推动人工智能技术在肺结核影像领域的发展和运用.pdf

中国防痨杂志2024年3月第46卷第3期ChinJAntituberc,March2024,Vol.46,No.3.253.

·述评·

推动人工智能技术在肺结核影像领域的

发展和运用

李多！吕平欣2

【关键词】人工智能；结核,肺；放射学；述评

doi:10.19982/j.issn.1000-6621

【中图分类号】R81；R521

人工智能（artificialintelligence，AI）是计算机WHO)推荐使用胸片作为筛查技术[3]，然而，胸片

科学的一个分支，旨在开发智能机器，使它们能够像的准确诊断在很大程度上取决于放射科医师的临床

人类一样进行学习、推理、判断和决策，AI在医学影经验，而在结核病高负担地区，常缺乏足够的放射科

像学领域展现出巨大的应用潜能。结核病仍然是医师来阅读胸片。因此，人们越来越关注基于AI

全球传染病中死亡的主要原因之一，胸部X线摄片的软件进行肺结核检测，提高诊断准确性的同时降

（简称“胸片）及计算机断层扫描（computedtomo-低成本。

graphy,CT)在肺结核的筛查、诊断、疗效评价及随早期开发的辅助诊断肺结核的AI产品是使用

访的各个环节中都发挥着非常重要的作用。一项手动创建的预设特征模型建立的计算机辅助诊断

AI方法在肺结核影像学诊断准确性的荟萃分析中，(computeraideddiagnosis,CAD)系统，其性能受到

纳入了61项研究，涵盖了124959例患者，临床试人为预设特征影响，如空洞的存在等，很难将结核病

验的合并敏感度和特异度分别为91%（95%CI：的各种表现形式合并到一个CAD系统中，系统的

89%~93%)和65%(95%CI:54%～75%),模型开精度从42%到100%不等，通常用于特定特征检测；

发研究的合并敏感度和特异度分别为94%此外，所使用的数据集通常很小，限制了CAD系统

(95%CI:89%~96%)和95%(95%CI:91%～在全球不同卫生条件下的适用性[4]。随着卷积神经

97%)[2]。目前,AI在结核病领域的研究不只局限网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）的深度

于肺结核的筛查和诊断，还涉及肺结核影像征象识学习算法的开发应用，肺结核影像AI研究呈爆发

别、肺结核耐药诊断及疾病负担评价等。本文中，笔式增长，基于深度学习的CAD模型的性能随着数

者将对AI在肺结核筛查、诊断、活动性评价、耐药据量的增加(公开数据集的增加)和算法的优化而不

性评价及与其他疾病鉴别诊断等中的应用进行断提升[5]。

评述。目前，已有5种AI算法获得了胸片结核病检

一、AI在肺结核筛查中的应用研究

测的认证。一项在孟加拉国的研究评估了这5种用

肺结核的早期筛查和诊断对于结核病控制至关胸片进行结核病诊断的AI算法，进行了AI算法间

重要。世界卫生组织（WorldHealthOrganization,相互比较及与放射科医师进行比较[6}。研究包括

23954名在3个结核病筛查中心就诊或转诊的

15岁及以上人群的胸片。所有胸片均由3名放射

开放科学（资源服务）标识码（OSID)的