AI協(xié)助診斷甲狀腺細針穿刺細胞學將有望解決甲狀腺結(jié)節(jié)診斷臨床痛點。近日，中山大學孫逸仙紀念醫(yī)院細胞分子診斷中心研究團隊參與開發(fā)了一個名為ThyroPower （甲狀腺WSI圖塊導向集合識別系統(tǒng)）的系統(tǒng)。據(jù)介紹，該系統(tǒng)有很高的靈敏性和特異性，能快速、準確地對甲狀腺結(jié)節(jié)進行細胞病理診斷，顯著提升細胞病理學家診斷的準確性和效率。
疾病檢出率攀高峰，病理醫(yī)生資源很匱乏
甲狀腺結(jié)節(jié)是一個在全球范圍內(nèi)日益普遍存在的健康問題，尤其是在碘攝入充足的地區(qū)。隨著高分辨率超聲技術(shù)的廣泛應用，越來越多的甲狀腺結(jié)節(jié)被發(fā)現(xiàn)。據(jù)研究表明，甲狀腺結(jié)節(jié)的檢出率在不同人群中可高達60%-70%，在女性中尤為常見。其中，大約5%-15%的甲狀腺結(jié)節(jié)存在惡性風險，這使得精準診斷和對癥治療變得極為重要。甲狀腺乳頭狀癌是最常見的甲狀腺癌類型，通常預后良好。然而，也有少數(shù)類型的甲狀腺乳頭狀癌、甲狀腺髓樣癌以及甲狀腺未分化癌，預后較差。鑒于甲狀腺結(jié)節(jié)的高發(fā)和甲狀腺癌的健康風險，對甲狀腺結(jié)節(jié)進行精準診斷至關重要，對于超聲檢查懷疑有惡性風險的甲狀腺結(jié)節(jié)，細針穿刺（FNA）細胞病理診斷能提供直接和確切的證據(jù)來判斷甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性，是診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的關鍵環(huán)節(jié)。
然而，細胞病理醫(yī)生的數(shù)量短缺、水平參差不齊，是制約甲狀腺細胞學診斷在臨床廣泛應用的重要原因。據(jù)統(tǒng)計，中國的病理醫(yī)師數(shù)量遠遠不能滿足國內(nèi)日益增長的醫(yī)療需求。此外，病理資源在中國分布極不均衡，大部分集中在三甲醫(yī)院，二甲及以下醫(yī)院的病理醫(yī)師嚴重缺乏，且經(jīng)驗不足。資源匱乏地區(qū)缺少合格且經(jīng)驗豐富的細胞病理醫(yī)師，導致不能有效開展甲狀腺細胞病理診斷，不僅可能延長疾病的診斷周期，也影響病理服務的質(zhì)量和效率。
新思路“應戰(zhàn)”高需求，精標注助推高成效
人工智能（AI）輔助病理診斷系統(tǒng)的引入為解決病理醫(yī)師短缺問題提供了新的思路。
這類系統(tǒng)通過深度學習和圖像分析技術(shù)，能夠自動識別和分析病理圖像，輔助病理醫(yī)師進行診斷。AI病理系統(tǒng)不僅可以緩解病理醫(yī)師短缺的現(xiàn)狀，還能提高日常診斷的準確性和效率。
近日，由中山大學孫逸仙紀念醫(yī)院細胞分子診斷中心歐陽能太和張寅團隊主導研發(fā)，廣州醫(yī)科大學附屬第三醫(yī)院、佛山市第一人民醫(yī)院和四川省腫瘤醫(yī)院參與驗證的研究成果在國際期刊The Lancet Digital Health 發(fā)表。題為“Deep learning models for thyroid nodules diagnosis of fine-needle aspiration biopsy: a retrospective,prospective, multicentre study in China”。
該系統(tǒng)有很高的靈敏性和特異性，能快速、準確的對甲狀腺結(jié)節(jié)的進行細胞病理診斷，顯著提升細胞病理學家診斷的準確性和效率，目前該系統(tǒng)已在超過50家醫(yī)院落地應用。
此外，該研究還對“意義不明確濾泡上皮細胞非典型病變（AUS）”這一類型的良惡性精準診斷進行了探索，結(jié)果顯示其具有更好分流AUS 標本的潛力。
高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注是AI模型能夠準確學習和模擬專業(yè)病理診斷過程的基礎。據(jù)介紹，該研究由經(jīng)驗豐富的細胞病理學家進行數(shù)據(jù)標注。細胞病理學家不僅具備識別和解釋復雜病理樣本的專業(yè)能力，而且能夠精準地識別出病理圖像中的關鍵特征，如細胞類型、形態(tài)變化和病變程度等。他們的專業(yè)判斷和詳細標注為訓練AI模型提供了必要的、準確的訓練目標和質(zhì)量控制標準，將顯著提高模型的準確性和可靠性。
甲狀腺結(jié)節(jié)細針穿刺輔助診斷模型的工作流程模式圖
除了高性能外，ThyroPower系統(tǒng)的模型診斷流程還能模仿病理學家的診斷過程，即掃描整張涂片以查看是否有異常細胞，然后根據(jù)所發(fā)現(xiàn)的情況給出診斷。系統(tǒng)“定位”到可能為異常的細胞或細胞團后，構(gòu)建全切片級分類器。并通過在診斷階段融合兩個分類器模型來模仿多位專家做出診斷的場景。
但細胞病理學家的角色是不能被取代的。在現(xiàn)實的應用場景中，ThyroPower系統(tǒng)通過顯示感興趣區(qū)域（ROI）與AI的最終判讀結(jié)果，細胞病理學家可以有效地瀏覽這些ROI 及AI 判讀結(jié)果并做出最終的診斷決定。這一系統(tǒng)在現(xiàn)實世界的臨床實踐中具有重要應用，特別是在資源有限或偏遠地區(qū)，有望大幅緩解病理醫(yī)師的短缺。
（通訊員：黃睿、王厥、劉文琴）
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