人工智能在胸部低剂量CT 体检人群中应用的评价

陈中博，陆青云（通讯作者），王 艳

（上海市静安区闸北中心医院影像科 上海 200070）

肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤[1]，严重威胁着人民的生命健康，随着胸部低剂量CT 体检的普及，使得很多早期肺癌被检出，实现了肺癌的早诊断、早治疗，大大的降低了病死率。但是随着体检病人的不断增多，影像科医师工作量的激增和长时间的阅片导致漏诊率的增高。近年来人工智能技术在各个领域的普及，基于深度学习的人工智能辅助诊断系统在医学影像学方面得以应用，提高了早期肺癌的检出率[2]。本研究旨在评价AI 在胸部低剂量CT 体检人群中效能。

1 资料与方法

1.1 研究对象

收集静安区闸北中心医院自2019 年11 月1 日至2020年2 月1 日的胸部低剂量CT 体检人群100 例。图像纳入标准：①人群年龄在20 ～60 岁之间；②至少有1 个非钙化结节；③总的非钙化结节数小于10 个；图像排除标准①患有肺部基础疾病的图像：如转移性肺肿瘤、间质性肺病、肺炎、肺结核、肺水肿、严重的肺气肿等；②有严重的异物或者运动伪影图像。

1.2 研究方法

胸部CT 扫描采用飞利浦64 排螺旋CT 低剂量扫描，①扫描范围自胸锁关节上缘至胸11 椎体下缘水平；②扫描参数：螺旋扫描模式，螺距≤1，矩阵512×512，120kV，≤30mAs，FOV35*35cm；③采用迭代算法重建，重建层厚5mm，1.5mm。结果由推想科技公司提供的基于人工智能软件（InferRead CT Lung）分析，结节认定标准：由2 位高年资影像科主任医师参考AI 诊断结果，结合薄层原始图像，应用多平面重建、最大密度投影技术判断结节的真实性，以两人认定的一致性结果为金标准。

1.3 统计学分析

应用SPSS26.0 软件进行资料录入和统计学分析，应用卡方检验评价两组检出结节的检出率和假阳性率，P＜0.05 为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 结节检出率的对比

入选的100 例病例经2 位主任医师共检出真实结节数482 个，结节大小、性质及检出率参见表1。AI 的总体肺结节检出率明显高于放射科医师（99.37% vs 59.75%,χ2=232.74，P＜0.001），尤其对于＜5mm 的微结节（99.18% vs 50.00%,χ2=234.86，P＜0.001），对于5 ～10mm 的小结节，AI 的检出率优于放射科医师（100% vs 92.45%,χ2=8.31，P＜0.05），对于＞10mm的结节，AI 和放射科医师的检出率未见明显差异（100% vs 75%,P=0.467）。对于磨玻璃结节检出率（99.40% vs 63.90%,χ2=70.10，P＜0.001）和实性结节检出率（99.36% vs 57.18%,χ2=163.67，P＜0.001），AI 也均优于放射科医师。

2.2 结节假阳性率对比

AI 共检出结节617 个，其中真实结节482 个，假阳性结节135 个，放射科医师共检出结节299 个，其中真实结节288 个，假阳性结节11 个，AI 的假阳性率明显高于放射科医师（21.88% vs 3.67%,χ2=49.79，P＜0.001）。

表1 人工智能组与放射科医师组结节检出情况

3 讨论

通过AI 和放射科医师的对比，应用人工智能辅助系统后肺结节的检出率明显提升，尤其对于5mm 以下的微结节有着更高的检出率，从而降低了漏诊率，提高了大量人群薄层CT 体检的可行性。但人工智能系统确实存在比较高的假阳性率，本研究显示，人工智能的假阳性结节主要集中在5mm 以下的微结节，究其原因可能包括增厚的支气管壁，细支气管内的黏液嵌塞；迂曲和增粗的血管影；小叶间隔的增厚；各种慢性炎性病变导致的纤维条缩影、瘢痕影等；局限性的胸膜增厚、胸膜下小淋巴结等，通过人工多平面重建等技术的进一步确认，可排除假性结节。但是人工智能辅助系统存在许多问题，如没有统一的标准化，训练数据质量层次不齐，缺乏科学的系统临床验证等[3]。相信不久的将来，AI 技术也会进一步提升和完善并服务于医学行业，为人类的医学事业做出贡献。