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急性主動脈綜合征漏診率被AI砍下九成

近期,浙江大學醫學院附屬第一醫院、阿里巴巴達摩院聯合發布用于胸痛急診場景的AI模型iAorta。此模型可在幾秒鐘內識別常規平掃CT上的心血管是否存在急性主動脈綜合征隱患。

該研究成果日前發表在國際期刊《自然·醫學》上,iAorta已在浙江首批10家醫院部署,未來將進一步向全國推廣。

在平掃CT下“隱身”的危癥

所謂急性主動脈綜合征是指主動脈壁的完整性遭到了破壞,最常見的是三種疾病:主動脈夾層、主動脈壁間血腫、主動脈穿透性潰瘍。其中,主動脈夾層的死亡率非常高,急性期患者24小時死亡率可以達到20%—30%。

“這就要求醫生能夠早期確診、快速診斷、及時治療,以挽救這類病人。”浙江大學醫學院附屬第一醫院血管外科主任張鴻坤說。

正常情況下,有經驗的醫生很容易診斷出典型的急性主動脈綜合征患者。但是,大部分病人的癥狀并不典型,表現為肚子痛、腰痛等癥狀,因而導致漏診和誤診率高達40%。

目前,沒有一個生物學指標可以去判斷急性主動脈綜合征。盡管如此,其識別卻并不難,只要做一個主動脈的增強CT,即血管造影就可診斷出來。

但是在急診場景下,出于對癥狀表現不典型、造影劑具有一定副作用,以及多數醫院深夜停開增強CT等多種因素的考慮,醫生大多會讓病人做平掃CT,做增強CT的病例少之又少。然而,常規平掃CT并不是發現急性主動脈綜合征的有效手段。

“能不能利用現有的常用檢查,盡快把急性主動脈綜合征篩選出來?”帶著這樣的思考,浙江大學醫學院附屬第一醫院聯合阿里巴巴達摩院從2022年開始,進行了AI模型iAorta的研發。

阿里巴巴達摩院資深算法專家許敏豐介紹,團隊基于在“平掃CT+AI”方向上的技術積累,研發出AI模型iAorta。將iAorta嵌入到醫院的PACs系統,當平掃CT上傳到PACs系統后,醫生開始閱片的同時,iAorta同步檢測片子。它可在幾秒內判斷血管壁有無結構變化,從而精準識別急性主動脈綜合征,一旦高度懷疑是急性主動脈綜合征時,就會發出預警,并標記出是哪個部位存在風險隱患,以方便醫生有針對性地判斷是否需要通過增強CT確認病情。

助力主動脈疾病早診早治

研究持續了三年多的時間。其間,團隊在國內8家醫院遴選出2萬例病例,其中包括做過平掃CT的病人與做過增強CT的病人,然后把數據輸入到iAorta里開展驗證。驗證結果顯示,iAorta識別的敏感性達97%,特異性達94%。

團隊通過將iAorta的閱片數據與4位低年資、4位中年資、3位高年資醫生的2000多例閱片數據進行比對發現,iAorta敏感性和特異性超越高年資醫生水平。同時,低年資醫生通過iAorta輔助,閱片敏感性可提升40%以上。

此外,團隊還對浙江大學醫學院附屬第一醫院、紹興中心醫院、衢州人民醫院在真實場景下就診的13萬例患者進行了回顧性研究。回顧結果顯示,iAorta的敏感性達92.6%,特異性達99.2%。在這13萬例患者中,iAorta總共診斷出248例急性主動脈綜合征患者。“如果沒有iAorta的診斷,漏診率可達48.8%。”張鴻坤說,iAorta介入后,漏診率只有4.8%。

他還介紹,這13萬例患者中原來一些漏診的病人,因為最初平掃CT沒有識別出真實病癥,后經過病情變化及各種檢查,最終診斷出急性主動脈綜合征,其診斷時間平均為11.4個小時。iAorta介入后,診斷時間縮短為1.1個小時。

隨后,團隊讓iAorta參與了臨床觀察性研究。在測試的1.3萬例患者中,確診了11例急性主動脈綜合征患者。值得一提的是,在沒有iAorta干預前提下,醫生單獨閱片僅識別出2例急性主動脈綜合征患者。醫生通過iAorta輔助,共識別出9例急性主動脈綜合征患者。張鴻坤強調,在真實診療環境下,所有影像片包括腹部平掃CT、胸部平掃CT、腰椎CT等,只要涉及主動脈區域,iAorta均可做出相應識別。

最后,團隊進行了前瞻性的干預性研究,即把iAorta真實部署在醫院里。這一研究從2024年12月開始,目前測試了1.5萬余例患者,共發現了22例急性主動脈綜合征患者,特異性達99.4%,敏感性達95.5%。其中,有21例患者實現AI成功預警。

目前,浙江首批10家醫院已率先部署iAorta模型,并形成診斷、轉運、救治的快速通道。研究團隊正進一步降低技術接入門檻,加速將iAorta向全國更多地區推廣。

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