許國安，朱良炎，徐 靖，鄧武昌，殷 波，高棟才，秦偉國，龔 攀，沈 穎，劉 彬

(中國人民解放軍聯(lián)勤保障部隊第九〇八醫(yī)院a.胸心外科； b.軍傷科，南昌 330001)

肺癌是全球范圍內(nèi)癌癥相關(guān)死亡的最常見的原因，發(fā)病率居于所有惡性腫瘤之首，發(fā)病率逐年上升[1-2]。早期肺癌多表現(xiàn)為肺磨玻璃結(jié)節(jié)(GGN)，如何快速早期發(fā)現(xiàn)GGN并判斷其性質(zhì)、區(qū)分病理浸潤程度，幫助臨床醫(yī)師制定合理的治療方案，提高早期肺癌患者的5年生存率，近年來研究頗多[3-6]。既往臨床醫(yī)師多通過CT人工閱片發(fā)現(xiàn)和診斷GGN，速度慢、特異性差[7]。隨著人工智能(AI)的發(fā)展，人們希望通過AI研究GGN[2]的精準(zhǔn)治療，本研究通過對比AI術(shù)前評估GGN病理浸潤程度與胸腔鏡切除術(shù)后病理分型結(jié)果的一致性，探討AI肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)對GGN病理浸潤程度評估的臨床應(yīng)用價值。

1 資料和方法

1.1 一般資料

選取中國人民解放軍聯(lián)勤保障部隊第九〇八醫(yī)院2019年1月至2022年1月收治的GGN患者100例，男42例，女58例，年齡41～78歲，中位年齡61歲；均接受AI分析后行胸腔鏡手術(shù)切除治療，術(shù)后行病理學(xué)診斷；所有患者臨床資料及影像學(xué)資料完整。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：1)GGN直徑小于3 cm且無遠處轉(zhuǎn)移，且均符合美國放射科學(xué)院肺部結(jié)節(jié)明確診斷標(biāo)準(zhǔn)[7]；2)CT圖像層厚為0.25 mm的薄層；3)均經(jīng)胸腔鏡手術(shù)切除后行病理診斷。排除標(biāo)準(zhǔn)：1)手術(shù)中止未完成手術(shù)者；2)術(shù)后病理切片未找到結(jié)節(jié)無病理結(jié)果者。

1.3 AI術(shù)前評估

AI評估采用“肺小結(jié)節(jié)智能識別引擎”軟件系統(tǒng)(上海點內(nèi)科技公司提供)，將患者CT影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入到軟件系統(tǒng)中，自動分析GGN的數(shù)量、良惡性風(fēng)險概率、結(jié)節(jié)所處肺段位置以及病理浸潤程度。經(jīng)本院胸外科、呼吸科、影像科及腫瘤科進行多學(xué)科會診(MDT)，在基于深度學(xué)習(xí)AI肺結(jié)節(jié)輔助診斷系統(tǒng)輔助下進行肺結(jié)節(jié)標(biāo)注，確定可疑陽性GGN及位置，實施胸腔鏡微創(chuàng)手術(shù)切除(包括亞肺葉和肺葉切除)。

以術(shù)后病理為金標(biāo)準(zhǔn)，判斷術(shù)前AI分析病理浸潤程度的準(zhǔn)確性。AI對GGN評估分為非典型腺瘤增生(AAH)、原位癌(AIS)、微浸潤腺癌(MIA)、浸潤性腺癌(IAC)。

2 結(jié)果

AI分析后再經(jīng)胸腔鏡手術(shù)切除肺磨玻璃結(jié)節(jié)134個，其中AI術(shù)前診斷為AAH、AIS、MIA、IAC分別為6、26、52、50個，被術(shù)后病理確診為AAH、AIS、MIA、IAC分別為4、20、42、44個，見表1。其中AI術(shù)前評估GGN浸潤分型準(zhǔn)確率分別為AAH為66.67%(4/6)，AIS為76.92%(20/26)，MIA為80.77%(42/52)，IAC為88.00%(44/50)；AI對非浸潤(AIS、MIA)GGN評估準(zhǔn)確率為79.4%(62/78)，對浸潤(IAC)GGN評估準(zhǔn)確率為88.0%(44/50)。AI術(shù)前評估與術(shù)后病理表現(xiàn)見圖1—2。

