一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的初步应用

王 娟，杨 震，朱 强，贾艳红，孙小蓉，陈良安，梁志欣

1解放军总医院第一医学中心 呼吸与危重症医学科，北京 100853；2武汉兰丁医学高科技有限公司，湖北武汉 430000

肺癌发病率和病死率在我国居所有恶性肿瘤之首，病理诊断是确诊肺癌的金标准。伴随着计算机、互联网、大数据的快速发展，人工智能技术的应用呈现出爆发式增长，在医学领域中的应用不断深入[1]。人工智能病理技术在宫颈癌、乳腺癌、结肠癌及胃癌等肿瘤的诊断、分级以及预后等方面取得显著成果[2-6]。在肺癌诊断领域，人工智能病理诊断系统尚处于起步阶段。目前中国肺癌的发病率居高不下，由于约70%肺癌患者在病理诊断时已属于晚期或发生转移，只能通过小活检和细胞学标本作诊断[7]。寻找一种简便、快速、精确的方法成为现代肺癌诊断对细胞病理检测的要求。本文拟开展临床研究，探讨一种基于人工智能的细胞病理诊断系统在肺癌诊断中的临床价值。

资料与方法

1 一般资料 入选2019年3 - 5月于解放军总医院第一医学中心呼吸科门诊就诊或病房住院的101例影像学检查提示肺部占位性病变患者。其中79例男性，22例女性，年龄21 ～ 79(57±10.55)岁。总标本中，组织标本94例(电子支气管镜活检标本79例、超声气管镜下活检标本12例，硬质支气管镜下新生物活检标本1例，电磁导航支气管镜下新生物活检标本1例，径向超声引导下气管镜下新生物活检标本1例)，胸腔积液标本6例，腹水标本1例。所有患者入选前签署书面知情同意书。入选标准：年龄＞18岁，肺部X线或CT检查提示肺癌可能。排除标准：肺部感染性疾病；心肝肾等脏器功能不全，无法获得病理组织或检测样本者；妊娠或者哺乳期患者；不适合本研究的其他情况。

2 实验方法 标本处理：将组织标本于载玻片上进行涂片，胸腔积液和腹水标本于离心机以2 000 r/min转速离心10 min后收集细胞涂片进行迪夫染色。染色步骤如下：玻片完全干燥后于迪夫染色液A中染玻片约20 s，使其均匀着染，磷酸盐缓冲液冲洗，再于染色液B中染玻片约20 s后磷酸盐缓冲液冲洗晾干。所有标本玻片分别采用人工智能细胞病理诊断系统及快速现场评估(rapid on-site evaluation，ROSE)方法的判读结果，比较人工智能细胞病理诊断组、ROSE组与常规病理诊断组的符合率，以及人工智能细胞病理诊断与ROSE判读结果的差异。

3 结果判读 所穿刺组织标本送我中心病理科进行常规病理检测，胸腔积液和腹水标本同时送病理科细胞学室进行脱落细胞学检测。将我中心病理科组织标本诊断报告以及脱落细胞学报告作为金标准。病理科报告组织病理学诊断为恶性肿瘤判为组织病理学阳性，组织病理学未见恶性肿瘤细胞判为组织病理学阴性。所送病理科胸腔积液和腹水标本脱落细胞学报告找到癌细胞为阳性，未见癌细胞为阴性。

4 人工智能细胞病理诊断系统 利用该诊断平台自动扫描图像，采用人工神经网络算法，根据细胞图像及其量化特征参数，自动识别和标识可疑细胞。主要应用DNA倍体定量分析技术原理：正常细胞核内有23对染色体，又称为DNA二倍体(2C细胞)。正常细胞(即DNA二倍体细胞，2C细胞)及肿瘤细胞在生长增殖时，细胞核内DNA结构及含量都会发生变化。正常细胞增殖周期DNA含量的改变在2 ～ 4之间，而肿瘤细胞常会≥5C。本研究中人工智能细胞病理诊断系统以细胞涂片中DNA定量≥5C为阳性，即判定为可见DNA倍体异常细胞。

