近日，浙大二院教授童璐莎、高峰團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合浙江大學(xué)生物儀器與工程學(xué)院教授趙立團(tuán)隊(duì)，成功開發(fā)出一種用于區(qū)別急性自發(fā)性腦出血的可解釋性人工智能（AI）模型。
該模型針對(duì)急性腦葉出血發(fā)病兇險(xiǎn)、病因鑒別困難等問題，僅利用常規(guī)頭顱CT（非增強(qiáng)），即可從急診腦出血患者中精準(zhǔn)識(shí)別出腦靜脈系統(tǒng)血栓繼發(fā)出血，靈敏度達(dá)96%。相關(guān)成果發(fā)表于頂級(jí)醫(yī)學(xué)期刊《柳葉刀》子刊《電子臨床醫(yī)學(xué)》。腦靜脈系統(tǒng)血栓繼發(fā)出血是由于腦部靜脈堵塞-靜脈壓力增高-靜脈破壞出血，具有發(fā)病罕見、病情重、死亡率高的特點(diǎn)，一個(gè)月內(nèi)死亡率高達(dá)50%。值得注意的是，這種類型的出血的治療方案與其他類型的腦出血截然相反，需要盡快抗凝或者手術(shù)消除靜脈內(nèi)血栓。若誤診或漏診將會(huì)導(dǎo)致不合理的治療，會(huì)危及患者生命。特別是，目前在我國尤其是基層醫(yī)院，腦靜脈系統(tǒng)血栓正確診斷率低。運(yùn)用常規(guī)的診斷方式，比如CT顱內(nèi)靜脈造影、磁共振靜脈成像等，在基層醫(yī)院較難實(shí)行，或者因檢查復(fù)雜而耗時(shí)較長，大大增加病情延誤的風(fēng)險(xiǎn)。在此背景下，研究團(tuán)隊(duì)提出一種僅基于急診的平掃CT進(jìn)行判別的AI輔助工具。旨在通過在所有醫(yī)院都能實(shí)現(xiàn)的急診首要檢查，輔助醫(yī)師快速、準(zhǔn)確地識(shí)別腦靜脈及靜脈竇血栓形成繼發(fā)出血，早期實(shí)施精準(zhǔn)治療，提高患者生存率。研究團(tuán)隊(duì)整合國內(nèi)多家三甲醫(yī)院的頭顱CT數(shù)據(jù)，依托多學(xué)科技術(shù)力量，構(gòu)建了針對(duì)CVST-ICH的人工智能診斷模型。該模型基于非增強(qiáng)CT影像，訓(xùn)練可解釋性深度學(xué)習(xí)算法，能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別CVST-ICH，其診斷靈敏度高達(dá)96%。該模型還經(jīng)過三甲醫(yī)院醫(yī)生的實(shí)戰(zhàn)測試，并與來自放射科、神經(jīng)內(nèi)科、急診科的9位不同年資的醫(yī)生進(jìn)行了診斷性能比較。結(jié)果顯示，AI模型的表現(xiàn)顯著優(yōu)于醫(yī)生的平均水平，在AI模型的輔助下，醫(yī)生再次診斷的正確率提升約20%。為進(jìn)一步增強(qiáng)模型可解釋性，研究團(tuán)隊(duì)采用4種視覺化的AI可解釋性方法，揭示了血腫邊緣特征在模型決策中的關(guān)鍵作用。這有助于消除醫(yī)生對(duì)于AI輔助決策中“黑箱”性質(zhì)的疑慮，增強(qiáng)了實(shí)際臨床應(yīng)用中的信任度。童璐莎教授表示，開發(fā)這一模型的初衷是為響應(yīng)浙江省醫(yī)療“共同富?！钡奶?hào)召，落實(shí)醫(yī)療資源均衡化戰(zhàn)略，使基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)能通過最基本的檢查實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的診斷。為了讓該模型能夠更便捷地應(yīng)用于臨床，研究團(tuán)隊(duì)決定放棄專利申請(qǐng)，將模型完全開源。
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