深度学习|深度学习算法应用于COVID-19影像学诊断( 二 )
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Rupa Sarkar：您能为我们详细解释一下研究结果及新的发现是什么吗？
王伟教授：研究团队首先收集了2447例胸部CT影像用于算法训练，以及639例胸部CT影像用于算法内部验证 。在内部验证集上算法的AUC，灵敏度和特异度分别达到0.985，0.923，和0.851 。（figure 2）
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Figure 2:AI triage accuracy for the internal validation set, external validation set overall, and three individual hospital datasets
The black points indicate sensitivity and specificity thresholds used. AUC=area under the receiver operating curve.
为验证该算法在发热门诊患者分诊场景上的应用效能，研究团队分别从天佑医院（较高新冠发病率），咸宁市中心医院（中等新冠发病率）和湘雅二院（较低新冠发病率）连续收集两周发热门诊患者的胸部CT影像作为外部验证集 。以患者CT影像报告为参考标准，算法的AUC，灵敏度，特异度，PPV和NPV分别为0.953，0.923，0.851，0.790,和0.948 。其中，在高发病率地区的患者人群上，算法表现出了相对更高的灵敏度和特异度 。通过模拟将AI算法用于提示影像报告审核医师和发热门诊临床医师的分诊模式，我们对AI辅助下的分诊效率进行了估算 。结果显示在两种模式下AI均可辅助发热门诊更快识别出疑似新冠患者 。
除了在分诊场景中的应用，本文还探究了算法基于CT影像评估患者病情进展的准确性，以三位影像科医师的评估结果作为参考标准，算法识别有进展患者的灵敏度和特异度分别为0.962和0.875 。
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Rupa Sarkar：人工智能模型如何帮助COVID-19患者?
王伟教授：本研究证明，深度学习算法能够在发热门诊场景下高效标记疑似病例并提示医师，减少传统临床流程中疑似患者的诊断等待时间，促进疑似病例的及时干预同时减小院内交叉感染风险 。此外，本研究中的算法能够准确分割肺炎病灶区域并进行自动定量分析，可减轻放射科医师肉眼评估细微病灶变化的负担，辅助医生实现新冠确诊患者自动、高效的病程监控和管理 。
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Rupa Sarkar：本研究未解决的问题和未来的重点是什么?
王伟教授：本研究尚未解决的一个主要问题是诊断试验中的“不完美金标”问题 。在研究中，我们分别以患者影像学报告和RT-PCR结果作为参考标准分析了AI的分诊准确性 。由于影像诊断本身特异度不高，而RT-PCR检查因为采样和病毒载量等问题又存在灵敏度不高的问题，此外，RT-PCR不可避免地存在证实性偏倚（verification bias）的客观情况，像很多过往的新冠诊断试验一样本文中的参考标准并不是真正意义上的“完美金标” 。今后的研究可以结合统计学中不完美金标的处理方式来更准确地评价算法性能 。
作为将深度学习应用于新冠诊疗的初步概念验证（proof of concept），本文采用了经典的U-Net算法来实现病灶的自动分割与患者分诊 。经典U-Net建模依赖监督学习，训练需要大量人工标注，在疾病暴发初期医疗资源紧缺的情况下实现成本较高，未来可尝试采用弱监督和半监督等方法来减少医师的工作投入 。
本研究收集了多个真实世界的临床数据集以模拟并评估算法嵌入临床工作流后的诊断效能，未来仍需要开展前瞻性临床试验来进一步验证实际临床场景下人机结合的效率和准确率 。END
题图 Copyrightmatejmo/Getty Images
参考文献
1 Kanne JP Little BP Chung JH Elicker BM Ketai LH Essentials for radiologists on COVID-19: an update—radiology scientific expert panel. Radiology. 2020; 296: e113-e114
2 Shi H Han X Jiang N et al. Radiological findings from 81 patients with COVID-19 pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study. Lancet Infect Dis. 2020; 20: 425-434
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