50万张CT影像打造 这款AI可快速诊断新冠肺炎

winniewei 提交于 周日, 04/26/2020
50万张CT影像打造 这款AI可快速诊断新冠肺炎

日前,顶尖学术期刊《细胞》在线发表了一篇关于新冠疾病诊断的最新论文。由华人科学家主导的一支科研团队开发了一款人工智能(AI)工具,可以根据胸部的CT影像,准确做出新冠肺炎的诊断。本论文由清华大学、中山大学、澳门科技大学等机构联手合作完成,通讯作者为张康,王光宇,林天歆,何健行,李为民,这一工具目前已向全世界医务人员公开。

50万张CT影像打造 这款AI可快速诊断新冠肺炎

在中国,新冠疫情已经得到了充分的控制。而在全球范围内,许多国家和地区依旧面临着这种传染病的威胁。为了防止疫情扩大,并及时对感染者进行治疗,快速而准确的诊断技术是关键:一方面,在呼吸道疾病的高发时节,很多人都会出现肺部炎症。准确的诊断能剔除感染其他病原体的病患,方便他们接受单独的治疗,从而减少暴露于新冠病毒的风险;另一方面,从目前数据来看,出现急性呼吸衰竭的病患有着很高的死亡率,而他们先前大多都有肺部炎症。如果我们能第一时间找到新冠肺炎的迹象,就能在呼吸衰竭出现之前对他们进行治疗。

在一线的治疗中,CT影像是重要的诊断工具。相较在标准实验室里进行的分子检测,CT扫描的速度更快,也能更直观地观察到肺部的病理学特征。我们知道,“阅读”CT影像数据,正是AI在医疗领域应用的强项之一。早在2018年,张康教授团队就曾在《细胞》杂志上发表文章,介绍了一款能够基于X线胸片来区分儿童细菌性肺炎和病毒性肺炎的AI工具。次年其团队开发了一款诊断儿童病历的AI(相关阅读:《自然》子刊:AI阅读病历,理解患者病情,推荐临床诊断,准确度超过年轻医生!夏慧敏/张康联合团队带来AI诊疗里程碑突破)。

▲本AI工具的开发流程(图片来源:参考资料[1])

▲本AI工具的开发流程(图片来源:参考资料[1])

在这项工作中,科学家们基于3777名患者总计53万多张的CT影像,开发了一款新冠肺炎的AI诊断系统。不同于传统的端到端的深度学习模型,这套诊断系统融合了两步不同的模型,第一步是基于语义分割的“肺部病灶”模型,其次是基于生成的肺-病灶图谱,将病人的整个CT (大约100-300张切片)作为输入,进一步构建智能诊断模型。这一工作可以避免“黑箱”模型在实际医疗应用中的缺陷,提高AI诊断系统的可解释性和泛化性能,也可以提高诊断的准确度。通过研究来自新冠肺炎患者、普通肺炎患者、以及对照组的CT影像数据,AI学会了对其进行区分。

研究人员们报道说,在自我测试中,这套AI系统诊断新冠肺炎的准确率达到了92.49%(灵敏度94.93%,特异性91.13%)。利用来自不同地区的不同数据集,这套AI诊断系统经受住了真实世界的考验——利用回溯性数据及前瞻研究,该AI系统均可达到90%左右的准确率,即便是使用海外的CT数据,这套系统也达到了84.11%的准确率。这一系列研究结果表明,科学家们开发的这套AI诊断系统无论是采用中国数据,还是国际数据,都能取得较好的表现。

▲这套系统可以辅助年资较低的医生,提高他们的读片能力(图片来源:参考资料[1])

▲这套系统可以辅助年资较低的医生,提高他们的读片能力(图片来源:参考资料[1])

与人类医生相比,研究人员们发现AI系统的表现远超过年资较低的医生,而与中级/资深放射科专家的表现差不多。这一结果表明AI系统可以协助经验较少的医生来做出诊断,快速将他们的读片能力提高到和资深医生接近的水平。在医疗资源紧张,资深医生难求的国家和地区,这套系统的重要意义不言而喻。

值得一提的是,这套AI系统还基于CT的量化特征及临床资料,识别出了一些与患者预后有关的临床特征,发现COVID-19疾病不仅仅会影响呼吸系统的功能,还会影响到其他多个器官。另外,它也有望为临床预后提供更为准确的预测模型和生存曲线分析,便于医务人员及时介入,进行治疗。

总结来看,在大量临床CT影像的支持下,研究人员们开发出了一款AI系统,能够准确地从出现不同症状的患者中,准确挑选出发生新冠肺炎的患者。这不仅能用于临床的快速诊断和治疗,还能协助训练资历较浅的医生,帮助他们快速成长。

最后,科学家们宣布,为了更好地帮助全球控制疫情,他们将免费公开这一AI工具,协助来自不同国家和地区的医务人员。我们向这些科学家致敬,也期待全球能够早日终结新冠疫情!

来源:学术经纬

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