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| 本文作者： 木子 | 2021-03-25 14:01 |
作為一種古老的呼吸道傳染病，肺結(jié)核貫穿了整個人類歷史，奪去了數(shù)以億計的生命，被稱為白色瘟疫。
從上世紀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，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告發(fā)病死亡統(tǒng)計表》，肺結(jié)核在乙類傳染病中發(fā)病數(shù)排名第二，共計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，疫情時代，肺結(jié)核病的防治，任重而道遠。
“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行治療。等病情加重來到我們醫(yī)院時，已經(jīng)發(fā)展成血行播散型肺結(jié)核，肺上全是斑點，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。同時聚居性生活是當?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，一直施行的是分級診療制度。
對于鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)的患者，先要在當?shù)蒯t(yī)療機構(gòu)通過影像等手段進行肺結(jié)核早診，再根據(jù)結(jié)果判斷是在當?shù)刂委煟€是進一步送至上級醫(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，又沒有得到及時診斷，直到病情進一步加重，卻早已錯過了最佳治療時期，導(dǎo)致病程延長，出現(xiàn)經(jīng)久不愈的現(xiàn)象。而疾病在進展過程中，甚至存在癌變的風險。
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立刻引發(fā)癥狀，所以時常被人們忽視。但結(jié)核病會嚴重損害患者的肺功能，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，改變命運的機會。”
2010年后，為了進一步提升基層地區(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)備進來了，缺乏足夠數(shù)量有經(jīng)驗的醫(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%。
“會不會用設(shè)備，能不能在片子上準確認出結(jié)核病灶并進一步普及篩查力度，在地區(qū)結(jié)核病的防治上，這是關(guān)鍵的一環(huán)。”李黎說。
2018年前后，南疆地區(qū)開展了肺結(jié)核專項整治行動，推行了從加強診療體系建設(shè)到促進公共衛(wèi)生宣教等一系列舉措，對各地15歲及以上城鄉(xiāng)居民和新疆籍流動人口進行肺結(jié)核癥狀篩查和胸部X線檢查。
喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院副院長吳玉華認為，整治行動的重點之一，就是要解決肺結(jié)核早期精準診斷的問題。
吳玉華還記得許多年前前往基層醫(yī)院時的場景，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。但形成鮮明對比的是，醫(yī)生拍出來的片子卻大部分不合格，廢片率高達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，對拍片進行培訓(xùn)。”
拍出合格的片子后，接著就是要提升對病灶的識別能力。吳玉華介紹，除了“師帶徒”模式中對基層醫(yī)生“看片”能力進行培訓(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。
根據(jù)發(fā)病過程和臨床特點，肺結(jié)核可以分為5個分型，不同分型的肺結(jié)核病灶有不同的特點，且患者的個體差異性也較大。在肺結(jié)核DR影像診斷時，經(jīng)常會出現(xiàn)同病異影和同影異病的情況。
同一分型的肺結(jié)核，有時會出現(xiàn)多種不同的影像學表現(xiàn)。而即便顯現(xiàn)的是同一種影像學特征，患者可能得的是肺結(jié)核，又或是肺癌，肺炎……
首都醫(yī)科大學附屬北京佑安醫(yī)院醫(yī)學影像中心主任李宏軍教授認為，工作資歷較淺的年輕和基層醫(yī)生由于能力與經(jīng)驗方面的欠缺，面對復(fù)雜情況時常難以判斷，甚至出現(xiàn)漏診、誤診。
人工智能就可以起到輔助閱歷較淺的醫(yī)生快速識別檢出肺部病灶的位置、數(shù)量、大小及形態(tài)，通過與海量信息進行比對，分析其影像紋理的數(shù)據(jù)特征和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，較好提高病灶識別的精準度。
李宏軍說到，“就算是大型三級甲等醫(yī)院的醫(yī)生，依舊會存在能力、認知水平、經(jīng)驗等方面很大差異。而人工智能可以基于影像組學與流行病學、臨床癥狀體征、實驗室數(shù)據(jù)等臨床指標融合，通過關(guān)聯(lián)交叉驗證，為患者提供更全面、更客觀、更規(guī)范的診斷依據(jù)。”
除了進一步發(fā)揮基層醫(yī)療機構(gòu)在肺結(jié)核防治中“守門人”的作用，針對喀什地區(qū)全民結(jié)核病篩查體量大、流量大、壓力大等特點，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)核病項目，引入人工智能診斷平臺，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，時常難以在規(guī)定時限內(nèi)完成診斷工作。
