宮 敬，焦 橋，馬質(zhì)君

（四平市中心人民醫(yī)院影像科 吉林 四平 136000）

1 引言

肺癌是臨床上對患者生命安全有著重大威脅的惡性腫瘤疾病之一，其具有較高的死亡率、發(fā)病率，并且隨著吸煙人群的增多以及大氣的污染使得該疾病的發(fā)病率持續(xù)升高，而肺結(jié)節(jié)并不是單一指肺癌，二者的區(qū)別在于，肺癌屬于明確診斷后的疾病，而肺部結(jié)節(jié)是一種診斷的征象，其可能是肺癌導(dǎo)致，也有可能是其他問題引起的現(xiàn)象，其有良性也有惡性，是指在CT 或者其他影像、胸片上，對于肺部高密度影的一種描述，同時也是一種病因未明的多系統(tǒng)多器官的肉芽腫性疾病。換言之，肺癌一定存在肺結(jié)節(jié)[1]，但是肺結(jié)節(jié)未必代表肺癌?；诖耍R床上為了使肺癌患者得到早期的診斷和治療，則需要提高篩查的準(zhǔn)確率，并對肺結(jié)節(jié)的實質(zhì)情況進(jìn)行精準(zhǔn)的判斷。傳統(tǒng)臨床上經(jīng)常以胸部低劑量CT 作為肺癌篩查的主要手段，但是長期的胸部低劑量CT推廣使用，弊端會逐漸的顯露出來，經(jīng)常會因診斷醫(yī)師數(shù)量不足、經(jīng)驗不足、主觀意識、主觀疲勞以及信心不足等因素造成診斷準(zhǔn)確性受到影響，從而不利于患者的健康安全，而現(xiàn)代臨床上由于加入了人工智能輔助診斷技術(shù)，使得醫(yī)學(xué)影像技術(shù)以及診療體系的發(fā)展效果得到了實質(zhì)性的飛躍，尤其是在肺癌篩查中，一定程度的降低了結(jié)節(jié)篩查的漏診率，提升了工作的效率，并且使較多的肺癌患者在早期得到了病情的控制[2]，因此，我們應(yīng)該不斷的推廣該技術(shù)，并且不斷的進(jìn)行完善。由于人工智能輔助技術(shù)的弊端包括：（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)集質(zhì)量不一、標(biāo)注質(zhì)量欠缺、圖像處理技術(shù)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等；（2）相關(guān)知識產(chǎn)權(quán)不明確；（3）缺乏科學(xué)的臨床驗證技術(shù)、驗證的方法以及驗證的標(biāo)準(zhǔn)；（4）缺乏相應(yīng)的倫理規(guī)范、隱私安全等問題。因此，為了更好地促進(jìn)該技術(shù)的改進(jìn)，則通過查閱相關(guān)的資料，來推動人工智能輔助診斷技術(shù)在胸部低劑量CT 中的應(yīng)用過程。

2 肺結(jié)節(jié)AI輔助診斷技術(shù)的應(yīng)用流程

人工智能輔助診斷技術(shù)，是一種只能起到輔助作用卻無法作為最后的診斷標(biāo)準(zhǔn)的影像輔助技術(shù)，而最終的診斷必須由醫(yī)師根據(jù)影像的實際情況進(jìn)行確定，流程為：取患者合適的檢查體位、按照診斷的方式以及操作要求對患者進(jìn)行掃描、對圖像進(jìn)行預(yù)處理（包括：平滑、增強等）、肺部區(qū)域分割（主要以分割法為主，將與肺部無關(guān)的區(qū)域去除，并生成肺部的區(qū)域圖，以便更清晰的觀察）、模型建立（根據(jù)現(xiàn)有的肺結(jié)節(jié)外源訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的建立）、肺結(jié)節(jié)檢測、肺結(jié)節(jié)定量測評[3]（量化相關(guān)的指標(biāo)，并根據(jù)模型計算肺結(jié)節(jié)的置信度，最終推測肺結(jié)節(jié)屬于良性還是惡性，以便為后續(xù)的診斷提供可靠的基礎(chǔ)）、閱片診斷、根據(jù)人工智能輔助技術(shù)結(jié)果進(jìn)行二次閱片，最終確診。

3 肺結(jié)節(jié)人工智能輔助診斷技術(shù)質(zhì)量控制

為了保證人工智能輔助診斷技術(shù)的質(zhì)量，不僅需要具備大量且有效的臨床試驗驗證，還有有完備的數(shù)據(jù)閉環(huán)能力與健全的數(shù)據(jù)庫。

