超聲及超聲人工智能在創傷診斷中的應用現狀

王宗玉 阿合阿力斯·葉爾江 陳琪 賀佳

[摘要]?超聲是創傷診斷中廣泛使用的檢查手段之一。超聲具有無電離輻射、檢查可重復等特點，且具有將檢查擴展至院前環境的潛在能力，可用于創傷患者的初步評估。擴展創傷重點超聲評估技術極大地推動了超聲在創傷床旁診斷中的應用。人工智能診斷技術可輔助醫務工作者完成創傷診斷，從而提高診斷的準確性和診斷速度。本文對超聲及超聲人工智能在創傷診斷中的應用現狀進行綜述，并對其發展前景進行展望。

[關鍵詞]?超聲；創傷診斷；人工智能；深度學習

[中圖分類號]?R445；TP18????[文獻標識碼]?A????[DOI]?10.3969/j.issn.1673-9701.2024.11.030

創傷患者常伴有復雜的鈍性和穿透性損傷。如何快速地對患者進行檢查、分類，及早發現有生命危險患者并在第一時間給出相應的急救策略是急救治療的重要任務。創傷重點超聲評估技術起初是一種針對創傷患者的腹部超聲檢查，其可對患者的盆腔區域、左上腹部和右上腹部進行快速掃描，并在短時間內（一般不超過2min/次）對患者腹部的出血情況進行評估[1]。隨著超聲技術的不斷發展，擴展創傷重點超聲評估技術增加劍突下及左、右側肋膈角區域掃查，其不但可評估腹腔出血情況，還可評估胸腔和心包積液情況。近年來，人工智能（artificial?intelligence，AI）技術借助特征識別、分段匹配和深度學習等手段，廣泛應用于甲狀腺、乳腺、肝臟等臟器的診斷和鑒別中[2]。本文對超聲在創傷診斷中的應用場景及超聲AI在創傷診斷中的應用現狀進行綜述，并對其發展前景進行展望。

1??超聲在創傷診斷中的應用

創傷診斷不僅需要明確患者傷情，還需要對創面進行及時且正確的處理，確?；颊呱踩τ趥閺碗s、病情危重或有嚴重并發癥的患者，應盡早明確創傷部位、是否存在潛在損傷及損傷的嚴重程度。超聲可對創傷患者進行快速、無創、精準的診斷，以便為臨床決策提供參考。研究表明，超聲對胸骨骨折、肋骨骨折、鎖骨骨折、氣胸、血胸和胸腔積液的診斷較X線檢查更準確[3-8]。

1.1??超聲在骨折診斷中的應用

骨折是指骨的完整性和連續性被中斷，臨床中常見的骨折是創傷性骨折。超聲對影像學檢查未發現的骨折尤其有效，其可發現X線檢查中未檢查出的肋骨骨折[9]。超聲診斷骨折的原理：正常情況下，骨骼表面是一個強烈的超聲反射界面，這使得觀察骨骼后方結構較為困難。但在以下情況下，超聲可觀察到位于骨膜下方的病變：①骨質被破壞或變薄，使聲束進入到骨髓腔；②骨膜發生斷裂；③血腫或積液所致骨膜移位等骨膜病變。當出現骨折等異常情況時，高頻超聲可確定骨折是否存在，從而診斷骨骼相關疾病[10]。?elik等[11]研究顯示，超聲對肋骨骨折的檢測敏感性為91.2%，特異性為72.7%。Champagne等[12]研究顯示，超聲檢測上肢骨折的敏感度為93%，特異性為92%；檢測下肢骨折的敏感度為83%，特異性為93%。

1.2??超聲在氣胸診斷中的應用

氣胸是指受各種因素影響，胸部出現的氣體積聚現象，可分為自發性氣胸和繼發性氣胸。臨床上以自發性氣胸最為常見，其約占全部氣胸的90%。氣胸的聲像學特征以平流層征為主，無B線或彗尾征，肺滑隨之減弱，從而使得肺點得以顯示。呂立文[13]開展的肺部超聲檢查結果顯示，肺滑逐漸減弱，平流層征取代沙灘征。超聲在氣胸的快速診斷中具有較高的診斷價值和臨床應用意義[14]。在急診或復雜環境下，便攜式超聲儀可縮短疑似氣胸的診斷時間，縮短潛在的救命干預時間，減少胸部診斷對CT等技術的依賴。研究顯示，超聲診斷氣胸的敏感度為91%，特異性為99%[15]。

1.3??超聲在心包積液診斷中的應用

心包積液是指心包腔內積聚的過多液體，包括液性、漿液纖維蛋白性、膿性和血性。現已證實，超聲心動圖在心包積液的檢測中發揮重要作用[16]。胸部鈍性傷或銳器傷可引起心肌挫傷、心肌撕裂、心臟破裂、心包內大血管損傷等，可導致創傷性心包積液。如果積液量持續增加或未及時處理，則可能會引起心包填塞或心源性休克[17]。2015年，《歐洲心臟病學會心包疾病診斷和管理指南》將超聲心動圖確定為評估心包積液對患者血流動力學影響程度的初始影像學檢查手段[18]。在循環系統不穩定患者中發現，可在超聲引導下對存在中量甚至大量心包積液患者直接進行心包穿刺[19]。研究表明，訓練有素的急診科醫生應用超聲檢測心包積液的敏感度為96%，特異性為98%[20]。