而通過卷積網(wǎng)絡(luò)，學習納入專家數(shù)十年的經(jīng)驗知識，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)就能識別，不僅可以幫助改善閱片醫(yī)生因經(jīng)驗不同造成的診斷準確性差異，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，智能平臺的大數(shù)據(jù)分析也為將來的科學研究和地區(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，要進一步改善。”
經(jīng)過3年的專項整治行動后，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，勞動能力隨之下降。其實早篩查、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，也不會有那么多的悲劇。”
為了進一步發(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)審評中心分別發(fā)布《關(guān)于促進和規(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《深度學習輔助決策醫(yī)療器械軟件審批要點》，提出要夯實醫(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準入提供了政策指導(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》、分級診療政策和《智慧醫(yī)院服務(wù)分級標準》背景下，醫(yī)學影像作為疾病診療的重要參考，AI醫(yī)學影像賦能縣域醫(yī)療的價值不言而喻。
匯醫(yī)慧影創(chuàng)始人&CEO柴象飛博士認為，三甲醫(yī)院更多的需求是做科研，基層醫(yī)院對人工智能解決基本問題的需求更旺盛。智能化在分級診療中將發(fā)揮核心的作用，而影像正是少數(shù)能解決實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)，人工智能實現(xiàn)了對病灶的高度識別，準確率高達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)展勢如破竹，但李宏軍教授認為，該技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域仍處于成長期，依舊面臨著諸多問題和挑戰(zhàn)。
這其中最為突出的，就是目前市場上許多人工智能產(chǎn)品在操作便捷程度、學習能力及識別能力上仍然與現(xiàn)實臨床需求之間還存在較大差異，而未來的重點就是需要把諸多“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)人員都是計算機信息領(lǐng)域的專家，他們的醫(yī)學知識在很大程度上是不足的，對于疾病的生理病理過程認識不透徹，缺乏對臨床醫(yī)生需求的了解，導(dǎo)致數(shù)學模型設(shè)計混亂。而在基于影像數(shù)據(jù)的計算分析上，也缺乏整合臨床多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的意識，缺乏多模態(tài)、跨維度的深度學習及多模型的交叉驗證，因此造成了對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)計上要考慮到疾病的發(fā)生、進展和結(jié)局的動態(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，站在基于臨床分期與病原病理為基礎(chǔ)的分級診斷思維模式上，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)展的痛點之一。
而匯醫(yī)慧影之所以能持續(xù)在市場競爭中發(fā)展，獲得包括鼎暉，英特爾在內(nèi)的一系列全球頂級投資公司投資，也正是因為公司在發(fā)展中始終堅持扎根醫(yī)療、扎根臨床，與醫(yī)學專家不斷交流、探討與合作，真正做到了“出圈”。
早在學生時代，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。
“當一個家庭的‘頂梁柱’感染肺結(jié)核之后，勞動力就喪失了。而很多家庭的經(jīng)濟條件本來就不好，親屬患上肺結(jié)核后更是雪上加霜。這么一個看似老生常談的傳染病，可能對于一個家庭來說，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戰(zhàn)的決定，其中健康扶貧是打贏脫貧攻堅戰(zhàn)的關(guān)鍵舉措。
而在十四五規(guī)劃后，國家又再次堅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商業(yè)領(lǐng)域或者某個產(chǎn)品，更多是作為社會眾多力量中的一環(huán)，為脫貧攻堅，為人民群眾的健康貢獻自己的一份力。同時也希望能夠傳遞一份溫暖的信息，在流量爆炸的時代，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。距離要實現(xiàn)終止結(jié)核流行目標的時間節(jié)點已經(jīng)越來越近，我們必須與時間賽跑，分秒必爭，終止結(jié)核。AI在行動！
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