5 快速现场细胞学评估 由经过正规细胞病理诊断培训的专业人员对穿刺、活检、刷片等现场收集的标本进行快速评价并做出初步诊断[8]。对于呼吸系统疾病可初步明确肿块的良恶性以及初步病理分型，同时还可能在肿大淋巴结穿刺中帮助判断肺癌分期，以明确术前检查项目并节省术前准备时间[9]。直接涂片中有癌细胞、恶性肿瘤细胞(不能分类)和可疑癌细胞均判为ROSE阳性，直接涂片中未见恶性肿瘤细胞判为ROSE阴性。

6 统计学方法 使用SPSS23.0进行研究资料分析。观测资料主要为计数资料以例数及率描述。两方法组间比较(诊断价值分析)为配对χ2检验(统计量为χ2)。统计推断的检验水准α=0.05。

结 果

1 病理诊断结果 101例标本中，共91例为恶性标本，10例为良性标本。其中，94例组织标本病理结果示89例为恶性肿瘤，5例为良性病变；7例胸腔积液和腹水标本中2例脱落细胞学为恶性，5例为良性。

2 人工智能细胞病理诊断的诊断结果及与金标准病理方法比较 1)诊断价值参数：以组织病理学诊断结果作为金标准，人工智能细胞病理学诊断符合率(准确度)为66.3%(67/101)，敏感度为67%(61/91)，特异性为60%(6/10)，阳性预测值93.8%(61/65)，阴性预测值16.7%(6/36)，见表1。2)诊断价值评价：经诊断价值分析之配对χ2检验。相关性检验，χ2=1.813，P=0.178，提示与金标准方法相关性不好，人工智能细胞病理学诊断尚不能正确反映标本属性；优势性检验，χ2=18.380，P=0.000，提示优势差异较大，人工智能细胞病理学诊断对标本属性判断的正确率一般；一致性Kappa系数=0.125，提示人工智能细胞病理学诊断与病理方法结果一致性一般。

3 ROSE判读结果及与金标准病理方法比较 1)诊断价值参数：以组织病理学诊断结果作为金标准，ROSE诊断符合率为64.4%(65/101)，敏感度为63.7%(58/91)，特异性为70%(7/10)，阳性预测值95%(58/61)，阴性预测值17.5%(7/40)，见表2。2)诊断价值评价：经诊断价值分析之配对χ2检验。相关性检验，χ2=0.476，P=0.490，亦提示与金标准方法相关性不好，ROSE诊断尚不能正确反映标本属性；优势性检验，χ2=15.630，P=0.000，提示优势差异较大，ROSE诊断对标本属性判断的正确率一般；一致性Kappa系数=0.077，提示ROSE诊断与病理方法结果一致性一般。

4 人工智能细胞病理学与ROSE判读结果比较两法判读结果(表3)相对一致，一致率82.17%。相关性检验，χ2=36.605，P=0.000，提示两法相关性较好(相对一致)。优势性检验，χ2=0.500，P=0.480，提示两法彼此无明显的优势性。一致性Kappa系数=0.621，提示两法相对一致。

表1 人工智能细胞病理诊断与常规病理诊断符合率(n)Tab. 1 Consistency rate of the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the conventional pathological diagnosis (n)

表2 ROSE判读结果与常规病理诊断符合率(n)Tab. 2 Consistency rate between the ROSE interpretation and the conventional pathological diagnosis (n)

表3 人工智能细胞病理诊断组与ROSE组判读结果比较(n)Tab. 3 Consistency rate between the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the ROSE interpretation (n)

