作為一種古老的呼吸道傳染病，肺結(jié)核貫穿了整個(gè)人類歷史，奪去了數(shù)以億計(jì)的生命，被稱為白色瘟疫。

從上世紀(jì)40年代特效藥鏈霉素問世，到近年來人工智能技術(shù)在疾病防治領(lǐng)域的不斷拓展，人類與肺結(jié)核的斗爭(zhēng)，從未停止。

根據(jù)中國國家衛(wèi)健委最新發(fā)布的《2020年全國法定傳染病報(bào)告發(fā)病死亡統(tǒng)計(jì)表》，肺結(jié)核在乙類傳染病中發(fā)病數(shù)排名第二，共計(jì)670538例，比新冠肺炎發(fā)病數(shù)整整高出8倍。

3月24日是世界防治結(jié)核病日，疫情時(shí)代，肺結(jié)核病的防治，任重而道遠(yuǎn)。

漏診誤診？肺結(jié)核防治的第一道難關(guān)

“她的肺結(jié)核是奶奶傳染的，在縣里被誤診為普通的肺炎進(jìn)行治療。等病情加重來到我們醫(yī)院時(shí)，已經(jīng)發(fā)展成血行播散型肺結(jié)核，肺上全是斑點(diǎn)，像撒了米粒一般，隨后又引發(fā)了結(jié)核性腦膜炎，很快就去世了。而那時(shí)候，她才16歲。”

至今，喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院呼吸內(nèi)科主任醫(yī)師李黎依舊對(duì)這位患者記憶猶新。在從業(yè)的15年里，她也見過太多這樣的悲劇。

新疆一直是我國肺結(jié)核發(fā)病的重災(zāi)區(qū)，相關(guān)數(shù)據(jù)表明，2004年至2014年間，新疆肺結(jié)核年平均發(fā)病率為197.18/10萬，是全國平均水平的6倍。

而這一數(shù)字，在南疆地區(qū)是259.84/10萬，發(fā)病人數(shù)占到全新疆的70%。

“作為一種呼吸道傳染病，肺結(jié)核的傳播與氣候、衛(wèi)生條件、生活方式等多方因素有非常大的關(guān)聯(lián)。”李黎說，“南疆地區(qū)氣候寒冷干燥，是結(jié)核分枝桿菌附著與傳播的溫床。同時(shí)聚居性生活是當(dāng)?shù)鼐用竦膫鹘y(tǒng)，一旦有人患病，很容易就傳給一家子人。”

南疆地區(qū)地廣人稀，村落鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間時(shí)常距離上百公里，為了更合理分配醫(yī)療資源，一直施行的是分級(jí)診療制度。

對(duì)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的患者，先要在當(dāng)?shù)蒯t(yī)療機(jī)構(gòu)通過影像等手段進(jìn)行肺結(jié)核早診，再根據(jù)結(jié)果判斷是在當(dāng)?shù)刂委?，還是進(jìn)一步送至上級(jí)醫(yī)院。

“在過去，這其中的短板也很明顯，基層地區(qū)醫(yī)療資源相對(duì)缺乏，難以滿足患者的診斷需求。”

早些年，在李黎接診的患者中，肺結(jié)核病人占到了五分之一，其中很大一部分患者先是被周圍的人傳染，又沒有得到及時(shí)診斷，直到病情進(jìn)一步加重，卻早已錯(cuò)過了最佳治療時(shí)期，導(dǎo)致病程延長(zhǎng)，出現(xiàn)經(jīng)久不愈的現(xiàn)象。而疾病在進(jìn)展過程中，甚至存在癌變的風(fēng)險(xiǎn)。

李黎說：“肺結(jié)核屬于慢性傳染病，與新冠肺炎最大的不同在于并不會(huì)立刻引發(fā)癥狀，所以時(shí)常被人們忽視。但結(jié)核病會(huì)嚴(yán)重?fù)p害患者的肺功能，我見過很多鄉(xiāng)村地區(qū)的孩子，因患上結(jié)核病，長(zhǎng)期反復(fù)發(fā)燒咳嗽，身體虛弱，也失去了正常接受教育，改變命運(yùn)的機(jī)會(huì)。”

