上海长征医院刘士远教授团队

联合复星杏脉人工智能领域

最新科研成果发表在《Frontiers in Oncology》

获批中国国家药品监督管理局医疗器械三类证的复星杏脉肺结节CT影像辅助检测软件（“锐影”），临床实验的PI单位为中华医学会放射学分会主委单位上海长征医院刘士远教授团队，在产研领域不断打破创新的同时，又一篇联合复星杏脉合作开发了区分肺部磨玻璃结节良恶性的人工智能分类技术相关科研成果“Development, Validation, and Comparison of Image-Based, Clinical Feature-Based and Fusion Artificial Intelligence Diagnostic Models in Differentiating Benign and Malignant Pulmonary Ground-Glass Nodules”近期发表在国际威望医学杂志《Frontiers in Oncology》上 (影响因子6.24，JCR Q1区)?。

肺癌依然是全球以及我国癌症死亡的次要缘由。自从低剂量多排螺旋 CT（LDCT）?被引入肺癌筛查以来，检测到的磨玻璃结节 (ground-glass nodules, GGN) 的数量显着添加。与实性结节相比，磨玻璃结节具有更高的恶性率。早期发现并切除恶性磨玻璃结节可能会改善患者的预后。此外，区分良性和恶性结节对于疑似早期肺癌患者的治疗策略至关重要，这已成为一个关键的临床成绩。

但是，由于恶性磨玻璃结节在CT影像上的形状学特征与良性磨玻璃结节类似，在CT影像上对二者进行区分即便对于影像科医生也是相当困难的。在本研讨中，我们纳入来自上海长征医院的743个带有术后病理金标准结果及相应临床信息的磨玻璃结节病例，随机分为训练验证以及测试集，基于训练集数据构建并训练了三种不同技术路线的人工智能磨玻璃结节良恶性分类算法，随后分别在本院测试集数据以及外院独立测试集数据上进行了算法分类表现验证与比较，同时也在外院独立测试集上进行了放射科医生判读与人工智能判读表现的对照实验。这三种不同的技术路线分别是1）完全基于CT影像的深度学习分类模型（Image-Based Deep Learning model, IBDL模型）；2）完全基于病人临床特征的机器学习分类模型（Clinical Feature-Based Linear Regression Model, CFBLR模型）；以及3）结合CT影像信息与病人临床信息的交融分类模型（Fusion Prediction Model, FPM模型）。其中，IBDL模型和FPM模型我们运用了迁移学习策略进行训练，以处理样本数量不足惹起的模型泛化功能不佳的成绩并进步模型功能。

图1: 深度学习模型网络结构图

经过研讨发现，IBDL模型在本院测试集与外院独立测试集上均有较好的模型表现，区分良性与恶性磨玻璃结节的AUC（ROC曲线下面积）目标在两个测试集上分别达到0.75（95%置信区间0.62-0.89）与0.76（95%置信区间0.61-0.90），且在人机对照实验中的特异性（0.62）大大优于放射科医生（特异性0.33-0.44）；CFBLR模型在本院测试集上表现良好，AUC达到0.80（95%置信区间0.64-0.96），但是在外院测试集上该模型的表现不佳，AUC仅有0.62（95%置信区间0.42-0.83）。影像-临床特征交融模型FPM的表现最佳，在本院与外院测试集上AUC分别为0.82（95%置信区间0.71-0.93）与0.83（0.70-0.96），且该模型在人机对照实验中的特异性（0.69）异样大大优于放射科医生（特异性0.33-0.44）。

图 2: 各分类模型在本院测试集与外院独立测试集的表现。a) 我院测试数据集上各模型的ROC曲线；b) 内部医院独立测试数据集上各模型的 ROC 曲线及两位放射科医生判读表现（黄色三角形）。AUC，指ROC曲线下面积目标；IBDL-TL，单纯基于图像的深度学习（迁移学习）模型；CFBLR，基于临床特征的机器学习模型；FPM-TL，交融预测模型（迁移学习）；IBDL-nonTL，作为对照的基于图像的深度学习（非迁移学习）模型；FPM-nonTL，作为对照的交融预测模型（非迁移学习）

经过该研讨发现，不论是单纯基于影像的深度学习IBDL分类模型，还是结合病人临床信息与影像信息的交融FPM分类模型在临床运用中均可以有效地协助放射医生在CT图像数据上对于良性和恶性的磨玻璃结节进行鉴别，充分证明了人工智能在肺癌诊疗中的价值。

2022年2月，国家癌症中心发布了最新一期的全国癌症统计数据，2020年中国癌症新发病例457万例，其中肺癌82万，占总发病人数的20%。2020年中国癌症死亡人数300万，肺癌死亡人数高达71万，占癌症死亡总数的23.8%。2020年全球新发肺癌病例约220万，占全部恶性肿瘤的11.4%，死亡病例约180万，占恶性肿瘤相关死亡的18.0%。我国是肺癌发病率最高的国家之一，国内外证据表明，对肺癌高风险人群进行低剂量螺旋CT（low-dose computed tomography, LDCT）筛查，经过AI辅助CT图像数据上对于良性和恶性的磨玻璃结节进行鉴别，可以早期发现肺癌，改善预后，降低肺癌死亡率。?

复星杏脉“锐影”，针对磨玻璃结节检出、医学多维测量、精准诊断、术前设计和疗效评价有明显优势，不只在影像的深度学习分类模型，以及临床特征的机器学习，均表现突出，经过AI在CT在良性和恶性的磨玻璃结节的快速、精准的诊断，协助在全国各级医院建立起我国肺癌筛查和早诊早治智慧化诊断网络，实在进步了我国居民肺癌筛查参与率和早诊率，降低了死亡率。