彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)在乳腺癌診斷中的應(yīng)用價值

余銀香 鼓山鎮(zhèn)衛(wèi)生院超聲科 （福建 福州 350011）

內(nèi)容提要： 目的：探究彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)在乳腺癌診斷中的應(yīng)用價值。方法：選擇2019年3月～2023年7月于本院接受“兩癌”篩查的80例女性為觀察對象，對其實施彩色多普勒超聲檢測，采用雙盲法分別依托人工及人工智能技術(shù)對檢測結(jié)果進行評判，以病理檢測結(jié)果為金標準，分別計算單純?nèi)斯ひ约叭斯ぶ悄芗夹g(shù)在乳腺癌診斷中的效能差異。結(jié)果：彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ずY查對乳腺癌診斷曲線下面積為0.855（P=0.004），診斷一致性為87.50%，診斷靈敏度為40.00%，特異度為94.29%；彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)篩查對乳腺癌診斷曲線下面積為0.879（P=0.002），一致性為97.50%，診斷靈敏度為90.00%，特異度為98.57%。結(jié)論：將彩色多普勒聯(lián)合人工智能技術(shù)運用于乳腺癌診斷中具有較好的效能，相較于人工結(jié)果判讀，有助于提高診斷的一致性、靈敏度和特異度。

乳腺癌的發(fā)病人群中40～60歲女性居多，近年來，我國乳腺癌的發(fā)病率逐漸上升[1]。該疾病早期與常人無異，被患者注意時，往往已經(jīng)錯過最佳治療時期，因此早期診斷和治療有重要意義[2,3]。當前臨床上在診斷乳腺癌時，主要采取病理檢查、影像學監(jiān)測等，前者具有創(chuàng)傷性，且檢測周期較長[4]。后者則包括超聲、核磁共振、乳腺攝影等，對乳腺疾病的診斷、鑒別有重要價值。傳統(tǒng)的X射線檢測在診斷乳腺癌時，準確度較低，檢測對乳腺癌具有50%的漏診率，且還會隨著乳腺密度的上升其敏感度會隨之下降[5]。當前乳腺疾病的超聲檢測手段應(yīng)用較為普及，超聲檢測具有檢測迅速、無創(chuàng)、可重復性高、分辨率高等優(yōu)點，當前已作為乳腺疾病常見的影像學檢查手段，在乳腺癌的診斷治療中發(fā)揮重要作用[6,7]。近些年隨著醫(yī)療技術(shù)的不斷進步，人工智能技術(shù)已在多個領(lǐng)域顯露出應(yīng)用價值，也有研究分析了將人工智能技術(shù)應(yīng)用于疾病診斷中的優(yōu)勢，但將人工智能技術(shù)與多普勒超聲聯(lián)合應(yīng)用于乳腺癌診斷中的研究較少[8,9]。本文作者通過對比發(fā)現(xiàn)，人工智能技術(shù)與多普勒超聲在提高乳腺癌診斷效能方面價值肯定。

1.資料與方法

1.1 臨床資料

篩選出2019年3月～2023年7月本院接受“兩癌”篩查的80例女性，年齡35～65歲，平均（40.26±3.98）歲，體重44～86kg，平均（65.19±10.29）kg。本次研究已報醫(yī)院倫理委員會批準開展。

納入標準：①年齡＜70歲；②乳腺超聲檢測存在乳腺局限彌漫性病變；③均接受了病理檢測；④對調(diào)研知情且同意；⑤接受檢查前1個月未接受相關(guān)手術(shù)、放化療干預。排除標準：①妊娠或哺乳期女性；②已納入其他未結(jié)題臨床研究者；③調(diào)研依從性較差者；④存在精神疾病史者；⑤并發(fā)嚴重肝腎功能障礙者；⑥藥物或酒精依賴者。

1.2 方法

所有患者均接受了彩色多普勒超聲檢測，儀器：彩色多普勒超聲診斷儀（西門子，型號：ACUSON Oxana2），設(shè)置探頭頻率為12～15MHz，對患者首先進行超聲二維掃描，確定病灶位置后，切換為三維模式，注意對病灶進行掃描時保持探頭位置靜止，囑患者屏氣10s左右，確保能夠生成清晰的三維容積圖像，將采集數(shù)據(jù)儲存于儀器中，便于后續(xù)調(diào)閱。

