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

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。