医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中的应用

　　摘要：新型冠状病毒肺炎疾病需借助医学影像设备了解患者肺部感染情况实现诊断，因此对医学影像的需求量极大。文章介绍了新型冠状病毒肺炎的影像学表现、医学影像所面临的挑战，提出了提高医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中应用的相关改进措施。
　　关键词：医学影像人工智能；新型冠状病毒肺炎；诊治
　　新型冠状病毒肺炎是以肺部炎性病变为主的乙类传染疾病，该病的病原体为新型β 型冠状病毒。该疾病的传播途径多种多样，呼吸道飞沫、接触传播都有可能导致患者患病，所有人群都可能会感染该疾病。在对新型冠状病毒肺炎进行诊治时，主要诊断依据包含流行病学接触史、发热等临床表现、实验室检查、影像学检查等。针对疑似病例，同时具备病原学或血清学证据之一也可作为确诊依据。在防控该疾病时主要原则为早发现、早隔离、早诊断、早治疗。1 影像学在新型冠状病毒肺炎诊治及防控决策中的应用
　　医学影像是新型冠状病毒肺炎诊治中不可或缺的部分。结合我国卫生健康委员会出台的诊疗方案来看，其认为诊断新型冠状病毒肺炎主要依据临床影像学表现。在缺乏流行病学证据的情况下，疑似病例被归类为确诊病例可依靠影像学检查判断。在抗击疫情期间，随着医学工作人员对新型冠状病毒肺炎逐渐加深了解，医学影像的作用日益突出，医学工作人员正是借助专业的医学影像诊断才判断出患者究竟是重症还是危重症。而在患者出院标准中，也需要依托影像学诊断对患者双肺进行全面诊断，表明患者相关不良症状必须明显改善和消失。在新型冠状病毒肺炎的筛查、诊断、病情评估以及治疗后的随访等多个环节中，都需影像学来诊断， 对疾病的防治提供了帮助。2 新型冠状病毒肺炎的影像学表现
　　新型冠状病毒肺炎影像学检查可以通过摄片、CT 和超声检查等多种方式进行。其中，CT 检查是疫情治疗过程中应用最为广泛的手段，大部分患者在确诊之后，结合CT 检查结果来看，存在有不同程度的肺部异常影像改变。结合当前的临床实践结果来看，新型冠状病毒肺炎的主要表现如下：
　　（1） 病变位置主要集中在肺外周，肺叶也会受到波及。随着患者病情加重，病变位置可能会由外周向中心发展，或者是在胸膜下融合成片。
　　（2） 病变密度多表现为磨玻璃阴影、实变影、结节影或索条影，患者发病早期通常是以磨玻璃影为主，随着病情加重，影像学表现也将会出现一定的差异。
　　（3） 病变内部可以看见小血管影增粗、空气支气管征、细支气管管壁增厚、邻近胸膜或叶间胸膜增厚，部分病变内部还可以见到细小的网格状改变。
　　（4） 部分病灶的边界并不是十分清晰。
　　（5） 重型及危重型患者可以见到双肺弥漫性病变，肺炎病灶占整肺体积的75% 以上，病情比较严重的患者，甚至会有＂白肺＂表现，胸腔内有少量积液。
　　新型冠状病毒肺炎病变进展在影像上主要表现为病灶密度不均匀，将会出现增高变实、病变范围扩大等现象，与此同时，病灶大小密度、进展速度、演变形式等也是患者诊治的重要依据。CT 影像具有病毒性肺炎影像的基本特征，不同的临床阶段，患者肺部影像表现也存在有较大的差异， 而且影像还会受到患者年龄、免疫状态、临床治疗以及基础病变等多种因素的影响和干扰。新型冠状病毒肺炎影响虽然具有一定的特征，但是其却缺乏特异性，与其他病毒性肺炎、获得性肺炎在影像上具有重叠和相似的地方，因此在临床诊断过程中虽然可以借助影像表现对患者进行诊断，但是为了保证诊断的科学性与合理性，也不能仅仅只是凭借影像学诊断进行确定诊断，还需要结合流行病学史、临床表现以及实验室检查等多种资料综合判断，对患者进行确诊。3 医学影像在新型冠状病毒肺炎诊断中面临的挑战
　　大部分新型冠状病毒肺炎患者在患病后，随着病情的不断加重，其CT 也会发生改变，通过多次复查可以准确地反映患者病变演变及转归，使用定量和重建技术则可以进一步评估病变特征和严重程度。在诊断新型冠状病毒肺炎时，虽然CT 的诊治作用明确，但是在实际应用环节却存在有诸多挑战，主要表现在以下方面：
　　（1） 快速诊断困难。新型冠状病毒肺炎的传染力强。该疾病从正式被命名到大规模爆发，不到2 个月，武汉知名的医院在短短几天时间就人满为患，而且病情很快就从武汉市蔓延到了武汉其他地级市。病情的快速发展产生了海量的CT 数据，但是各个医院的影像工作人员并不充足，尤其是县市和乡镇医院影像工作人员不超过10 人，但是患者却有数千人，如此庞大的工作量让医务工作人员力不从心。在疫情期间，发挥医学影像的作用快速诊断传染病并非易事。
