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成果名称：基于人工智能区分恶性与良性胸腔积液
发表期刊：《胸部》[Thorax，IF（2022）：10]
通讯作者：金阳
第一作者：汪速飞
主要作者单位：华中科技大学同济医学院附属协和医院
细胞学或活检是诊断恶性胸腔积液（MPE）的主要方法，但阳性率较低。该研究研发了一种人工智能技术，使用深度学习算法分析胸部CT图像，实现了胸腔积液区域的分割和分类，协助医生鉴别诊断胸腔积液，具有潜在的临床应用价值。
恶性胸腔积液是晚期恶性肿瘤的常见并发症，在所有癌症患者中发病率高达 15%，中位生存期仅3-12个月，预后极差。目前确诊MPE的“金标准”是脱落细胞学检查或胸膜活检。由于检出率低、侵入性大，良、恶性胸腔积液的鉴别诊断一直是困扰临床医生的难题。因此，探索新的方法鉴别良、恶性胸腔积液，对改善患者生存质量与预后具有重要意义。
该多中心临床研究共纳入学习集918例胸腔积液患者，其中607例被随机选作训练集，其余311例作为内部测试集；另外纳入362 例患者作为外部验证集，利用胸部 CT 图像研发人工智能技术对良性胸腔积液（BPE）和恶性胸腔积液（MPE）进行分割和分类。一方面，研究结合 3D 空间加权 U-Net和2D经典U-Net建立胸腔积液精细分割模型（M1），联合 CT 体积及 3D 胸腔积液掩模建立 BPE 和 MPE 精准分类模型（M2）。M1 模型对胸腔积液的分割效果优于 3D U-Net 和 3D 空间加权 U-Net。在 M2 模型中，输入 CT 体积及 3D 胸腔积液掩模，在训练集、内部测试集及外部验证集中分类效果优于其他输入模式。另一方面，该人工智能技术对胸腔 CT 图像中的积液进行了准确的分割，并在鉴别 BPE 和 MPE中取得了显著的效果，这对改善患者生存质量，甚至延长患者的临床预后起到至关重要的作用。
良恶性胸腔积液的鉴别一直是临床工作的焦点，目前主要根据临床症状、穿刺细胞学病理检查和胸部CT来判断。穿刺是有创操作，且阳性率低， CT在区分时受病灶形态影响较大。仅仅依靠CT阅片进行诊断时，有三分之一的恶性胸腔积液患者可能会被漏诊。该研究研发了一种利用胸部CT图像的人工智能技术鉴别良恶性胸腔积液。该研究技术的贡献可以总结如下：
（1）开发的AI模型为临床医生提供了一个方便、高度敏感和无创的决策支持工具用于诊断恶性胸腔积液。
（2）研究使用细胞学或活检作为恶性胸腔积液诊断金标准，胸腔积液区域的勾画工作由一名拥有15年临床经验的高级放射科医师完成。数据集样本量大、质量高，能够确保对开发的AI模型性能进行准确而客观地评估。
（3）研究使用不同医院的患者数据对开发的AI模型进行验证，一定程度上展示了该模型的鲁棒性。
（4）研发的AI技术采用了基于三维区块的空间注意力机制粗分割以及二维精细分割，以互补方式学习多尺度图像特征，提高了对恶性胸腔积液区域的分割和分类能力。
（5）使用标准的评估指标来描述胸腔积液区域分割模型的敏感性、特异性和空间相似性，开发的AI技术性能被充分验证。
金阳
教授，是教育部长江学者，“中国医师奖”获得者，华中科技大学同济医学院附属协和医院教育部呼吸疾病国家重点学科及国家卫生健康委呼吸疾病重点实验室学科带头人、湖北省呼吸重大疾病临床医学研究中心主任、肿瘤靶向生物化疗湖北省工程技术研究中心主任、湖北省肿瘤细胞微颗粒介导的靶向治疗协同创新平台主任、武汉市胸膜疾病临床研究中心主任；目前担任中华医学会呼吸病学分会委员、中国医师协会呼吸医师分会常务委员、中华医学会科研管理分会临床研究学组副组长、中华预防医学会呼吸病预防与控制分会委员、湖北省医学会呼吸疾病专业委员会主任委员。先后主持国家重点研发计划项目、国家科技重大专项、国家自然科学基金专项及面上项目、湖北省重大技术创新专项、湖北省自然科学基金重点等相关科研项目，相关成果牵头获得湖北省科技发明一等奖、中国医院协会科技创新一等奖、中国发明协会发明成果一等奖等。
汪速飞
博士，入选2023年武汉英才计划（优秀青年人才），主持国家自然科学基金1项、省部级基金2项，参与国家自然科学基金6项。致力于胸膜疾病的精准诊断及转化医学研究，以通讯作者/第一作者（共同）发表Signal transduction and targeted therapy（2024）、Thorax（2022）、Respiratory Research（2022）、European Journal of cancer（2020）、Ebiomedicine（2020）、Diabetologia（2020）、Clinical Infectious Diseases（2020）等SCI论文。
团队长期从事胸膜疾病发病机制和临床诊治转化研究，国际率先提出自体肿瘤细胞微颗粒包载药物—个体化靶向生物治疗方法治疗恶性肿瘤，牵头主持设计并开展了肺癌MPE个体化靶向生物治疗的规范化国际注册临床研究，相关成果发表在Science Translational Medicine杂志；就利用胸水中细胞微颗粒代谢物鉴别诊断胸膜疾病和相关机制研究做了开拓性工作，相关成果发表在Journal of Extracellular Vesicles杂志，人工智能辅助胸膜疾病鉴别诊断相关成果发表在Thorax杂志。
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