表1 肺磨玻璃結(jié)節(jié)AI診斷與術(shù)后病理診斷結(jié)果比較

A：AI分析顯示部分實性標(biāo)準(zhǔn)直徑11 mm×14 mm，惡性風(fēng)險83%，浸潤分型為MIA；B：病理結(jié)果顯示，釘突樣肺泡上皮細胞中度異型增生，呈貼壁樣或腺泡狀結(jié)構(gòu)，浸潤性生長，間質(zhì)纖維組織增生伴膠原化，免疫組織化學(xué)CK(+)、TTF-1(+)、MapsinA(+)、ECFR(+)、ALK(-)、P40(-)、CK5/6(-)、Ki-67約5%，病理診斷為MIA。

A：AI分析顯示部分實性標(biāo)準(zhǔn)直徑21 mm×19 mm，惡性風(fēng)險82%，浸潤分型為IAC；B：病理結(jié)果顯示，肺腫物中見異型明顯的肺泡上皮細胞大部分呈貼壁樣生長，部分呈腺管狀結(jié)構(gòu)，呈浸潤性生長，癌細胞呈靴釘樣或高柱狀，核漿比例顯著失調(diào)，核深染，免疫組織化學(xué)ECFR(+)、TTF-1(+)、MapsinA(+)、CK7(+)、ALK(-)、P40(-)、Ki-67約15%，彈力染色顯示肺膜彈力纖維層完整，病理診斷為IAC。

3 討論

隨著高分辨低劑量螺旋CT臨床的廣泛應(yīng)用，肺磨玻璃結(jié)節(jié)被大量發(fā)現(xiàn)[1-2]。GGN如持續(xù)存在，通常提示癌前病變、微浸潤性或浸潤性腫瘤可能，2011年國際肺癌研究協(xié)會/美國胸科學(xué)會/歐洲呼吸病學(xué)會聯(lián)合推出新版肺癌分類，包括AAH、AIS、MIA、IAC[8]。GGN的正確分類防治處理可降低肺癌死亡率，同時避免過度診斷及治療[9]，目前對于GGN篩查隨訪治療策略缺乏共識、手術(shù)方式仍存爭議。

GGN的AAH、AIS、MIA、IAC各分類手術(shù)方式及臨床預(yù)后大為不同，它們之間的影像學(xué)征象存在重疊，高年資醫(yī)師區(qū)分診斷準(zhǔn)確率只有56.6%[4，9]。既往外科手術(shù)、穿刺的病理診斷是確定GGN性質(zhì)的金標(biāo)準(zhǔn)[4]，但肺小或多結(jié)節(jié)，穿刺病理檢查準(zhǔn)確性低，且血氣胸并發(fā)癥多，手術(shù)中快速冰凍切片病理檢查亦不能全部明確GGN的病理浸潤分型，如何術(shù)前精準(zhǔn)早期診斷和區(qū)分AAH、AIS、MIA、IAC是近年來GGN和肺癌研究熱點，ZHAO等[10]報告點內(nèi)科技AI深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確度區(qū)分浸潤/非浸潤為78.8%，區(qū)分IAC/非IAC的兩分類為88.0%，區(qū)分AAH-AIS/MIA/IAC三分類為63.3%。陳疆紅等[11]認為，基于深度學(xué)習(xí)的AI肺結(jié)節(jié)診斷系統(tǒng)可協(xié)助判斷肺腺癌肺亞實性結(jié)節(jié)(SN)侵襲程度，輔助預(yù)測SN惡性概率。同時，張正華等[12]認為，AI協(xié)助閱片可明顯提高工作效率和肺結(jié)節(jié)檢出敏感度，并減少誤診及漏診率，同時AI對肺結(jié)節(jié)良惡性的預(yù)判有一定參考價值。

本研究對100例患者134個GGN采用經(jīng)點內(nèi)科技AI評估GGN病理浸潤分型與程度，結(jié)果顯示，AI術(shù)前評估GGN病理浸潤分型及程度與術(shù)后病理結(jié)果相符性較好，準(zhǔn)確率分別達到AAH為66.67%、AIS為76.92%、MIA為80.77%、IAC為88.00%，非浸潤為79.49%(62/78)、浸潤為88.00%(44/50)，提示基于深度學(xué)習(xí)模型的AI識別技術(shù)，可以較準(zhǔn)確術(shù)前區(qū)分GGN的AAH/AIS/MIA/IAC的分類，提高醫(yī)生的工作效率，提高初中級醫(yī)師對GGN的診斷水平。并為臨床如何選擇胸腔鏡手術(shù)切除和個性化制定GGN診治方案提供很大的幫助，臨床應(yīng)用前景和優(yōu)勢明顯。

GGN的AI診斷目前仍處于臨床探索階段，特別是病理浸潤程度分類評估仍不能達到100%準(zhǔn)確，臨床醫(yī)師如何與AI深度結(jié)合以及AI高精度算法的開發(fā)等方面研究仍須加強。