讨 论

当前细胞病理学诊断主要基于显微镜下的肉眼观察，即由病理诊断医师在显微镜下逐一观察玻片中的所有细胞，并根据细胞形态做出诊断，因此传统的细胞病理诊断结果与病理医生经验有直接关系，这也导致了诊断结果的主观差异性较大，同一个样本不同的医师可能做出不同的诊断结果。另外，随着临床检测量的增加，病理医生需要长时间阅片，从而导致视觉疲劳，增加了误诊的可能性。而且，随着时间的推移，病理样本载玻片的质量逐年下降，无法做到永久保存，造成宝贵医学资料的流失。ROSE曾被认为在胰腺、甲状腺等多个系统疾病的诊断中发挥重要作用[10-11]，在呼吸系统疾病尤其是肺部肿瘤的取材评估和初步诊断方面亦越来越受到重视，但由于医学发展的不平衡，针对细胞病理诊断工作，在一些基层医疗单位里无法开展ROSE。人工智能细胞病理诊断系统在病理诊断领域呈现出非常好的应用前景，有效降低病理诊断医师的主观性，大幅减轻医生的工作负担，且可以实现病理图像电子化永久存储[12-13]。国外有研究者通过人工智能技术对不同类型肺癌进行分类，以提高病理诊断的准确性和稳定性[14]。Bonifazi等[15]使用肺鳞癌和腺癌病理图像开发出可识别肿瘤细胞的分类器，用以区分病理类型，并预测生存期。

本研究中将人工智能细胞病理诊断与ROSE诊断进行统计学分析，结果显示这两种细胞病理检测方法无统计学差异，人工智能细胞病理诊断组的阳性预测值93.8%，阴性预测值16.7%；ROSE组的阳性预测值95%，阴性预测值17.5%。这表明人工智能细胞病理诊断与ROSE在肺癌的良恶性病变初步评估中有同等的应用价值(但尚不能取代金标准病理方法)，可以辅助临床医师应用于肺癌的快速诊断与鉴别[16]。本研究中人工智能细胞病理检测方法非常简便，经过研究组对染色剂、染色时间等技术参数的优化，从获得标本开始制片、染色，到最后上机检测，具有明显的技术优势。在当前阶段，为了确保诊断结果的准确率，人工智能细胞病理诊断系统诊断出的阳性结果需要人工再次确认。可以预测，随着检测技术的不断发展，人工智能诊断系统对检验医师的依赖程度将不断减弱，最终实现完全智能化自动检测。

本研究中人工智能细胞诊断组和ROSE组分别与金标准组织病理诊断组比较，两组的诊断符合率、敏感度、特异性均较低，其中人工智能细胞学诊断符合率为66.3%，敏感度为67%，特异性为60%，ROSE组诊断符合率为64.4%，敏感度为63.7%，特异性为70%。细胞学诊断有一定的局限性，不仅是由于肺癌的组织学具有明显的异质性，更由于细胞学标本缺少组织学结构，难以判断是否存在浸润[17]。有文献报道，肺组织活检细胞病理学诊断肺癌的符合率为88%，敏感度为83.3% ～88%[18-20]。但这并不表示人工智能细胞病理诊断系统诊断价值低。原因：1)组织病理与细胞病理属于不同的病理学检查方法，组织病理可以提供更多的信息，诊断有难度时还可以加做免疫组化和特殊染色进一步明确，人工智能细胞病理检测和ROSE属于细胞病理范畴，其特点是简便、快速，但诊断可以参照的信息有限，且没有行免疫组化和特殊染色，所以检测效果比组织病理差；2)细胞印片、染色过程的质控也对诊断起着重要作用。本研究中标本采用传统的常规涂片方法进行细胞学诊断，而非液基细胞制片法，涂片太厚则细胞重叠成团影响计算机扫描识别及肉眼观察，涂片太薄则细胞太少，会降低阳性率，加之染色过程中的各种因素控制不佳等，均可导致计算机系统及阅片医师识别图像困难，最终诊断符合率及敏感度降低。本文中有1例患者组织病理确诊肺腺癌，但制作细胞印片时没有看到任何细胞。

总之，本研究对人工智能细胞病理系统在肺癌诊断领域中的应用进行了初步研究，结果表明人工智能细胞病理诊断系统可以简便、快速地进行检测，有效避免检验医师的主观性，大幅减轻医生的工作负担。相信随着相关技术的发展，人工智能病理诊断系统在肺癌诊断领域会有更广泛的应用。本文的不足之处是入选的样本量较少，期待后续更大样本的临床研究报道。

致谢：感谢武汉兰丁医学高科技有限公司的汪健、李杏在人工智能系统应用方面给予的技术支持与帮助。