2010年后，為了進(jìn)一步提升基層地區(qū)的醫(yī)療能力，南疆各地的縣醫(yī)院在國家扶持下陸續(xù)引入大量包括CT、DR在內(nèi)的影像設(shè)備，用于肺結(jié)核等多類疾病的診治。但醫(yī)療的核心是人，設(shè)備進(jìn)來了，缺乏足夠數(shù)量有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生，依舊無法開展有效的診療。

據(jù)李黎估算，過去南疆地區(qū)基層醫(yī)院持證上崗的醫(yī)生比例不超過10%。

“會(huì)不會(huì)用設(shè)備，能不能在片子上準(zhǔn)確認(rèn)出結(jié)核病灶并進(jìn)一步普及篩查力度，在地區(qū)結(jié)核病的防治上，這是關(guān)鍵的一環(huán)。”李黎說。

人工智能的介入，從807/10萬到50/10萬

2018年前后，南疆地區(qū)開展了肺結(jié)核專項(xiàng)整治行動(dòng)，推行了從加強(qiáng)診療體系建設(shè)到促進(jìn)公共衛(wèi)生宣教等一系列舉措，對(duì)各地15歲及以上城鄉(xiāng)居民和新疆籍流動(dòng)人口進(jìn)行肺結(jié)核癥狀篩查和胸部X線檢查。

喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院副院長(zhǎng)吳玉華認(rèn)為，整治行動(dòng)的重點(diǎn)之一，就是要解決肺結(jié)核早期精準(zhǔn)診斷的問題。

吳玉華還記得許多年前前往基層醫(yī)院時(shí)的場(chǎng)景，大部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)都已建設(shè)了現(xiàn)代化的體檢中心，樓蓋得很漂亮，每個(gè)中心都有自己的影像科，配有各類尖端影像設(shè)備。但形成鮮明對(duì)比的是，醫(yī)生拍出來的片子卻大部分不合格，廢片率高達(dá)50%。

“合格的影像是診斷肺結(jié)核的前提，基層醫(yī)生缺乏專業(yè)化的培訓(xùn)，拍的片子很多都不符合要求。”吳玉華說，“我們工作的第一步，就是讓大醫(yī)院專家和基層醫(yī)生形成‘師代徒’的模式，對(duì)拍片進(jìn)行培訓(xùn)。”

拍出合格的片子后，接著就是要提升對(duì)病灶的識(shí)別能力。吳玉華介紹，除了“師帶徒”模式中對(duì)基層醫(yī)生“看片”能力進(jìn)行培訓(xùn)，利用信息化診療和人工智能技術(shù)也是未來工作的重點(diǎn)。

根據(jù)發(fā)病過程和臨床特點(diǎn)，肺結(jié)核可以分為5個(gè)分型，不同分型的肺結(jié)核病灶有不同的特點(diǎn)，且患者的個(gè)體差異性也較大。在肺結(jié)核DR影像診斷時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)同病異影和同影異病的情況。

同一分型的肺結(jié)核，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)多種不同的影像學(xué)表現(xiàn)。而即便顯現(xiàn)的是同一種影像學(xué)特征，患者可能得的是肺結(jié)核，又或是肺癌，肺炎……

首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京佑安醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心主任李宏軍教授認(rèn)為，工作資歷較淺的年輕和基層醫(yī)生由于能力與經(jīng)驗(yàn)方面的欠缺，面對(duì)復(fù)雜情況時(shí)常難以判斷，甚至出現(xiàn)漏診、誤診。

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人工智能就可以起到輔助閱歷較淺的醫(yī)生快速識(shí)別檢出肺部病灶的位置、數(shù)量、大小及形態(tài)，通過與海量信息進(jìn)行比對(duì)，分析其影像紋理的數(shù)據(jù)特征和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，較好提高病灶識(shí)別的精準(zhǔn)度。

李宏軍說到，“就算是大型三級(jí)甲等醫(yī)院的醫(yī)生，依舊會(huì)存在能力、認(rèn)知水平、經(jīng)驗(yàn)等方面很大差異。而人工智能可以基于影像組學(xué)與流行病學(xué)、臨床癥狀體征、實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)等臨床指標(biāo)融合，通過關(guān)聯(lián)交叉驗(yàn)證，為患者提供更全面、更客觀、更規(guī)范的診斷依據(jù)。”