1.4??超聲在腹腔出血診斷中的應用

腹腔是人體最大的腔隙，是由臟層腹膜和壁層腹膜相互延續共同構成的潛在性漿膜腔。腹腔出血是指血液由腹部血管異常滲出或因創傷而流入腹腔內，其可能會導致腹痛、腹脹和休克等嚴重癥狀，嚴重時可危及生命。因此，及時有效的影像學檢查在腹部創傷的早期發現中至關重要。1971年，Kristensen等[21]首次報道超聲應用于鈍性創傷患者腹腔游離液的檢測。目前，超聲已成為急診科檢查創傷患者腹腔出血的一線診斷方法。Soyuncu等[22]研究顯示，超聲檢測腹腔出血的敏感度和特異性分別為86%和99%。腹部超聲是一種可靠、快速且可重復的檢查方法，在創傷性腹腔出血檢測方面具有較高的準確性和特異性。

1.5??超聲在胸腔積血診斷中的應用

胸部銳器傷、槍彈傷等穿透性損傷或擠壓及肋骨骨折等胸部鈍性傷所引起的血胸稱為創傷性胸腔積血。血液在胸膜腔中積聚，大量血液聚集可能擠壓肺部，從而導致患者呼吸困難。血胸本身不會引起疼痛，但血胸損傷通常會引發疼痛。除疼痛外其他癥狀的嚴重程度在一定程度上取決于胸腔中的血液量。如血液量較小，患者不會出現除疼痛外的其他癥狀；如血液量較大，患者可能會感到呼吸短促，出現淺快呼吸。在超聲檢查中，胸腔積血表現為胸膜腔內無回聲、低回聲或稍高回聲集合，一般見于最靠前的位置[23]。胸膜空間回聲不良或無回聲區域是胸腔積血的唯一聲學標志。Staub等[24]研究顯示，超聲檢測胸腔積血的敏感度為60%，特異性為98%。

2??超聲AI在創傷診斷中的應用

超聲影像學檢查中含有人體組織內部結構、組織間液體和氣體等大量圖像信息，可為創傷診斷提供更多有用信息。深度學習的快速發展使得醫學圖像分割不再需要手工制作。卷積神經網絡可實現圖像的層次特征表示。用于特征學習的卷積神經網絡對圖像的噪聲、對比度等并不敏感，可為醫學圖像處理提供較好的分割結果。當前，深度學習已廣泛應用于甲狀腺結節智能診斷、乳腺超聲診斷、血管內超聲圖像序列分割等方面[25-27]。

超聲因其使用的便攜性及潛在的應用范圍而廣泛應用于急診科醫學中。與傳統超聲診斷相比，基于超聲AI的新一代圖像識別技術可對軟組織和骨骼進行精確、無創實時分析，其數字引擎不僅可有效改善影像質量，還可提高診斷速度，降低誤診率和漏診率，有助于創傷急救的臨床決策。目前，國內外已對超聲AI技術在創傷急救領域的運用開展了大量探討和深入研究。以深度學習為代表的機器學習法也在醫療圖像識別領域獲得較大突破，為輔助醫務工作者進行精準診斷和治療創造有效路徑。超聲AI在創傷診斷中的應用舉例見表1。

3??小結與展望

超聲AI技術在創傷診斷中的應用是AI與醫學影像學融合發展的一個縮影，也是近年來醫學影像學的重要發展方向之一。超聲AI技術既可提高創傷診斷的準確率，又可節約醫療成本，降低患者病死率。但目前超聲AI技術仍存在以下不足。

數據質量問題。當前，臨床存在缺乏創傷超聲AI訓練數據、病例少、超聲圖像未留存等問題。數據質量不好會影響模型的準確性和可靠性。為此，應開展急診超聲數據采集工作，積累臨床數據，并將其與AI算法結合，研發獨立診斷技術，進一步提高診斷的準確率，發揮更大的臨床價值。

模型規范問題?，F有超聲AI技術大多基于深度學習算法，人們對圖像識別的準確性、精確性和通用性存在爭議，且目前臨床缺乏統一、規范的操作指南。如何應用深度學習模型輔助臨床決策是醫療AI行業面臨的一大挑戰。為此，應建立一套完整的產品準入和監管準則，完善相應政策法規，將超聲與AI技術深入融合，促進醫療事業發展。

開發普及問題。當前，AI技術在醫療領域尚處于初級階段。創傷AI診斷缺乏軟硬件結合手段和成熟的診斷超聲設備。同時，醫務工作者對AI技術的認識和掌握程度比較有限，從而限制了AI輔助診斷的應用和普及。為此，應加大對醫療AI領域的研究與探索，使更多創新技術應用于醫療行業。

利益沖突：所有作者均聲明不存在利益沖突。

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