影像檢查中的“科技幫手”

張仲偉、李昊健 上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院放射科

陳克敏 上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院手術室

人工智能作為計算機科學的一個重要分支，全面滲透到了生活、工作與交往等方面，為生活提供了多種便利?；谌斯ど窠浘W絡，人工智能在醫學影像檢查中提供有價值的臨床和科研數據，廣泛應用于疾病輔助診斷、提高圖像質量、提高精準治療方案以及減少電離輻射、醫療成本等方面。

提高腫瘤早期確診率

在醫學影像診斷，人工智能開發和應用最廣泛的是肺結節人工智能，主要是肺結節的檢出和危險度提示。在國內大中型城市中，只要配有計算機斷層掃描機（CT）的醫院，基本上都配置有肺結節人工智能軟件。部分肺結節是腫瘤的早期病變，隨著胸部CT，特別是低劑量CT 的廣泛應用，肺結節的篩查和隨訪成為可能，從而大大提高了肺腫瘤的早期發現。人工智能會將檢出的肺結節劃分為高風險、中風險和低風險，這樣不僅可以減少過多的CT 復查所導致的射線劑量，還減少了體檢者的焦慮。但需要注意的是，肺結節人工智能結果還需要經放射科醫生研判，以防漏診縱隔的病變、肺門的病變及胸壁軟組織、骨骼和上腹部、頸部的其他病變，必要時可行規范抗炎治療后復查。

除此之外，人工智能還被應用于女性的乳腺影像檢查。影像學檢查是實現乳腺腫瘤早發現和早治療的主要手段。鉬靶X 線檢查簡便無創，但是高密度腺體里的腫塊不容易被發現，可以形象地比喻為霧里看花、綿里藏針，而且亞洲女性致密型腺體比例較高，容易產生誤診漏診。數字乳腺斷層圖像和乳腺動態增強磁共振成像雖然有助于診斷，但是閱讀圖像的時間是普通鉬靶圖像的數倍。這樣長時間、高強度閱片難免引起醫生視覺和心理疲勞，反而導致漏診，還降低了工作效率?；谏疃葘W習算法的人工智能目前主要于乳腺鉬靶的分析，對磁共振和數字乳腺斷層圖像的研究相對較少。鉬靶人工智能在乳腺腫塊檢測和鈣化檢測方面可以達到90%以上的準確性；在病灶的良惡性判定上，新一代人工智能模型能達到87%的靈敏度和90%以上的特異度。

人工智能還有助于鑒別腫塊型自身免疫性胰腺炎與胰腺導管癌。同時，人工智能還可協助醫生提高對前列腺癌的檢出。

識別骨折測骨齡

人工智能在人體骨肌系統問題的判斷中也立下了“功勞”。人體中肋骨的肋弓和前肋部位較容易發生骨折，如果牽涉到互毆或交通事故，需要通過影像檢查判斷肋骨是否骨折、斷了幾根肋骨，此判定結果會直接影響到賠償情況。此時，人工智能發揮了重要作用，減少了肋骨漏診的發生和診斷所需的時間。

除了識別骨折，人工智能在骨肌系統的應用還包括疾病的診斷和分類、骨質疏松分析、疾病預后和術后療效評估等方面。目前，人工智能的大多數研究著重于術前診斷和分級，便于臨床更好地制訂治療方案和手術路徑。

在兒童生長發育中，骨齡評估是非常有用的。在一般臨床工作中大多采用圖譜法，就是根據左手和左腕的正位片的骨化中心出現以及形態變化進行分析，估算出骨齡提前或者延遲。由于不同閱片醫生的經驗和水平，以及放射科醫生和兒科醫生之間的閱片習慣差異，判定的結果不盡相同?；诖祟悊栴}，人工智能能夠提供相對穩定和快速的骨齡結果，只要掃描圖像，輸入年齡和性別，十幾秒鐘就可以得到結果。如果再輸入更多的臨床信息，包括父母身高、激素數值和發育情況等，人工智能還可預測將來的身高，對于發現體育苗子很關鍵。

協助發現腦部疾病

腦血管疾病主要分為缺血性和出血性兩類，利用人工智能不僅可以檢測和分割腦卒中的梗死灶或出血灶，還可分析病情分級和預后轉歸，從而降低腦卒中的發病率和死亡率。在腦腫瘤中，成人最常見的是腦膜瘤，第二位是膠質瘤。人工智能基于深度學習，在腦膜瘤自動檢測、分割和分級方面準確可靠。有研究團隊利用人工智能分析腦腫瘤磁共振圖像，對膠質母細胞瘤與腦淋巴瘤鑒別時，精確度可達0.899。國外研究者使用人工智能勾畫放療靶區與基于磁共振波譜成像的代謝靶區匹配度很高，因此人工智能在放療靶區勾畫方面具有廣泛應用前景。在中樞神經系統退行性疾病的影像診斷，目前人工智能主要用于帕金森病和阿爾茨海默病。

帕金森病患者的數量在中國不斷增加，早期診斷和干預帕金森病有利于減緩病情進展并且改善患者生活質量。有學者的研究結果表明，基于深度學習的人工智能可作為帕金森病早期篩查工具。