jìn)行了第三次復(fù)查，其中6例表現(xiàn)為陰性，1例患者胸膜下仍見(jiàn)少許索條影。轉(zhuǎn)歸期總數(shù)為影像轉(zhuǎn)歸期和復(fù)查陰性總和。

表4 28例COVID-19患者復(fù)查情況表及AI定量分析情況

2.5 AI輔診系統(tǒng)對(duì)COVID-19的定量評(píng)估作用

本研究使用AI輔診系統(tǒng)對(duì)納入患者的早期、進(jìn)展期和轉(zhuǎn)歸期的CT影像學(xué)結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)估分析。分析結(jié)果顯示，在新型冠狀病毒肺炎患者中，肺內(nèi)平均CT值、全肺感染體積占比、全肺感染體積、HU[-570，-170）及HU[-70，70）體積占比在早期、進(jìn)展期及影像轉(zhuǎn)歸期之間具有顯著變化（P＜0.05）。其中全肺感染體積占比、全肺感染體積在早期、進(jìn)展期和影像轉(zhuǎn)歸期兩兩比較均具有顯著變化，肺內(nèi)平均CT值、HU[-570，-170）體積占比在早期與轉(zhuǎn)歸期和進(jìn)展期與轉(zhuǎn)歸期組間比較具有顯著變化，HU[-70，70）體積占比在早期與進(jìn)展期和進(jìn)展期與影像轉(zhuǎn)歸期兩兩比較具有顯著差異（P＜0.05）。具體結(jié)果如表5所示。對(duì)其中1例患者使用AI輔診系統(tǒng)進(jìn)行定量評(píng)估分析，結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2 AI輔診系統(tǒng)對(duì)COVID-19患者治療前后3次的定量評(píng)估分析結(jié)果

表5 使用AI輔診系統(tǒng)對(duì)28例患者77次檢查分期定量分析結(jié)果

3 討論

COVID-19輕癥患者的初期臨床表現(xiàn)多以不明原發(fā)熱為主，出現(xiàn)奧密克戎變異后，無(wú)癥狀感染者比例逐漸上升，是境外輸入新冠肺炎的主要流行病學(xué)特征之一[10]，實(shí)驗(yàn)室檢查大部分缺乏特異性，本研究對(duì)19例患者臨床治療前后實(shí)驗(yàn)室檢查進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)常用觀察指標(biāo)WBC、N、N%、L、L%、AST/ALT、LDH及CRP前后對(duì)比均無(wú)明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），這為臨床早期診斷及治療造成了困擾，胸部CT可以成為輔助診斷和治療COVID-19的重要影像學(xué)評(píng)估手段[11]。

AI是一門(mén)不斷發(fā)展的基于數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的新興學(xué)科。其中深度學(xué)習(xí)等技術(shù)為CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像問(wèn)題的分割、檢測(cè)和分析提供了理論保障，為包括腫瘤、炎癥、外傷等各類(lèi)疾病的病情評(píng)估、療效明確、預(yù)后判斷等諸多方面提供了新思路和新方法[12-14]。CT是一種臨床常見(jiàn)的影像學(xué)評(píng)估工具，具有時(shí)間短，簡(jiǎn)單方便的特點(diǎn)，服務(wù)于臨床輔助診斷[15]。

本研究中AI輔助診斷閱片與常規(guī)閱片法具有較好的診斷一致性，且使用AI輔助診斷平均診斷耗時(shí)為（0.78±0.40）min，顯著低于常規(guī)閱片診斷耗時(shí)（2.77±0.90）min，明顯減輕了影像診斷醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)（為了保持與AI的一致性，診斷用時(shí)為單純?yōu)g覽肺野內(nèi)病變所用時(shí)間），這與筆者的前期研究結(jié)果相一致[16]。本研究結(jié)果提示AI輔助閱片方式除診斷耗時(shí)顯著減少外，其肺部病灶檢出率也顯著高于常規(guī)閱片法，表明AI輔助診斷也具備良好的敏感性。本研究其中1例患者的CT影像學(xué)資料在人工智能系統(tǒng)輔助診斷時(shí)提示存在數(shù)個(gè)小磨玻璃結(jié)節(jié)，進(jìn)展期再行CT檢查發(fā)現(xiàn)病灶增多、部分病灶增大，但在使用常規(guī)閱片方式中并未發(fā)現(xiàn)陽(yáng)性病灶?？梢?jiàn)，對(duì)于病灶變化不顯著的輕癥新冠肺炎患者，人工智能輔助診斷系統(tǒng)有較為明顯的改善作用，可以提高臨床醫(yī)師的診斷效率。