除了進(jìn)一步發(fā)揮基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)在肺結(jié)核防治中“守門人”的作用，針對(duì)喀什地區(qū)全民結(jié)核病篩查體量大、流量大、壓力大等特點(diǎn)，2020年喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院也開展了AI智能篩查結(jié)核病項(xiàng)目，引入人工智能診斷平臺(tái)，輔助結(jié)核病的診斷。

據(jù)悉，喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院和各縣醫(yī)院平均每日有3000-6000例影像診斷工作量，影像醫(yī)生面臨著巨大的工作壓力，時(shí)常難以在規(guī)定時(shí)限內(nèi)完成診斷工作。

而通過卷積網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)納入專家數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，過去醫(yī)生需要30分鐘解讀的片子，人工智能在幾秒之內(nèi)就能識(shí)別，不僅可以幫助改善閱片醫(yī)生因經(jīng)驗(yàn)不同造成的診斷準(zhǔn)確性差異，減少因疲勞閱片造成的誤診和漏診，還可以極大提高工作效率，增加了篩查量。

僅2020年，喀什地區(qū)就累計(jì)為鄉(xiāng)鎮(zhèn)各族居民肺結(jié)核影像篩查診斷11萬余例。

吳玉華說，“此外，智能平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析也為將來的科學(xué)研究和地區(qū)衛(wèi)生政策的制定提供了大量數(shù)據(jù)。我們通過數(shù)據(jù)可以更直觀地了解在防治肺結(jié)核的過程中，哪些工作做得比較好，哪些仍然不到位，要進(jìn)一步改善。” 

經(jīng)過3年的專項(xiàng)整治行動(dòng)后，2020年喀什地區(qū)的肺結(jié)核發(fā)病率已下降至約50/10萬，與全國發(fā)病率基本持平，而這一數(shù)字，在2018年，還是807/10萬。

“我是一名呼吸科醫(yī)生，過去在病房可以看到很多未能得到及時(shí)診斷的肺結(jié)核病患者，不僅病情發(fā)展迅速，無意間也已造成了疾病的傳播。而其中有些人即使病情得以控制，也留下了不可逆的損傷，勞動(dòng)能力隨之下降。其實(shí)早篩查、早治療是終止因病致貧、因病返貧的最好辦法。”

吳玉華說，“真的很可惜，如果能夠早期發(fā)現(xiàn)，結(jié)核病是可以被徹底治愈的，也不會(huì)有那么多的悲劇。” 

讓AI成為基層健康的守門人

為了進(jìn)一步發(fā)揮信息化診療和人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，2018年和2019年，國務(wù)院與國家藥監(jiān)局醫(yī)療器械技術(shù)審評(píng)中心分別發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展的指導(dǎo)意見》和《深度學(xué)習(xí)輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點(diǎn)》，提出要夯實(shí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)，支持研發(fā)健康醫(yī)療相關(guān)的人工智能產(chǎn)品，也為我國醫(yī)療人工智能軟件的市場(chǎng)準(zhǔn)入提供了政策指導(dǎo)。

近年來，人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展讓醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域也大受裨益。在《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》、分級(jí)診療政策和《智慧醫(yī)院服務(wù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》背景下，醫(yī)學(xué)影像作為疾病診療的重要參考，AI醫(yī)學(xué)影像賦能縣域醫(yī)療的價(jià)值不言而喻。

匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人&CEO柴象飛博士認(rèn)為，三甲醫(yī)院更多的需求是做科研，基層醫(yī)院對(duì)人工智能解決基本問題的需求更旺盛。智能化在分級(jí)診療中將發(fā)揮核心的作用，而影像正是少數(shù)能解決實(shí)際問題并有效落地的手段。

柴象飛博士介紹，通過建立人體器官模型及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)病灶的高度識(shí)別，準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上。除了在肺結(jié)核病領(lǐng)域的應(yīng)用，目前人工智能產(chǎn)品的服務(wù)范圍已經(jīng)可以涵蓋包括心血管、腫瘤在內(nèi)的多類疾病輔助篩查診斷與治療。

