王 娟，楊 震，朱 強，賈艷紅，孫小蓉，陳良安，梁志欣

1解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心 呼吸與危重癥醫(yī)學科，北京 100853；2武漢蘭丁醫(yī)學高科技有限公司，湖北武漢 430000

肺癌發(fā)病率和病死率在我國居所有惡性腫瘤之首，病理診斷是確診肺癌的金標準。伴隨著計算機、互聯(lián)網、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，人工智能技術的應用呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，在醫(yī)學領域中的應用不斷深入[1]。人工智能病理技術在宮頸癌、乳腺癌、結腸癌及胃癌等腫瘤的診斷、分級以及預后等方面取得顯著成果[2-6]。在肺癌診斷領域，人工智能病理診斷系統(tǒng)尚處于起步階段。目前中國肺癌的發(fā)病率居高不下，由于約70%肺癌患者在病理診斷時已屬于晚期或發(fā)生轉移，只能通過小活檢和細胞學標本作診斷[7]。尋找一種簡便、快速、精確的方法成為現(xiàn)代肺癌診斷對細胞病理檢測的要求。本文擬開展臨床研究，探討一種基于人工智能的細胞病理診斷系統(tǒng)在肺癌診斷中的臨床價值。

資料與方法

1 一般資料 入選2019年3 - 5月于解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心呼吸科門診就診或病房住院的101例影像學檢查提示肺部占位性病變患者。其中79例男性，22例女性，年齡21 ～ 79(57±10.55)歲?？倶吮局校M織標本94例(電子支氣管鏡活檢標本79例、超聲氣管鏡下活檢標本12例，硬質支氣管鏡下新生物活檢標本1例，電磁導航支氣管鏡下新生物活檢標本1例，徑向超聲引導下氣管鏡下新生物活檢標本1例)，胸腔積液標本6例，腹水標本1例。所有患者入選前簽署書面知情同意書。入選標準：年齡＞18歲，肺部X線或CT檢查提示肺癌可能。排除標準：肺部感染性疾??；心肝腎等臟器功能不全，無法獲得病理組織或檢測樣本者；妊娠或者哺乳期患者；不適合本研究的其他情況。

2 實驗方法 標本處理：將組織標本于載玻片上進行涂片，胸腔積液和腹水標本于離心機以2 000 r/min轉速離心10 min后收集細胞涂片進行迪夫染色。染色步驟如下：玻片完全干燥后于迪夫染色液A中染玻片約20 s，使其均勻著染，磷酸鹽緩沖液沖洗，再于染色液B中染玻片約20 s后磷酸鹽緩沖液沖洗晾干。所有標本玻片分別采用人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)及快速現(xiàn)場評估(rapid on-site evaluation，ROSE)方法的判讀結果，比較人工智能細胞病理診斷組、ROSE組與常規(guī)病理診斷組的符合率，以及人工智能細胞病理診斷與ROSE判讀結果的差異。

3 結果判讀 所穿刺組織標本送我中心病理科進行常規(guī)病理檢測，胸腔積液和腹水標本同時送病理科細胞學室進行脫落細胞學檢測。將我中心病理科組織標本診斷報告以及脫落細胞學報告作為金標準。病理科報告組織病理學診斷為惡性腫瘤判為組織病理學陽性，組織病理學未見惡性腫瘤細胞判為組織病理學陰性。所送病理科胸腔積液和腹水標本脫落細胞學報告找到癌細胞為陽性，未見癌細胞為陰性。

4 人工智能細胞病理診斷系統(tǒng) 利用該診斷平臺自動掃描圖像，采用人工神經網絡算法，根據(jù)細胞圖像及其量化特征參數(shù)，自動識別和標識可疑細胞。主要應用DNA倍體定量分析技術原理：正常細胞核內有23對染色體，又稱為DNA二倍體(2C細胞)。正常細胞(即DNA二倍體細胞，2C細胞)及腫瘤細胞在生長增殖時，細胞核內DNA結構及含量都會發(fā)生變化。正常細胞增殖周期DNA含量的改變在2 ～ 4之間，而腫瘤細胞常會≥5C。本研究中人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)以細胞涂片中DNA定量≥5C為陽性，即判定為可見DNA倍體異常細胞。