　　（2） 同质化诊断困难。新型冠状病毒肺炎与2003 年在我国大规模爆发的非典不同，其是由一种全新的病毒引发的。在该疾病爆发初期，医务工作人员对其爆发的原因、病理特征等都不是十分了解，影像鉴别诊断难度大。
　　（3） 精准量化困难。新型冠状病毒肺炎影像动态演变和精准量化评估对诊疗策略和预后有着较为积极的价值，传统的经验诊断和模糊的量化评估无法满足病情演变精准定量的需要，这也对疾病的诊治产生了极为不利的影响。4 新型冠状病毒肺炎诊治中医学影像人工智能的价值
　　本次新型冠状病毒肺炎疫情的爆发具有突发性特点，2020 年1 月被发现，因此大部分针对新型冠状病毒肺炎医学影像人工智能的研究时间还比较短，产品成熟度还不是很高。虽然可以应用人工智能对疾病进行识别，但是识别准确性却依然需要进一步临床验证，在诊断过程中误诊或漏诊现象难以完全杜绝。针对当前诊治中存在的缺点或不足，为更好地展现医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中的作用和价值，可以尝试借助以下方法予以有效解决：
　　（1） 要进一步明确医学影像人工智能研发目标。在研发工作实施期间要结合临床需求进行，针对明确目标疾病、临床用途、禁忌症、预期适用人群、预期适用场所以及目标用户等进行研发设计。这样能够研发出更加智能化的医学影像设备，更好地满足疾病诊断需求，解决诊断工作中存在的缺陷或不足。
　　（2） 做好数据集构建和质量控制工作。研发工作实施过程中需围绕研发目标，构建恰当的训练数据集，要满足这一类产品数据库的基本要求。在相关诊断方法应用过程中， 如果提供鉴别诊断模型，在训练集中需要注意其他类型肺炎等类似病症的占比，保证测试集阳性样本与阴性样本的比例处在合理状态。同时明确诊断中算法训练的评估指标、训练目标以及确定依据等。
　　（3） 确立好数据标注规则。数据标注一直以来都是医学影像人工智能发展中至关重要的环节，而作为一种新型传染病——新型冠状病毒肺炎在标注时实际上也面临着诸多挑战，业界缺乏标注共识，其标注难点主要表现在疾病早期， 病变主要表现为磨玻璃密度、病变边界不够清晰；疾病进展
　　阶段病变对中心部位产生了一定影响，病变与肺门大血管的区分难度大。此外，不同医生标注的不一致性也比较高。因此，在后期对医学影像人工智能技术进行研发时，还需要明确数据标注的规则，进而有效提升标注的一致性，以便更好地为患者治疗，帮其尽早恢复健康。
　　（4） 要尽快提升医学影响工作人员的综合素养。为了更好地发挥医学影像人工智能的作用和优势，对新型冠状病毒肺炎患者确诊，做好疾病防控工作不仅需要加大对医学影像人工智能的研发技术，还需要积极的提升医学影像工作人员的综合素质。在我国一二线城市的一些三甲医院，配备了大量的医学影像工作人员，但在三四线城市以及乡镇地区， 存在医学影像工作人员不够充足、综合素质不高的问题。面对突如其来的疫情，三四线城市以及乡镇地区的工作人员更是手忙脚乱。
　　为了尽快控制住疫情，政府所采取的措施是将其他地区的优质医疗队伍和资源集中调配到湖北省，让多个省市的医务工作人员与湖北省的城市结对子帮扶。但是这种帮扶方式只是临时的，不能从根本上提升各医院影像工作人员的综合素质。若后期疫情反弹或出现新的变化，医院影像工作人员综合素质没有显著提升，可能依然无法很好地应对疫情。因此，要想切实有效地发挥医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中的作用和价值，还需要想办法提升医务工作人员的综合素质。比如通过集体培训的方式，使影像工作人员全面了解医学影像人工智能的应用特点，提高新型冠状病毒肺炎诊治的效果，控制疾病进一步蔓延。5 结语
　　总之，新型冠状病毒肺炎爆发之后，对医学影像的需求呈爆发式增长趋势，这为医院影像诊断的发展带来了巨大的机遇和挑战，对医学影像人工智能的发展具有一定的促进作用，当前只有抓住时代发展机遇，加大研发力度，投入更多的资金才能更好地发挥医学影像人工智能的优势和作用。
　　作者简介：袁昕延（1997-），男，浙江新昌人，绍兴文理学院，研究方向：医学影像技术。
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　　刊登于《中国高新科技》2021 年第 04 期