European Radiology：人工智能如何改善影像科医生的肺栓塞诊断？

由于入院人数和急诊科要求的CT扫描数量不断增加，出具可靠和快速的诊断正成为放射科医生的主要挑战。在疑似急性肺栓塞（PE）的情况下，由于早期启动抗凝治疗可为患者提供更好饿治疗预后，因此对放射科医生的需求更多、要求更高。

PE是最常见的急性心血管综合征之一，年发病率为10万分之39至115。在2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行期间，全球PE发病率增加了2倍多。PE的诊断基于临床表现、D-二聚体检测和CT肺血管造影（CTPA）。此外，CTPA可以通过显示右心室扩大来评估患者的早期风险。现阶段，人工智能（AI）正成为协助放射科医生解释医学图像的重要工具。关于CTPA上PE的诊断，人工智能有望在急诊工作流程中发挥关键作用。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究评估和比较放射科医生单独（在其值班期间）和AI单独在CTPA上检测PE的诊断准确性，进一步确定人工智能对PE检测率、放射科医生的满意度和判析时间的影响。

本项回顾性多中心研究纳入了2019年9月-12月的疑似PE患者（即在批准的AI算法的初步评估期间）。通过对影像报告的检索对急诊放射科医生的CTPA质量和结论进行评估。金标准是对CTPA、放射学和临床报告、AI输出和患者结果的回顾。在整个队列中，根据CTPA的质量评估了AI和放射科医生的诊断性能指标。 

本研究共纳入了1202名患者（中位年龄：66.2岁）。PE的发病率为15.8%（190/1202）。AI算法检测到219个可疑的PE，其中176个是真正的PE，包括19个被放射科医生遗漏的真正PE。在该队列中，用AI获得了最高的敏感性和阴性预测值（NPV）（分别为92.6%对90%，98.6%对98.1%），而用放射科医生获得了最高的特异性和阳性预测值（PPV）（分别为99.1%对95.8%，95%对80.4%）。除了图像质量较差的亚群，放射科医生的准确性、特异性和PPV都明显更高。放射医师对AI算法的评价较高，在诊断过程中应用AI提高了他们的诊断信心（55/79[69.6%]）。 

图 人工智能（AI）算法（AIDOC Medical）提供的检测肺栓塞（PE）的输出实例。一名64岁的男子出现了自发的单侧下肢疼痛，触诊时疼痛加剧，并出现单侧水肿。修订后的简易日内瓦评分为3分，D-二聚体剂量为阳性。A CT肺血管造影（CTPA）显示左下肺动脉的PE（蓝色箭头）。B 在同一横断面上，AI算法通过彩色编码图强调了疑似PE的同一位置

本项研究证实了在一个大型的多中心回顾性急诊系列中，依靠DCNN的人工智能算法诊断CTPA的高诊断率，还强调了人工智能算法在哪些方面以及如何更好地支持放射科医生的诊断工作，并通过人工智能的高灵敏度和高净现值来增加医生的诊断信心。因此，本研究为 "人工智能增强 "放射科医生的概念提供了更多的科学依据，而不是支持放射科医生被人工智能取代的理论。

原文出处：

Alexandre Ben Cheikh,Guillaume Gorincour,Hubert Nivet,et al.How artificial intelligence improves radiological interpretation in suspected pulmonary embolism.DOI:10.1007/s00330-022-08645-2.