5 快速現(xiàn)場細胞學評估 由經過正規(guī)細胞病理診斷培訓的專業(yè)人員對穿刺、活檢、刷片等現(xiàn)場收集的標本進行快速評價并做出初步診斷[8]。對于呼吸系統(tǒng)疾病可初步明確腫塊的良惡性以及初步病理分型，同時還可能在腫大淋巴結穿刺中幫助判斷肺癌分期，以明確術前檢查項目并節(jié)省術前準備時間[9]。直接涂片中有癌細胞、惡性腫瘤細胞(不能分類)和可疑癌細胞均判為ROSE陽性，直接涂片中未見惡性腫瘤細胞判為ROSE陰性。

6 統(tǒng)計學方法 使用SPSS23.0進行研究資料分析。觀測資料主要為計數(shù)資料以例數(shù)及率描述。兩方法組間比較(診斷價值分析)為配對χ2檢驗(統(tǒng)計量為χ2)。統(tǒng)計推斷的檢驗水準α=0.05。

結 果

1 病理診斷結果 101例標本中，共91例為惡性標本，10例為良性標本。其中，94例組織標本病理結果示89例為惡性腫瘤，5例為良性病變；7例胸腔積液和腹水標本中2例脫落細胞學為惡性，5例為良性。

2 人工智能細胞病理診斷的診斷結果及與金標準病理方法比較 1)診斷價值參數(shù)：以組織病理學診斷結果作為金標準，人工智能細胞病理學診斷符合率(準確度)為66.3%(67/101)，敏感度為67%(61/91)，特異性為60%(6/10)，陽性預測值93.8%(61/65)，陰性預測值16.7%(6/36)，見表1。2)診斷價值評價：經診斷價值分析之配對χ2檢驗。相關性檢驗，χ2=1.813，P=0.178，提示與金標準方法相關性不好，人工智能細胞病理學診斷尚不能正確反映標本屬性；優(yōu)勢性檢驗，χ2=18.380，P=0.000，提示優(yōu)勢差異較大，人工智能細胞病理學診斷對標本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數(shù)=0.125，提示人工智能細胞病理學診斷與病理方法結果一致性一般。

3 ROSE判讀結果及與金標準病理方法比較 1)診斷價值參數(shù)：以組織病理學診斷結果作為金標準，ROSE診斷符合率為64.4%(65/101)，敏感度為63.7%(58/91)，特異性為70%(7/10)，陽性預測值95%(58/61)，陰性預測值17.5%(7/40)，見表2。2)診斷價值評價：經診斷價值分析之配對χ2檢驗。相關性檢驗，χ2=0.476，P=0.490，亦提示與金標準方法相關性不好，ROSE診斷尚不能正確反映標本屬性；優(yōu)勢性檢驗，χ2=15.630，P=0.000，提示優(yōu)勢差異較大，ROSE診斷對標本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數(shù)=0.077，提示ROSE診斷與病理方法結果一致性一般。

4 人工智能細胞病理學與ROSE判讀結果比較兩法判讀結果(表3)相對一致，一致率82.17%。相關性檢驗，χ2=36.605，P=0.000，提示兩法相關性較好(相對一致)。優(yōu)勢性檢驗，χ2=0.500，P=0.480，提示兩法彼此無明顯的優(yōu)勢性。一致性Kappa系數(shù)=0.621，提示兩法相對一致。

表1 人工智能細胞病理診斷與常規(guī)病理診斷符合率(n)Tab. 1 Consistency rate of the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the conventional pathological diagnosis (n)

表2 ROSE判讀結果與常規(guī)病理診斷符合率(n)Tab. 2 Consistency rate between the ROSE interpretation and the conventional pathological diagnosis (n)

表3 人工智能細胞病理診斷組與ROSE組判讀結果比較(n)Tab. 3 Consistency rate between the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the ROSE interpretation (n)