盡管人工智能發(fā)展勢(shì)如破竹，但李宏軍教授認(rèn)為，該技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域仍處于成長(zhǎng)期，依舊面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)。

這其中最為突出的，就是目前市場(chǎng)上許多人工智能產(chǎn)品在操作便捷程度、學(xué)習(xí)能力及識(shí)別能力上仍然與現(xiàn)實(shí)臨床需求之間還存在較大差異，而未來的重點(diǎn)就是需要把諸多“碎片狀”的人工智能產(chǎn)品有效整合為一體化集成平臺(tái)上，使臨床醫(yī)生更加便捷使用和接受。

“諸多人工智能公司的創(chuàng)辦者和研發(fā)人員都是計(jì)算機(jī)信息領(lǐng)域的專家，他們的醫(yī)學(xué)知識(shí)在很大程度上是不足的，對(duì)于疾病的生理病理過程認(rèn)識(shí)不透徹，缺乏對(duì)臨床醫(yī)生需求的了解，導(dǎo)致數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)混亂。而在基于影像數(shù)據(jù)的計(jì)算分析上，也缺乏整合臨床多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的意識(shí)，缺乏多模態(tài)、跨維度的深度學(xué)習(xí)及多模型的交叉驗(yàn)證，因此造成了對(duì)疾病檢出和診斷的敏感性和特異性還無法匹配臨床需求。”

李宏軍教授說，“建議在模型設(shè)計(jì)上要考慮到疾病的發(fā)生、進(jìn)展和結(jié)局的動(dòng)態(tài)變化，在信息收集上要考慮到與疾病本身相關(guān)的多元變量指標(biāo)，站在基于臨床分期與病原病理為基礎(chǔ)的分級(jí)診斷思維模式上，去思考問題。”

在匯醫(yī)慧影聯(lián)合創(chuàng)始人&COO郭娜女士看來，李宏軍教授提出的問題，也正是目前人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的痛點(diǎn)之一。

而匯醫(yī)慧影之所以能持續(xù)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中發(fā)展，獲得包括鼎暉，英特爾在內(nèi)的一系列全球頂級(jí)投資公司投資，也正是因?yàn)楣驹诎l(fā)展中始終堅(jiān)持扎根醫(yī)療、扎根臨床，與醫(yī)學(xué)專家不斷交流、探討與合作，真正做到了“出圈”。

早在學(xué)生時(shí)代，郭娜就曾前往中國西部地區(qū)支教，隨后的多年，又跑遍了新疆、西藏、甘肅、青海等地，親眼目睹了肺結(jié)核病給基層地區(qū)家庭帶來的悲劇。

“當(dāng)一個(gè)家庭的‘頂梁柱’感染肺結(jié)核之后，勞動(dòng)力就喪失了。而很多家庭的經(jīng)濟(jì)條件本來就不好，親屬患上肺結(jié)核后更是雪上加霜。這么一個(gè)看似老生常談的傳染病，可能對(duì)于一個(gè)家庭來說，是毀滅性的打擊。”

多年來，因病致貧、因病返貧一直是導(dǎo)致農(nóng)村人口貧困的主要原因之一。十八大以來，我國作出了打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的決定，其中健康扶貧是打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)的關(guān)鍵舉措。

而在十四五規(guī)劃后，國家又再次堅(jiān)定了全面提升基層醫(yī)療衛(wèi)生健康水平的決心。

“我們作為一家人工智能公司，代表的不僅僅是一個(gè)商業(yè)領(lǐng)域或者某個(gè)產(chǎn)品，更多是作為社會(huì)眾多力量中的一環(huán)，為脫貧攻堅(jiān)，為人民群眾的健康貢獻(xiàn)自己的一份力。同時(shí)也希望能夠傳遞一份溫暖的信息，在流量爆炸的時(shí)代，讓大家能更多地關(guān)注那些聚光燈外的角落。”郭娜說道。

今年WHO的宣傳主題是：The clock is ticking。距離要實(shí)現(xiàn)終止結(jié)核流行目標(biāo)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)已經(jīng)越來越近，我們必須與時(shí)間賽跑，分秒必爭(zhēng)，終止結(jié)核。AI在行動(dòng)！