張添輝，鐘 正，黃志峰，古志聰，范偉雄（通信作者）
（梅州市人民醫院放射科 廣東 梅州 514031）
肺栓塞（pulmonary embolism，PE）是臨床上常見急癥之一，如果不及時采取干預措施，可能導致不良的預后結局。早期、準確識別肺栓塞對臨床醫生制定診療決策具有重要指導價值[1]。肺動脈CT血管成像（computed tomographic angiography，CTA）憑借其快速、便捷、無創及準確的優點，已成為診斷和評估肺栓塞的首選影像學檢查方式[2]。住院醫師規范化培訓（簡稱“住培”）是醫學生畢業后繼續教育的重要組成部分，對于培養放射科高層次醫師具有重要意義。目前，住培醫師是放射科主要教學對象及閱片一線力量，肺動脈CTA是其重要培訓及工作內容。然而，由于放射科日益增多的CT閱片工作量，以及住培醫師經驗積累不足，導致快速識別及診斷肺栓塞存在一定的挑戰性。近年來，人工智能（artificial intelligence，AI）技術發展迅猛，并逐漸成為幫助放射科醫生解釋醫學圖像的重要工具，在醫學影像輔助診斷及教學方面展現出良好的應用前景[3]。因此，本研究將探討人工智能在提高放射科住培醫師檢出肺栓塞效能中的價值。
1.1 一般資料
回顧性選取2022年10月—2023年2月在梅州市人民醫院行肺動脈CTA檢查的62例患者資料，其中男性29例，女性33例，年齡為24～90歲，均齡（65.81±15.65）歲。納入標準：①肺動脈CTA圖像質量良好，且具有薄層CTA原始圖像；
②肺動脈CTA圖像滿足人工智能軟件的處理條件，可被人工智能軟件識別及處理。排除標準：①患者臨床或影像資料不全；
②CTA圖像質量不能達到診斷要求者，如存在明顯的呼吸偽影或運動偽影。
1.2 方法
檢查儀器采用SOMATOM Force、Dedinition As、聯影uCT 960+及GE Discovery CT750 HD掃描儀。檢查時患者取仰臥位，足先進，雙手上舉過頭頂。掃描范圍包括肺尖到肋膈角，掃描參數：管電壓為100 kV，自動管電流調制技術，螺距為1.9，矩陣512×512，重建層厚為1 mm。利用高壓注射器以4.0～4.5 mL/s流率經肘前靜脈注射碘佛醇造影劑30～50 mL，采用造影劑示蹤法在肺動脈主干層面選取感興趣區進行監測，觸發閾值達到60 HU后進行掃描，掃描完成后將圖像傳輸至后處理工作站及PCAS系統。
1.3 參照標準
本研究肺栓塞的參照標準通過以下流程進行確定：首先由一名放射科主治醫師通過盲法對所有患者的肺動脈CTA圖像進行詳細分析并記錄（包括有無肺栓塞及栓子位置），隨后由一名放射科主任醫師（具有20年以上影像診斷工作經驗）對上述診斷結果進行復核，并以最終診斷結果作為參照標準。根據肺動脈CTA有無肺栓塞的診斷結果，將患者分為肺栓塞組和無肺栓塞組。
1.4 閱片方式
閱片前，由同一名高年資帶教老師對兩名住培醫師（其中，住培醫師A為住培二年級，住培醫師B為住培三年級）開展肺栓塞CTA影像學和人工智能軟件使用方法的培訓。培訓結束后，住培醫師首先采用獨立閱片法判讀圖像，然后間隔兩周的洗脫期后，在AI輔助下進行再次閱片。具體閱片方式如下，①獨立閱片法：住培醫師在不知道患者臨床及影像診斷結果的情況下，對患者的肺動脈CTA圖像進行觀察，并記錄肺動脈CTA有無肺栓塞及相應肺栓塞的位置，同時記錄對每例患者的診斷時間。診斷時間為從打開肺動脈CTA圖像開始計時，至診斷完成并關閉圖像停止計時。②AI輔助閱片法：經過兩周洗脫期后，住培醫師采用肺動脈CTA人工智能軟件（聯影智能公司：肺動脈CT造影影像處理AI軟件，版本號20230130sp1）進行閱片并做出診斷及記錄相應診斷時間。該AI軟件可提供智能肺栓塞結果，包括全部栓子的位置、體積，并可在相應肺動脈CTA原始圖像及后處理重建圖像上標注每個病灶的位置及輪廓，見圖1。
圖1 肺動脈CTA人工智能輔助診斷軟件
1.5 統計學方法
采用SPSS 20.0統計軟件進行數據分析。符合正態分布的計量資料以（）表示，采用配對t檢驗；
計數資料以頻數（n）、百分率（%）表示，采用χ2檢驗。以P＜0.05為差異有統計學意義。
2.1 分組情況
62例患者中，38例（61.29%）為肺栓塞組，包括男性21例，女性17例，年齡為24～90歲，均齡（68.66±13.79）歲；
24例（38.71%）為無肺栓塞組，包括男性8例，女性16例，年齡為28～85歲，均齡（61.29±17.57）歲。
2.2 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的效能