討 論

當前細胞病理學診斷主要基于顯微鏡下的肉眼觀察，即由病理診斷醫(yī)師在顯微鏡下逐一觀察玻片中的所有細胞，并根據(jù)細胞形態(tài)做出診斷，因此傳統(tǒng)的細胞病理診斷結果與病理醫(yī)生經驗有直接關系，這也導致了診斷結果的主觀差異性較大，同一個樣本不同的醫(yī)師可能做出不同的診斷結果。另外，隨著臨床檢測量的增加，病理醫(yī)生需要長時間閱片，從而導致視覺疲勞，增加了誤診的可能性。而且，隨著時間的推移，病理樣本載玻片的質量逐年下降，無法做到永久保存，造成寶貴醫(yī)學資料的流失。ROSE曾被認為在胰腺、甲狀腺等多個系統(tǒng)疾病的診斷中發(fā)揮重要作用[10-11]，在呼吸系統(tǒng)疾病尤其是肺部腫瘤的取材評估和初步診斷方面亦越來越受到重視，但由于醫(yī)學發(fā)展的不平衡，針對細胞病理診斷工作，在一些基層醫(yī)療單位里無法開展ROSE。人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)在病理診斷領域呈現(xiàn)出非常好的應用前景，有效降低病理診斷醫(yī)師的主觀性，大幅減輕醫(yī)生的工作負擔，且可以實現(xiàn)病理圖像電子化永久存儲[12-13]。國外有研究者通過人工智能技術對不同類型肺癌進行分類，以提高病理診斷的準確性和穩(wěn)定性[14]。Bonifazi等[15]使用肺鱗癌和腺癌病理圖像開發(fā)出可識別腫瘤細胞的分類器，用以區(qū)分病理類型，并預測生存期。

本研究中將人工智能細胞病理診斷與ROSE診斷進行統(tǒng)計學分析，結果顯示這兩種細胞病理檢測方法無統(tǒng)計學差異，人工智能細胞病理診斷組的陽性預測值93.8%，陰性預測值16.7%；ROSE組的陽性預測值95%，陰性預測值17.5%。這表明人工智能細胞病理診斷與ROSE在肺癌的良惡性病變初步評估中有同等的應用價值(但尚不能取代金標準病理方法)，可以輔助臨床醫(yī)師應用于肺癌的快速診斷與鑒別[16]。本研究中人工智能細胞病理檢測方法非常簡便，經過研究組對染色劑、染色時間等技術參數(shù)的優(yōu)化，從獲得標本開始制片、染色，到最后上機檢測，具有明顯的技術優(yōu)勢。在當前階段，為了確保診斷結果的準確率，人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)診斷出的陽性結果需要人工再次確認?？梢灶A測，隨著檢測技術的不斷發(fā)展，人工智能診斷系統(tǒng)對檢驗醫(yī)師的依賴程度將不斷減弱，最終實現(xiàn)完全智能化自動檢測。

本研究中人工智能細胞診斷組和ROSE組分別與金標準組織病理診斷組比較，兩組的診斷符合率、敏感度、特異性均較低，其中人工智能細胞學診斷符合率為66.3%，敏感度為67%，特異性為60%，ROSE組診斷符合率為64.4%，敏感度為63.7%，特異性為70%。細胞學診斷有一定的局限性，不僅是由于肺癌的組織學具有明顯的異質性，更由于細胞學標本缺少組織學結構，難以判斷是否存在浸潤[17]。有文獻報道，肺組織活檢細胞病理學診斷肺癌的符合率為88%，敏感度為83.3% ～88%[18-20]。但這并不表示人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)診斷價值低。原因：1)組織病理與細胞病理屬于不同的病理學檢查方法，組織病理可以提供更多的信息，診斷有難度時還可以加做免疫組化和特殊染色進一步明確，人工智能細胞病理檢測和ROSE屬于細胞病理范疇，其特點是簡便、快速，但診斷可以參照的信息有限，且沒有行免疫組化和特殊染色，所以檢測效果比組織病理差；2)細胞印片、染色過程的質控也對診斷起著重要作用。本研究中標本采用傳統(tǒng)的常規(guī)涂片方法進行細胞學診斷，而非液基細胞制片法，涂片太厚則細胞重疊成團影響計算機掃描識別及肉眼觀察，涂片太薄則細胞太少，會降低陽性率，加之染色過程中的各種因素控制不佳等，均可導致計算機系統(tǒng)及閱片醫(yī)師識別圖像困難，最終診斷符合率及敏感度降低。本文中有1例患者組織病理確診肺腺癌，但制作細胞印片時沒有看到任何細胞。

總之，本研究對人工智能細胞病理系統(tǒng)在肺癌診斷領域中的應用進行了初步研究，結果表明人工智能細胞病理診斷系統(tǒng)可以簡便、快速地進行檢測，有效避免檢驗醫(yī)師的主觀性，大幅減輕醫(yī)生的工作負擔。相信隨著相關技術的發(fā)展，人工智能病理診斷系統(tǒng)在肺癌診斷領域會有更廣泛的應用。本文的不足之處是入選的樣本量較少，期待后續(xù)更大樣本的臨床研究報道。

致謝：感謝武漢蘭丁醫(yī)學高科技有限公司的汪健、李杏在人工智能系統(tǒng)應用方面給予的技術支持與幫助。