由于新冠肺炎影像學(xué)表現(xiàn)明顯，且易于獲得，CT、X光等醫(yī)學(xué)影像設(shè)備在本次疫情中發(fā)揮了重要作用。時(shí)至今日，全球各大醫(yī)院已經(jīng)積累了數(shù)量豐富的COVID-19 CT影像數(shù)據(jù)。
相關(guān)的回顧性研究也在不斷進(jìn)行之中，許多人工智能企業(yè)已經(jīng)開發(fā)出具備一定解釋性的算法，能夠通過識(shí)別影像判斷患者罹患新冠肺炎的概率，甚至可以給出左右算法判斷的影像區(qū)域，這些研究一定程度上推動(dòng)了新冠肺炎的預(yù)防與治療。
但是，不良臨床結(jié)局與哪些因素相關(guān)仍不清晰。若患者已被確認(rèn)感染COVID-19，從眾多觀察指標(biāo)中，醫(yī)生又該如何作出后續(xù)治療的決策？
近日，一篇探究肺炎成分、數(shù)量、分布和不利臨床結(jié)局之間關(guān)系的論文《Multicenter cohort study demonstrates more consolidation in upper lungs on initial CT increases the risk of adverse clinical outcome in COVID-19 patients》被《Theranostics》（影響因子8.063）收錄，該論文由東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院放射科居勝紅主任團(tuán)隊(duì)聯(lián)合深睿研究院共同完成。
該論文采用深度學(xué)習(xí)標(biāo)記COVID-19患者CT影像中的磨玻璃影與實(shí)變影，由此計(jì)算出各種定量指標(biāo)，進(jìn)而尋求這些數(shù)字與臨床結(jié)局之間的關(guān)系。
結(jié)果顯示，大齡患者、上肺部存在較多實(shí)變影的患者其臨床不利結(jié)局的概率更高。因此，在治療患者時(shí)，醫(yī)護(hù)人員或許應(yīng)該更加關(guān)注具有以上特征的患者，并以更快的速度采取治療手段。
由于COVID-19重癥患者病情發(fā)展非常快，在《The Lancet》的一篇回顧性研究中，61.5%的重癥患者在28天內(nèi)死亡。因此，對(duì)于新冠患者而言，如果我們能夠通過患者的肺部影像提前預(yù)測(cè)其臨床結(jié)局，進(jìn)而進(jìn)行相應(yīng)干涉行為，這將極大提高COVID-19患者的生存率和預(yù)后。
論文通訊作者國家杰出青年基金獲得者、國家“萬人計(jì)劃”科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才、著名放射學(xué)家居勝紅教授表示：“該研究對(duì)新冠患者病情發(fā)展結(jié)局給出具有科學(xué)依據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,對(duì)于后續(xù)治療期間，醫(yī)生的治療方案制定、醫(yī)療資源的調(diào)配、高危病人治療風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等方面，都具有非常大的臨床意義。”
實(shí)驗(yàn)過程與實(shí)驗(yàn)意義
本次研究收集了江蘇省內(nèi)24家醫(yī)院的625個(gè)經(jīng)實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)證明的新冠肺炎陽性病患者，經(jīng)過篩選，剔除了未進(jìn)行CT檢查以及18歲以下的患者，最終確立了一個(gè)n=421的樣本。具體而言，該樣本年齡中位數(shù)為48歲，男性占比53%，其中有64個(gè)病例存在臨床復(fù)合終點(diǎn)（composite endpoint，包括入住ICU、急性呼吸衰竭、住院期間休克等情形）。
圖1 本論文的研究入組標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)論
研究人員先將每個(gè)病例的CT影像通過深睿醫(yī)療的肺部疾病智能解決方案（新冠肺炎增強(qiáng)版）進(jìn)行肺炎的檢測(cè)和分割以及肺葉分割，隨后將AI檢測(cè)分割結(jié)果提交給高年資專家進(jìn)行審閱。在這過程中，研究人員可以定量提取病灶的體積、密度和位置等特征。
隨后，借助多元logistic回歸(Multivariable logistic regression)模型，研究人員可識(shí)別哪些變量是臨床復(fù)合終點(diǎn)的危險(xiǎn)因素。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，年齡、上肺部有實(shí)變影體積和病變?cè)谙路尾靠拷啬み@三種情況均和臨床終點(diǎn)相關(guān)，其中若患者存在更大的年齡、上肺部更多的實(shí)變影的情況，更有可能導(dǎo)致不利的臨床結(jié)局。