目前對(duì)COVID-19患者的影像學(xué)特征描述仍以基礎(chǔ)圖像為主[17-18]，AI輔診系統(tǒng)可以對(duì)肺部炎性病變進(jìn)行自動(dòng)定位、定量分析，對(duì)比病灶數(shù)量、范圍變化和密度、體積變化等，但缺乏詳細(xì)的應(yīng)用場(chǎng)景，臨床所需的由人工智能軟件所得到的客觀數(shù)據(jù)還沒(méi)有被廣泛報(bào)道[19-21]。本研究發(fā)現(xiàn)除診斷用時(shí)和肺葉檢出率較常規(guī)閱片明顯改善外，AI輔助閱片還可以對(duì)全肺及各個(gè)肺葉在COVID-19早期、進(jìn)展期及轉(zhuǎn)歸期的感染體積占比和感染區(qū)域內(nèi)的CT值分布進(jìn)行對(duì)比分析，進(jìn)一步明確了AI輔助診斷系統(tǒng)的定量分析水平。對(duì)可疑COVID-19患者，AI輔助診斷系統(tǒng)可向診斷醫(yī)師匯報(bào)肺部定量分析情況，報(bào)告中包含肺內(nèi)平均CT值、感染區(qū)域體積等定量分析結(jié)果，并可以進(jìn)一步得出前后兩次檢查的對(duì)比變化情況，為對(duì)輕癥COVID-19患者治療前后的定量對(duì)比分析提供了可能。本研究中輕癥COVID-19患者在病情早期、進(jìn)展期和影像轉(zhuǎn)歸期之間，肺內(nèi)平均CT值、全肺感染體積、全肺感染體積及HU[-570，-170）及HU[-70，70）體積占比等指標(biāo)上進(jìn)行分析均出現(xiàn)顯著差異（P＜0.05），進(jìn)一步對(duì)比發(fā)現(xiàn)，全肺感染占比、全肺感染體積，在前兩期（早期、進(jìn)展期）和后兩期（進(jìn)展期、轉(zhuǎn)歸期）之間都出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，這與前期研究中對(duì)肺部病灶體積占比的分析結(jié)果相吻合。筆者認(rèn)為對(duì)于COVID-19輕癥患者肺內(nèi)感染體積及體積占比的變化是比較直觀且敏感的指標(biāo)，而肺內(nèi)平均CT值、HU[-570，-170）體積占比在轉(zhuǎn)歸期的定量評(píng)估結(jié)果同時(shí)低于最初兩期，而這兩期之間無(wú)顯著差異；HU[-70，70）體積占比則是進(jìn)展期最高，前后兩期較進(jìn)展期低，這與前期研究中HU（-270，30）和HU（＞60）在前兩期（早期、進(jìn)展期），后兩期（進(jìn)展期、轉(zhuǎn)歸期）之間存在顯著差異不同[16]，筆者推測(cè)可能的原因有：① 本研究中均為輕癥患者，即使為進(jìn)展期肺內(nèi)實(shí)變范圍及程度仍較輕，因此早期與進(jìn)展期肺內(nèi)平均CT值和低密度CT值區(qū)間范圍內(nèi)無(wú)明顯變化，不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，僅在相對(duì)較高密度CT值區(qū)間范圍HU[-70，70）體積占比進(jìn)展期高于早期，該區(qū)域反映了病灶的實(shí)際情況；② 本研究病例數(shù)較少，且早期、進(jìn)展期與轉(zhuǎn)歸期數(shù)量相差大（轉(zhuǎn)歸期中陰性患者較多），存在一定偏倚。綜上，輔助診斷系統(tǒng)定量特征指標(biāo)的變化量能夠更為直接地反映疾病的變化，隨著患者癥狀的發(fā)展，肺內(nèi)病灶平均CT值、全肺感染體積及占比出現(xiàn)上升；反之，病情減輕、炎癥吸收，則為降低趨勢(shì)。

CT在COVID-19患者初期檢查中具備獨(dú)有的優(yōu)點(diǎn)，AI輔助診斷系統(tǒng)可以明顯提高COVID-19輕型患者診斷的靈敏度和特異度，使診斷更準(zhǔn)確，既往也出現(xiàn)了許多人工智能輔助診斷工具[22]，并可對(duì)肺部病變進(jìn)行定量分析，對(duì)前后檢查進(jìn)行對(duì)比分析，形成分析報(bào)告，對(duì)COVID-19患者的臨床診斷和評(píng)估具有重要的參考價(jià)值。

本研究存在以下不足之處：本研究存在一定觀察偏倚；對(duì)COVID-19的定量特征研究還缺乏更多數(shù)據(jù)的支持，需在更多的場(chǎng)景得到進(jìn)一步的重復(fù)；尚缺乏遠(yuǎn)期CT復(fù)查結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。