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影像AI診斷系統(tǒng)賦能精準(zhǔn)診療“,”title

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月20日 20:42

轉(zhuǎn)自：健康報(bào)

近年來，人工智能（AI）在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐步拓展、深入，有力推動了諸多疾病診療走向精準(zhǔn)化和智能化。醫(yī)學(xué)影像學(xué)作為對人體健康狀況進(jìn)行評價的一門學(xué)科，包括醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)圖像處理兩個重要方向?，F(xiàn)有的多項(xiàng)研究成果表明，基于醫(yī)學(xué)影像學(xué)的人工智能在胰腺癌臨床診療中發(fā)揮出重要作用。

??胰腺癌因其惡性程度高，且發(fā)病率在世界范圍內(nèi)呈逐年上升趨勢，被通俗稱作“癌中之王”。廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射影像科主任汪建華認(rèn)為，作為一種消化道惡性腫瘤，其發(fā)病隱匿，進(jìn)展迅速，治療效果和預(yù)后均不理想。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，胰腺癌患者5年生存率低于10%，實(shí)現(xiàn)胰腺癌的精準(zhǔn)診療迫在眉睫。

??在腫瘤的影像圖像輔助診斷方面，由人工輸入反復(fù)精準(zhǔn)訓(xùn)練得出的機(jī)器運(yùn)算模型用于臨床診療的研究過程已經(jīng)日趨成熟。汪建華介紹，影像組學(xué)和深度學(xué)習(xí)作為AI輔助醫(yī)學(xué)影像診療的重要研究方法，可以依據(jù)事先標(biāo)記好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以此對未標(biāo)記的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測，在影像精準(zhǔn)診斷及圖像分割中體現(xiàn)出重要價值。

??超聲檢測作為胰腺癌診斷的初篩檢查方法，具備簡便易行、靈活直觀、無創(chuàng)無輻射、可多軸面觀察等特點(diǎn)。而AI輔助內(nèi)窺鏡超聲（EUS）模型更是被譽(yù)為胰腺癌早期檢測的重大突破，在胰腺癌診斷中具有重要作用。汪建華告訴記者，曾有業(yè)內(nèi)專家通過對150例被診斷為胰腺癌的患者超聲圖像進(jìn)行分割建模，提出了具有深度注意力特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的深度學(xué)習(xí)方法，為使用EUS圖像的胰腺癌提供了卓越的分割性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在重疊度、受試者工作特征曲線下面積、靈敏度、特異性和精度方面均表現(xiàn)出優(yōu)異的分割性能，從而為胰腺癌患者的手術(shù)治療規(guī)劃提供有效且高效的幫助。

??計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）檢查具有較好的空間和時間分辨率，是目前檢查胰腺最佳的無創(chuàng)影像檢查方法，主要用于胰腺癌的診斷、分期及療效評價。汪建華介紹，2019年，一項(xiàng)研究通過對190例胰腺導(dǎo)管腺癌（PDAC）患者和190例健康的潛在腎捐獻(xiàn)者的胰腺動脈期和靜脈期圖像進(jìn)行分割，得出的從整個胰腺中提取的放射組學(xué)特征可用于區(qū)分PDAC患者的CT圖像和健康對照受試者的CT圖像。在汪建華看來，未來該算法有可能與自動器官分割算法相結(jié)合，以自動檢測PDAC，為患者進(jìn)行手術(shù)評估奠定較好的基礎(chǔ)。

??“此外，國內(nèi)研究者構(gòu)建了胰腺癌檢查模型PANDA?！蓖艚ㄈA說，他們使用來自單個中心的3208例患者的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，之后對6239例患者進(jìn)行多中心驗(yàn)證，得出PANDA的病灶檢測曲線下面積為0.986~0.996。該模型識別的靈敏度比放射科醫(yī)生的平均表現(xiàn)高出34.1%，特異性高出6.3%。在由20530名患者組成的多場景驗(yàn)證中，該模型病變檢測的靈敏度為92.9%，特異性為99.9%。這項(xiàng)研究在使用非造影CT作為輸入的PANDA在檢測胰腺病變方面實(shí)現(xiàn)了高靈敏度和極高的特異性，其準(zhǔn)確率明顯高于放射科醫(yī)生在非增強(qiáng)CT檢查中的表現(xiàn)。該模型擁有較大的樣本數(shù)據(jù)量，有多中心的外部驗(yàn)證，是胰腺癌在精準(zhǔn)診療中的重大突破，具有較大的臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用潛力。