圖2 基于深度學(xué)習(xí)的肺炎分割和肺葉分割效果示意圖
總的來說，本研究的意義可分為三點(diǎn)，一是突破以往研究定性的描述，定量揭示了肺炎的成分、數(shù)量、分布和不利臨床結(jié)局的關(guān)系；二是第一次定量揭示了上肺部實(shí)變影在COVID-19病人中和不利臨床結(jié)局的相關(guān)關(guān)系；三是展示了精準(zhǔn)AI在肺炎相關(guān)研究中所發(fā)揮的積極作用。
作為本篇論文的作者之一，深睿醫(yī)療首席科學(xué)家俞益洲教授表示：“該研究展示了人工智能的潛能，這項(xiàng)技術(shù)不僅能識(shí)別病灶并對(duì)其進(jìn)行定性定量分析，還能揭示分析結(jié)果與臨床終局之間的關(guān)聯(lián)，在新冠肺炎風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、治療方案決策等方面具有實(shí)用價(jià)值。”
抗疫遠(yuǎn)未結(jié)束
截止到4月30日，全球超過200個(gè)國家和地區(qū)存在確診病例，感染總?cè)藬?shù)已超319萬例，60多個(gè)國家宣布進(jìn)入緊急狀態(tài)，亞洲、歐洲、美洲相繼成為重災(zāi)區(qū)。其中，美國疫情尤為嚴(yán)重，現(xiàn)累計(jì)確診破100萬例、死亡超5萬例。
在全球共同抗疫的背景之下，中國的抗疫經(jīng)驗(yàn)非常值得借鑒。為應(yīng)對(duì)中國嚴(yán)峻的疫情形式，早在春節(jié)結(jié)束時(shí)，國家衛(wèi)健委便發(fā)布了《新型冠狀病毒感染的肺炎的診療方案（試行第五版）》，調(diào)整策略，將CT影像結(jié)果作為臨床診斷病例的診斷標(biāo)準(zhǔn)。
在疫情發(fā)展的不同階段，CT的作用也在發(fā)生變化，在第六版及第七版診療指南除了將CT影像列為將鑒別新冠肺炎的重要依據(jù)，還可為肺部炎癥分期、病情評(píng)估、療效評(píng)估，為入院入艙及出院出艙提供依據(jù)。
AI對(duì)于CT設(shè)備的賦能作用也已在疫情之中被前線醫(yī)院所證實(shí)，這項(xiàng)技術(shù)能夠在疫情發(fā)展初期對(duì)于密度影肉眼不易發(fā)現(xiàn)的肺部陰影能自動(dòng)精準(zhǔn)檢出，收治后通過多次隨訪功能快速對(duì)病變進(jìn)行量化分析，判斷病變性質(zhì)及走向，評(píng)估疾病的嚴(yán)重程度，有效提高診斷效率和準(zhǔn)確率。
如今，美國放射腫瘤學(xué)會(huì)院士也公開指出，用CT作為新型肺炎確診標(biāo)準(zhǔn)刻不容緩，毫無疑問，“CT+AI”將在接下的全球戰(zhàn)疫中繼續(xù)發(fā)揮重要作用。因此，在全球戰(zhàn)疫進(jìn)入焦灼期，這類具有臨床意義的科研成果無疑對(duì)于全球疫情防控是非常寶貴的科技力量。
以深睿醫(yī)療新冠肺炎增強(qiáng)版為例，除了用于疑似新冠病例的篩查，醫(yī)生還可利用該軟件對(duì)重癥和危重癥病人進(jìn)行隨訪；依托于隨訪數(shù)據(jù)觀察病情的發(fā)展，評(píng)估病情發(fā)展階段程度，積累臨床數(shù)據(jù)，并在未來用于傳染病科學(xué)性研究工作。
圖3 European Radiology文章中所揭示的新冠病人從癥狀出現(xiàn)到第15天以后，
其CT影像上肺炎的動(dòng)態(tài)進(jìn)展
除了本篇論文外，居勝紅教授團(tuán)隊(duì)與深睿醫(yī)療合作的另一項(xiàng)成果《Dynamic evolution of COVID-19 on chest computed tomography: experience from Jiangsu province of China》也已被歐洲權(quán)威雜志《European Radiology》（影響因子3.962）接收，本研究揭示了新冠肺炎病灶體積、密度和位置的演變規(guī)律，為臨床動(dòng)態(tài)隨訪提供了極高的價(jià)值。
到截稿為止，深睿醫(yī)療另有8篇最新科研成果被全球計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議（IEEE CVPR 2020）以及IEEE生物醫(yī)學(xué)成像國際研討會(huì)(IEEE ISBI 2020)收錄，其中4篇為oral，這些論文代表了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域尤其是醫(yī)療影像方向國際前沿的科研進(jìn)展，同時(shí)，作為一家國內(nèi)頭部的AI醫(yī)療公司，深睿醫(yī)療將繼續(xù)聯(lián)合各醫(yī)療機(jī)構(gòu)，為全球新冠肺炎的防治作出貢獻(xiàn)。
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