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

        2021-06-02 03:40:40王前何金戈李玉紅陳明亭周林
        中國防癆雜志 2021年6期
        關(guān)鍵詞:閱片病原學(xué)活動性

        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)核識別方案可對數(shù)字X線攝影(digital radiography, DR)圖像中的肺結(jié)核影像特征進(jìn)行自動化識別,從而實(shí)現(xiàn)基于DR圖像的肺結(jié)核自動篩查功能[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)核病主動篩查的633例HIV/AIDS者作為研究對象,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)。收集研究對象胸部X線攝片(簡稱“胸片”),進(jìn)行人工閱片和AI自動化閱片。

        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3名來自北京市三級甲等醫(yī)院,具有正高級職稱及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性肺結(jié)核影像改變;②相對典型肺結(jié)核影像:2名閱片專家均診斷為活動性肺結(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性肺結(jié)核影像改變。

        4.AI自動化閱片: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自動化閱片診斷疑似活動性肺結(jié)核影像改變:3種AI自動化閱片技術(shù)合計(jì)判定為疑似活動性肺結(jié)核影像改變者的總和。(5)AI自動化閱片診斷病原學(xué)陽性肺結(jié)核:3種AI自動化閱片技術(shù)合計(jì)判定為疑似活動性肺結(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),評價(jià)人工閱片與AI自動閱片技術(shù)在HIV感染人群中對肺結(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例研究對象中,人工閱片診斷疑似活動性肺結(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自動化閱片:AI自動化閱片共檢出疑似活動性肺結(jié)核影像改變者434例(68.6%)。3家企業(yè)AI自動化閱片技術(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)生組織推薦針對結(jié)核病高發(fā)地區(qū)各類人群開展主動篩查,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自動閱片軟件的診斷準(zhǔn)確性和整體性能與影像科醫(yī)生對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),對人工閱片與AI自動閱片技術(shù)進(jìn)行了評價(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自動閱片技術(shù)共漏診5例。可見,在HIV感染高發(fā)區(qū),AI自動閱片技術(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),均會對閱片結(jié)果產(chǎn)生影響。而AI自動閱片技術(shù)可以避免疲勞等因素的影響,并且對于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自動閱片技術(shù)檢出疑似活動性肺結(jié)核影像改變患者表現(xiàn)來看,AI自動閱片技術(shù)發(fā)現(xiàn)疑似活動性肺結(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自動閱片技術(shù)結(jié)果進(jìn)行綜合,比較人工閱片與AI自動閱片技術(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自動化閱片技術(shù)共檢出疑似活動性肺結(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自動閱片技術(shù)發(fā)現(xiàn)的疑似活動性肺結(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,未對經(jīng)人工閱片和AI自動閱片技術(shù)診斷的疑似活動性肺結(jié)核患者進(jìn)行深入分析,追蹤其后續(xù)確診情況。

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