??胰腺癌內(nèi)科藥物治療可應(yīng)用于各個期別的患者，包括可切除和臨界可切除患者的術(shù)前新輔助/轉(zhuǎn)化治療、根治術(shù)后患者的輔助治療，以及局部晚期或轉(zhuǎn)移復(fù)發(fā)患者的治療。但其療效預(yù)測是臨床面臨的一大難題。汪建華介紹，一項(xiàng)研究通過對84例接受一線化療的晚期胰腺癌患者影像及臨床信息分析，基于包含放射組學(xué)特征和碳水化合物抗原19-9(CA19-9）的多元邏輯回歸模型開發(fā)列線圖，在訓(xùn)練和驗(yàn)證隊(duì)列中均顯示出良好的療效區(qū)分能力。此外，基于CT測量的腫瘤體積相對變化率以及基于CT和磁共振成像（MRI）測量的根據(jù)血清葡萄糖水平校正的最大標(biāo)準(zhǔn)攝取值變化率在最佳閾值下評估療效的敏感度、特異度及曲線下面積的相關(guān)研究，也證明了以影像為基礎(chǔ)的AI對于胰腺癌患者的化療效果評估能給臨床提供巨大價值。

??而與常規(guī)治療相比，光動力療法（PDT）具有微創(chuàng)、時空選擇性高、療效確切的優(yōu)點(diǎn)，PDT在不可切除的胰腺腫瘤中提供局部消融，而治療區(qū)周圍的組織則接受較低的光劑量，稱為光動力啟動（PDP）。“聚焦超聲消融手術(shù)（FUAS）是使用高強(qiáng)度聚焦超聲消融治療設(shè)備治療各類實(shí)體良惡性腫瘤，對于手術(shù)無法切除的胰腺癌，是一種較好的選擇，強(qiáng)調(diào)了使用MRI和CT成像結(jié)果對接受FUAS的不可切除PDAC患者進(jìn)行能量效率因素（EEF）預(yù)測的價值，與CT相比，加入磁共振成像特征建立的EEF預(yù)測模型對不可切除胰腺癌的FUAS治療具有更好的預(yù)測效果?！蓖艚ㄈA告訴記者，基于該模型，可以制定更加準(zhǔn)確的給藥方案，為進(jìn)一步優(yōu)化不可切除胰腺患者的FUAS治療手段以及評估該手術(shù)的療效提供有價值的參考。

??由于胰腺癌惡性程度高，因此其生存期的預(yù)測也是重要的研究方向。汪建華介紹，通過AI的方法對胰腺癌患者術(shù)前術(shù)后的影像進(jìn)行分析，可以建立模型對患者生存期進(jìn)行評估?！坝醒芯繉?53例胰腺癌手術(shù)切除后的生存時間用于將患者分為低風(fēng)險(xiǎn)組（生存時間大于3年）和高風(fēng)險(xiǎn)組（生存時間小于1年），通過隨機(jī)生存森林算法估計(jì)生存狀態(tài)和時間，分析得出僅用臨床參數(shù)如CA-199、腫瘤大小等進(jìn)行生存預(yù)測的一致性指數(shù)（C指數(shù)）為0.6785，添加CT放射組學(xué)特征將C指數(shù)提高至0.7414，可見組學(xué)特征結(jié)合臨床數(shù)據(jù)能提高模型的預(yù)測能力。”汪建華說，通過對胰腺癌患者術(shù)后生存期的分層分組，能較精準(zhǔn)地預(yù)測其術(shù)后生存期。

??醫(yī)學(xué)影像AI技術(shù)在胰腺癌精準(zhǔn)診療中發(fā)揮著重要作用，為胰腺癌患者的精準(zhǔn)診斷、療效評價、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、預(yù)后判斷以及影像組學(xué)與病理學(xué)相關(guān)性等提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。汪建華告訴記者，就目前來看，大部分模型仍存在一些不足，樣本量過少或者缺乏外部驗(yàn)證等使模型的可行性仍待評估；臨床及各種外在因素的存在，使模型仍待完善。“未來，要進(jìn)一步利用好AI技術(shù)，亟需產(chǎn)學(xué)研醫(yī)緊密合作，充分挖掘影像學(xué)信息，建立穩(wěn)定的高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫以及多模態(tài)的信息融合的高效能模型，以進(jìn)一步提高胰腺癌患者的診療效果。”汪建華說。