读片领域 AI如何帮医生“找茬”

临床上我们在面对黑白医学影像图片时，微小的病灶常常容易隐藏其中，即使是对于经验丰富的医生，也可能由于视觉疲劳或者经验上的差异而导致漏诊。而近些年随着人工智能（AI）在各领域的不断应用，其也正以“超级助手”的身份应用于医学的疾病诊断中，AI通过算法优势，能够帮助医生捕捉到那些常常被忽略的异常信号。那么在AI读片时代，机器又是如何帮助医生在疾病诊断中“找茬”的呢？本文就对此展开详细的科普，以便让大家对AI在临床的应用有更准确的了解。

图像预处理的AI应用

医学影像的质量对诊断的准确性有着直接影响，但由于设备参数差异、患者运动或者扫描的条件限制，常常容易造成图像伪影、噪声或者分辨率不足。AI则通过深度学习模型，能够从源头上对图像质量进行优化。比如低剂量CT，其虽然辐射更低，但图像噪声大，AI模型可以通过对“正常图像特征”及“噪声特征”差异的学习，使噪声降低40%，并保留图像中关键的结构，从而使低剂量CT的诊断效能和常规扫描更加接近，并且辐射剂量还能减少70%。比如在MRI检查中，患者腹部由于呼吸运动而会产生“条纹伪影”，导致病灶区域信息容易被掩盖，AI通过对呼吸相位的动态捕捉，可以实现“像素级修复”伪影区域，以此让肝脏病灶的显示清晰度得到提升，从而减少对患者的重复扫描。

病灶检测的AI应用

一般影像科医生每天需要阅片数十甚至上百例，而对于胸部CT中的300-500层图像，微小病灶或者隐匿性病灶的漏诊风险则高达20%-30%。AI则通过目标检测算法，可以在全图中快速对疑似病灶进行定位，并输出“边界框和置信度”。比如三维卷积神经网络能够检测出95%以上的≤3mm肺结节，并区分出实质结节以及磨玻璃结节等类型，而其中部分实性结节的恶性风险最高。而在乳腺癌筛查中，AI对于成簇微钙化的检出灵敏度达到了92%，比人工检测提升了14个百分点，同时，AI还能判断钙化形态是否符合恶性特征，从而让早期诊断率得到显著提升。

除此之外，AI“找茬”的能力并不局限在单一病灶中，在多发性骨髓瘤的全身MRI中，AI还可以追踪骨髓浸润病灶的信号变化，并对化疗效果进行评估；而在冠脉CTA中，AI通过分析心电图以及扫描的时间同步性，能够对运动偏移的血管段实现“动态对齐重建”，从而让冠脉狭窄评估的准确率从82%提升到了91%。

量化分析中的AI应用

在传统影像诊断中，量化分析主要依据医生手动测量肿瘤的大小以及计算变化率，其误差能够达到±10%-20%，并且难以提取到微观特征，如血流灌注等。而AI通过语义分割算法，可以对病灶展开“像素级分割”，并自动计算出体积、最大径等相关形态参数，同时结合功能影像如DWI、PET-CT等来提取代谢活性及血流灌注等相关功能参数。

AI的多模态融合

以往单一影像模态提供的信息比较有限，而AI通过对MRI、CT以及病理切片等多模态数据的整合，可以构建出更加全面的疾病图谱。比如在前列腺癌的诊断中，AI结合MRI影像和病理数据，能够自动识别癌症并给出病灶为恶性的概率；在脑卒中的分型中，AI通过对CT影像及临床变量的分析，能够快速将缺血性和出血性卒中进行区分，从而为溶栓治疗争取到更多宝贵的时间。除此之外，AI还可以将影像数据和电子病历及基因检测结果进行交叉验证，比如在肺癌的预测中，AI通过结合NLST数据集中的肺结节CT图像和患者的吸烟史及家族史，可以对风险实现更精准的分层。

但总的来说，尽管AI在读片领域展现出强大的能力，但其本质依旧只是医生的辅助诊断工具。并且，当前的AI“找茬”能力还可能存在一定的局限性，因此我们应合理利用AI这个工具，辅助医生更显著地提升临床诊断及治疗的效果，从而让AI为更多患者带来更好的效益。