1.3 觀察指標與判定標準

以入組80例患者的病理結(jié)果為“金標準”（陽性10例，陰性70例）。由2名醫(yī)師對入組對象的彩色多普勒超聲檢測結(jié)果進行判讀（確保2名醫(yī)師意見一致，如確出現(xiàn)分歧，可尋求第3位醫(yī)師協(xié)助），判斷研究對象是否為乳腺癌。同時依托人工智能系統(tǒng)判讀彩色多普勒超聲檢測結(jié)果。對比彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯づc彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌的診斷效能差異。

1.4 統(tǒng)計學分析

選擇SPSS 28.0軟件，計數(shù)資料采用百分比或率（%）表示，組間比較采用x2檢驗或Fisher檢驗，診斷效能的計算采用繪制受試者操作特征曲線的方式（ROC曲線），P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計學意義。

2.結(jié)果

2.1 彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯θ橄侔┰\斷價值分析

彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ずY查對乳腺癌診斷曲線下面積（Area Under the Curve，AUC）為0.855（P=0.004），診斷一致性為87.50%，診斷靈敏度為40.00%，特異度為94.29%，見表1、圖1。

表1.彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯θ橄侔┰\斷價值分析(n)

圖1.彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯θ橄侔┰\斷價值分析

2.2 彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌診斷價值分析

計算顯示，彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ぶ悄芗夹g(shù)篩查對乳腺癌診斷AUC為0.879（P=0.002），一致性為97.50%，診斷靈敏度為90.00%，特異度為98.57%，見表2、圖2。

表2.彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌診斷價值分析(n)

圖2.彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌診斷價值分析

2.3 彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌診斷價值比較

比較顯示，彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌診斷的一致性、靈敏度和特異度均高于彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ぜ夹g(shù)。

3.討論

乳腺癌是乳腺上皮細胞在多種致癌因子的作用下，發(fā)生增殖失控的現(xiàn)象。疾病早期常表現(xiàn)為乳房腫塊、乳頭溢液、腋窩淋巴結(jié)腫大等癥狀，晚期可因癌細胞發(fā)生遠處轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)多器官病變，直接威脅患者的生命。

乳腺癌屬于惡性腫瘤，主要發(fā)生于乳腺腺上皮組織，近年來，該疾病的發(fā)生率呈現(xiàn)上升趨勢[10]。有相關(guān)數(shù)據(jù)提示，1980年全球乳腺癌新增64.1萬例，而到了2012年，已新增170萬例，年均增長率高達3.1%，而我國也同樣呈現(xiàn)出持續(xù)增長狀態(tài)，2012年新發(fā)病例數(shù)18.7萬例，合計患者達69.7萬例，有調(diào)研預測，2021年我國乳腺癌新增乳腺癌人員將達到25萬例[11,12]。該疾病的發(fā)生，在病理上為乳腺上皮細胞受到各種因素刺激，呈現(xiàn)出無序、無限制的異常增殖狀態(tài)，其主要表現(xiàn)形式為癌細胞惡性增生，破壞周圍正常組織，從而使正常的乳腺結(jié)構(gòu)改變[13,14]。該疾病早期無典型臨床表現(xiàn)，常被忽視，當疾病發(fā)展至晚期，可出現(xiàn)腫塊、皮膚改變、腋窩淋巴結(jié)侵犯等癥狀，嚴重影響患者正常生活，因此及時準確的病變類型分析對后續(xù)治療具有重要意義[15,16]。

