本報北京電 （楊永峰、呼潔）近日，解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心腫瘤醫(yī)學(xué)部梁萍教授團(tuán)隊在權(quán)威期刊《Lancet Digital Health》（《柳葉刀數(shù)字健康》）發(fā)表題為《基于超聲圖像開發(fā)肝包蟲病診斷的深度學(xué)習(xí)模型的回顧性多中心研究》的論文。該研究由梁萍教授團(tuán)隊領(lǐng)銜，聯(lián)合國內(nèi)87家醫(yī)院參與，開發(fā)出國際上首個基于超聲圖像對肝包蟲病進(jìn)行鑒別診斷的人工智能模型。
肝包蟲病是一種寄生蟲傳染病，分為囊型和泡型兩種類型。據(jù)估計，全球感染超過100萬人，亞洲中部地區(qū)有2.7億人面臨感染肝包蟲病的風(fēng)險。泡型包蟲病由于其侵襲性生長的特點(diǎn)，有“蟲癌”之稱，高發(fā)于青海、新疆、西藏及四川等地的牧區(qū)。囊型包蟲病可導(dǎo)致鄰近器官受壓，囊包破裂可誘發(fā)發(fā)熱、蕁麻疹、體內(nèi)播散，甚至導(dǎo)致過敏性休克。
該研究收集了2002年1月至2021年12月共9631張肝臟超聲圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測試，開發(fā)的人工智能模型能夠?qū)⒏伟x病及其他肝臟局灶性病變進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別，其診斷效能超過了肝包蟲病流行區(qū)的高年資超聲醫(yī)生水平。低年資和中年資超聲醫(yī)生在AI的輔助下，其診斷肝包蟲病的能力可分別提升10.7%和7.8%。
同時，模型還可以進(jìn)一步準(zhǔn)確鑒別出囊型包蟲病、泡型包蟲病、良性肝局灶性病變以及惡性肝局灶性病變。對于囊型包蟲病，模型還可以將需要治療的類型（有活性和過渡型）和不需要治療的類型（無活性）準(zhǔn)確鑒別。另外，對于疫區(qū)合并有乙肝/丙肝的患者，模型還可以對泡型包蟲病及原發(fā)性肝癌進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別。
該研究的發(fā)布為我國肝包蟲病的準(zhǔn)確診斷提供了新方法，也為我國西部地區(qū)的肝包蟲病遠(yuǎn)程診斷提供了廣闊應(yīng)用前景。