3.1 健全的數(shù)據(jù)庫

人工智能輔助診斷技術(shù)想要有效發(fā)展，前提是其必須具有高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，其需要符合如下要求：（1）0.5≤圖像層厚小于等于1.5mm；（2）影像數(shù)據(jù)格式需要符合臨床上的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，例如：通信標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)字成像標(biāo)準(zhǔn)；（3）應(yīng)該由兩名經(jīng)驗較為豐富，工作年限在5 年以上的影像醫(yī)師進(jìn)行影像數(shù)據(jù)標(biāo)識的建立，如果在建立的過程中，出現(xiàn)意見分歧的情況，則需要額外再邀請一位經(jīng)驗豐富的影像醫(yī)師進(jìn)行判定；（4）在人工智能輔助技術(shù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中診斷應(yīng)有臨床病理的金標(biāo)準(zhǔn)，這樣才能明確的評估出良性、惡性；（5）人工智能輔助診斷技術(shù)健全的數(shù)據(jù)庫中還應(yīng)涵蓋比如：毛刺、空泡等肺結(jié)節(jié)的各種形態(tài)、密度以及影像學(xué)征象等[4]；（6）需要有較大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，并且要對樣本的數(shù)量有明確的規(guī)定，為了保證該技術(shù)的推廣性，需要在不同的算法下，選取1000 例以上的樣本進(jìn)行考究；（7）同時，健全的數(shù)據(jù)庫還需要涵蓋血管軸位像、局部胸膜增厚等各種導(dǎo)致肺結(jié)節(jié)顯效的影像學(xué)征象。

3.2 完備的數(shù)據(jù)閉環(huán)能力

如結(jié)構(gòu)化報告、影像數(shù)據(jù)以及病灶關(guān)鍵標(biāo)注等，該能力可以有效的判定人工智能輔助技術(shù)是否能自主學(xué)習(xí)，不斷的提升敏感度、精準(zhǔn)度等，以便為臨床診療工作的準(zhǔn)確率提供可靠的保障。

3.3 臨床實驗驗證

需要有大量的研究學(xué)者針對于人工智能輔助技術(shù)的輔助診斷價值進(jìn)行深入性的研究，并通過研究的結(jié)果來評估該輔助診斷方式的臨床價值，以為后續(xù)的臨床工作中提供參考[5]。在這些研究中，需要深入性的分析人工智能輔助技術(shù)的診斷率以及醫(yī)師在人工輔助決策下診斷后的工作效率的變化等。

4 肺結(jié)節(jié)人工智能輔助診斷技術(shù)要求

4.1 數(shù)據(jù)源要求

在開展人工智能輔助診斷技術(shù)前，需要保證該技術(shù)診斷流程有其自己的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)，并且對數(shù)據(jù)源進(jìn)行嚴(yán)格要求。內(nèi)容包括：（1）主要以16 層或者多層螺旋低劑量CT為主；（2）在開始掃描前，先進(jìn)行參數(shù)的設(shè)置，具體如下：（1）螺旋掃描模式；（2）≤1 的間距；（3）≤1.0s 的旋轉(zhuǎn)時間；（4）512×512 的矩陣，其中包括所有肺部組織在內(nèi)的掃描視野，建議：（1）120KVP，20 ～50mAs 為無迭代重建技術(shù)使用；（2）100 ～120KVP，≤30mAs 為有迭代重建技術(shù)使用；（3）掃描范圍建議：胸鎖關(guān)節(jié)上緣-胸11 椎體下緣水平，患者體位建議：仰臥位，將雙手上舉并做深呼吸后進(jìn)行屏氣掃描；（4）重建算法：可選擇標(biāo)準(zhǔn)算法或肺算法或二者聯(lián)合算法進(jìn)行重建。如果重建層厚≤0.5mm ,則無間隔重建，如果是0.5mm ＜重建層厚≤1.5mm，間隔≤80%，低劑量掃描多采用迭代算法重建，另外，建議將掃描劑量報告功能進(jìn)行開啟，使其自動儲存常規(guī)輻射記錄。

4.2 技術(shù)人員要求

在開展人工智能輔助診斷技術(shù)前，需要保證影像醫(yī)師的自身資質(zhì)，要保證診斷人員具備5 年以上的影像學(xué)診療工作經(jīng)驗，并且擁有資格證書。

4.3 醫(yī)療機構(gòu)要求

在開展人工智能輔助診斷技術(shù)前，需要保證機構(gòu)內(nèi)部有良好的CT 設(shè)備、計算機硬件平臺、影像圖像傳輸系統(tǒng)、存儲系統(tǒng)、臨床信息系統(tǒng)、放射學(xué)信息系統(tǒng)等。

4.4 醫(yī)學(xué)倫理與數(shù)據(jù)保護

在人工智能輔助診斷技術(shù)開展前，需要保證對其實施醫(yī)學(xué)倫理和數(shù)據(jù)的保護，以保證該技術(shù)的安全性，并且保證患者的隱私，以便在為患者提供便利的基礎(chǔ)上，提升安全性，在此過程中，必須要做到：（1）保證患者的知情權(quán)；（2）保證患者的隱私權(quán)，也就是說在實施人工智能輔助診斷技術(shù)期間，要先告知患者該診斷技術(shù)的相關(guān)事項，以便讓患者自行選取，并且要在診斷完畢后，保護數(shù)據(jù)的隱私，避免泄露患者的隱私。

5 討論

為了人們的健康安全，為了科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步發(fā)展，希望能夠?qū)⑷斯ぶ悄軕?yīng)用于臨床上，通過不斷的數(shù)據(jù)集完善、標(biāo)準(zhǔn)化的完善以及智能水平的提升，為后續(xù)的肺癌篩查工作提供更可靠的輔助診斷技術(shù)，提升診斷的準(zhǔn)確性。