住培醫師采用獨立閱片法及AI輔助閱片法結果與參照標準對照結果詳見表1。住培醫師A和B采用AI輔助閱片法診斷肺栓塞的靈敏度（分別為94.74%、92.11%）高于獨立閱片法（分別為84.21%、86.84%），診斷肺栓塞的特異度（分別為95.83%、91.67%）高于獨立閱片法的特異度（分別為91.67%、87.50%），但差異均無統計學意義（P＞0.05）。見表1、表2。
表1 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的結果 單位：例
表2 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法診斷肺栓塞的效能比較[%（n/m）]
2.3 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較
住培醫師A和B采用AI輔助閱片法的診斷時間均短于獨立閱片法，差異有統計學意義（P＜0.05），見表3。
表3 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較（，s）
表3 住培醫師采用獨立閱片法與AI輔助閱片法的診斷時間比較（，s）
方法住培醫師A住培醫師B獨立閱片法280.81±99.19297.90±71.92 AI輔助閱片法193.94±50.51207.13±63.85 t 6.1807.722 P＜0.05＜0.05
肺栓塞是一種臨床上較為兇險的疾病，指內源性或外源性栓子堵塞肺動脈主干或其分支引起的肺循環障礙綜合征，若不及時處理，可能導致患者死亡。肺動脈CTA是臨床上確診肺栓塞最重要的影像檢查，及時、準確的影像報告有助于使肺栓塞患者及時得到最佳治療，從而提高救治成功率，改善臨床結局[1,4]。目前，住培醫師是放射科的初學者及主要培養對象，也逐漸成為一線閱片的重要力量，提升他們對肺栓塞的診斷能力至關重要。人工智能輔助診斷系統是基于深度學習算法的新興技術，近年在各種疾病的篩查、診斷、鑒別診斷及預后評估等方面展現出良好的應用前景[3,5]。研究報道，醫學影像人工智能輔助有助于提高住培醫師對肺結節、乳腺等疾病的檢出效能[3,6]，但對于其輔助住培醫師檢出肺栓塞的價值尚不清楚。因此，本研究將探討人工智能在提高放射科住培醫師檢出肺栓塞效能的價值。
Weikert等[7]納入1 465例患者的研究顯示，人工智能算法能夠正確識別232例肺栓塞患者中的215例（靈敏度為92.7%）和1 233例非肺栓塞患者中的1 178例（特異性95.5%），提示人工智能算法對檢出肺栓塞具有較高的診斷準確性。Cheikh等[8]納入1 202例患者的研究顯示，人工智能診斷肺栓塞的靈敏度（92.6%）高于放射科醫生（90.0%），而特異度（95.8%）低于放射科醫生（99.1%），但差異均無統計學意義。本研究結果與上述報道文獻類似，結果顯示住培醫師A和B采用AI輔助閱片法診斷肺栓塞的靈敏度（分別為94.74%、92.11%）高于獨立閱片法（分別為84.21%、86.84%），診斷肺栓塞的特異度（分別為95.83%、91.67%）亦高于獨立閱片法的特異度（分別為91.67%、87.50%），但差異均無統計學意義（P＞0.05）。分析原因為：肺栓塞AI通過圖像分割技術及深度學習算法，能夠對肺栓塞栓子進行全面、快速、準確的識別，并生成智能肺栓塞結果，詳細列出全部肺栓塞的分布位置及體積供閱片者參考[7-9]。同時，肺栓塞AI還能夠在原始圖像上對栓子的病灶區域及輪廓線進行標注，并提供VR/MIP等多種后處理重建圖供閱片者參考，從而輔助住培醫師進行診斷決策，提升肺栓塞的檢出靈敏度和特異度。
本研究結果還顯示，住培醫師采用AI輔助閱片法的診斷時間短于獨立閱片法，且差異具有統計學意義（P＜0.05）。分析原因為：①當住培醫師獨立閱片法時，為了減少病灶漏診，通常需要對肺動脈CTA原始薄層圖像進行逐層細致的觀察，而CTA原始薄層圖像數據量巨大，使得閱片及診斷時間顯著延長。②而當住培醫師采用AI輔助閱片法時，由于AI能夠通過深度學習算法快速識別所有可疑的栓子，同時在原始圖像及后處理圖像上呈現并標注出所有可疑病灶，使得住培醫師能夠快速、精準地對可疑區域進行重點觀察，而對于非可疑區域則可快速瀏覽篩查，從而做到主次分明，重點突出，提高閱片效率，縮短診斷時間。
本研究存在一定不足。首先，本研究樣本量相對較小，且為單中心回顧性分析，將來需開展前瞻性、多中心的大樣本研究論證結果；
其次，本研究只使用了單一品牌的人工智能軟件進行研究，將來應探討不同品牌或廠家的AI軟件對肺栓塞檢出的輔助價值。
綜上所述，人工智能在一定程度上有助于提高放射科住培醫師診斷肺栓塞的靈敏度和特異度，并顯著縮短診斷時間，值得在放射科臨床及教學工作中推廣。
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