文中通過以病理結(jié)果為金標準的方式，分別計算了彩色多普勒超聲聯(lián)合人工鑒別，以及彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)在乳腺癌診斷中的應(yīng)用價值，結(jié)果顯示兩種檢測方式相比較，彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)對乳腺癌的診斷一致性、靈敏度和特異度均顯著優(yōu)于單純?nèi)斯よb別。潘德潤等[17]學者就基于深度學習的人工智能技術(shù)在乳腺癌篩查中的應(yīng)用價值進行了分析，該學者提出，人工智能技術(shù)可以使計算機模擬人類思考過程，通過智能活動，結(jié)合影像圖像處理和特征提取過程，降低放射科醫(yī)師工作負擔，有助于提高乳腺癌診斷的準確性和敏感性。黃穎敏等[18]學者的研究也有類似結(jié)論，該學者的研究提出，超聲在乳腺癌診斷篩查中應(yīng)用非常廣泛，但是卻存在易受到觀察者主觀性因素影響的不足，一定程度上降低了超聲對乳腺癌診斷的靈敏度和特異度。本文作者分析認為，超聲是非常有價值的乳腺癌篩查手段，但其檢出率與掃查者的手法、鑒別水平關(guān)系密切，極易出現(xiàn)漏診誤診等情況，為了提高超聲篩查的準確率，以往只能依賴長期對掃查者或醫(yī)師的培養(yǎng)，培養(yǎng)周期長，且可推廣性差。

人工智能技術(shù)的出現(xiàn)為乳腺癌超聲篩查提供了新的思路，人工智能技術(shù)可以模仿人類思維和行為方式，將其應(yīng)用于影像學檢測中，可以實現(xiàn)分類、量化、優(yōu)先級排序等功能，在推動影像學模式轉(zhuǎn)變中具有積極意義。人工智能技術(shù)的輔助診斷效果可區(qū)分為檢測和分類，其中檢測可以協(xié)助計算機對病灶或可疑區(qū)域進行定位，提高病灶區(qū)域的檢出率，并降低假陰性率，這一點在本研究結(jié)果中也得以體現(xiàn)，文中彩色多普勒超聲聯(lián)合人工智能技術(shù)診斷假陰性率明顯低于彩色多普勒超聲聯(lián)合單純?nèi)斯ぴ\斷[19]。本文作者分析認為，多普勒檢查是多普勒效應(yīng)最廣泛的應(yīng)用，對運動的臟器和血流進行檢測的儀器，具有高性能、多功能、高分辨率、高清晰度等特點，診斷準確度高，彩色多普勒超聲在乳腺癌篩查中非常依賴細節(jié)，傳統(tǒng)的二維檢測多基于半自動方式，由受試者手動對感興趣區(qū)域進行定位，該方式雖然可以定位部分病灶區(qū)域，但因需要縮小采樣區(qū)域才能夠獲得圖像細節(jié)，因而檢測區(qū)域受限。人工智能數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查系統(tǒng)是利用人工智能技術(shù)來自動化檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量的系統(tǒng)，它可以通過分析和評估數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性、時效性、可靠性等關(guān)鍵要素，為患者提供數(shù)據(jù)質(zhì)量報告和相關(guān)建議，幫助用戶優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，提高決策的準確性與效率性，人工智能技術(shù)則能夠?qū)崿F(xiàn)全自動檢測，能夠快速對整個乳房區(qū)域進行自動掃描，生成多種視圖，并標記病灶區(qū)域，在乳腺癌篩查，尤其是較小的病灶篩查中價值肯定[20]。二者聯(lián)合檢查可以有效提高患者疾病檢查率，可以相互協(xié)同，有效早期發(fā)現(xiàn)乳腺癌危險患者或評價乳腺癌治療程度，以便可以根據(jù)檢查結(jié)果調(diào)整治療方向及措施，達到事半功倍的效果。

綜上所述，將彩色多普勒聯(lián)合人工智能技術(shù)運用于乳腺癌診斷中具有較好的效能，相較于人工結(jié)果判讀，有助于提高診斷的一致性、靈敏度和特異度，本文研究方法經(jīng)過評價具有明顯的優(yōu)勢，因此將彩色多普勒聯(lián)合人工智能技術(shù)應(yīng)用到乳腺癌高危人群的檢查中，可以盡早的發(fā)現(xiàn)乳腺癌的早期病變患者，這個對于患者疾病的治療和生活質(zhì)量改善有重要意義。