近日,《柳叶刀-数字医疗》(The Lancet Digital Health)发表一项南京大学医学院附属金陵医院(东部战区总医院)张龙江教授团队联合徐州医科大学胡春峰教授团队、深睿医疗等多家单位合作开展的用于中国CT血管成像颅内动脉瘤检测的深度学习模型研究。研究构建了迄今为止最大的头颅CTA颅内动脉瘤数据库,开发了一个高性能、鲁棒的AI颅内动脉瘤自动化检测模型。研究结果表明,该AI模型具有高的使用接受度和临床应用潜力,AI辅助诊断可显著提高中国不同地区医院医生对颅内动脉瘤的诊断效能。
颅内动脉瘤是常见的脑血管疾病,其破裂导致蛛网膜下腔出血的24小时死亡率高达37%。早期精准检出对颅内动脉瘤的临床管理和预后有重要意义。CT血管成像(CT angiography,CTA)是一种无创、方便、可靠的颅内动脉瘤检测手段。近年来,深度学习技术在基于医学影像进行病变检测方面显示出了巨大潜力,利用深度学习有望提高CTA图像上颅内动脉瘤的检测效能并对临床实践产生积极的影响。
本研究通过8家医院16,546例CTA数据进行深度学习模型训练和内部验证,通过Global Context Network和Local Fine-grained Network构建动脉瘤检测的级联网络。在内部数据验证中,模型检测颅内动脉瘤的敏感性高达95.7%,假阳性率低至0.27个动脉瘤/例,每个病例处理时间仅为22.2秒。在外部验证中,团队首先将该AI模型和24名医生的诊断结果进行了对比,基于900例有金标准数字减影血管造影对照的CTA数据,显示该模型检测动脉瘤的敏感性高达94.3%,假阳性率仅为0.18个动脉瘤/例。
随后,团队采用多读者多病例(Multi-reader multi-case)研究设计,招募了6家医院36名不同年资放射科医生及12名高年资神经外科医生进行了两轮有/无AI辅助的诊断研究,共产生了28,608条动脉瘤诊断结果。结果显示,AI辅助诊断可显著提高不同医院、年资、专业医生的动脉瘤诊断效能。模型可显著提高小于5mm颅内动脉瘤的诊断敏感性。该阶段研究覆盖中国东部、中部、西南和西北等6家医院,显示AI辅助诊断可改善不同地域医院对颅内动脉瘤的诊断同质性。
多读者多病例研究结果
同时,基于该AI模型在中国5家医院进行了前瞻性探索性临床验证。研究结果显示,AI模型可提高放射科医生诊断颅内动脉瘤的敏感性(59.0%提高到82.5%)。AI模型同时表现出卓越的筛查能力,其阴性预测值高达99.8%,检测敏感性高达98.8%。
开放标签随机对照研究和前瞻探索性研究结果
深睿医疗一直致力于人工智能技术在辅助病变检测方向的科研探索。在2020年,东部战区总医院和深睿医疗联合完成针对颅内动脉瘤的多中心研究成果,已发表在Nature Communications(IF 16.6)上。该研究提出了一种性能优异、泛化性良好的新型人工智能(AI)模型,对于颅内动脉瘤的早期诊断具有重要的临床意义。在此基础上为了进一步验证该模型在临床上的实际作用,东部战区总医院联合深睿医疗再次开展临床研究试验方案设计,开展了覆盖范围更广更全面的研究。以临床验证为主,通过全国多中心、逐渐递进的高等级临床验证证据来证实动脉瘤识别软件在临床中的价值。
深睿医疗不断创新,推动创新科研成果向临床转化,实现智慧赋能。此前,深睿医疗颅内动脉瘤CT造影图像辅助检测软件已获批NMPA创新三类证。这是深睿医疗获批的第二个创新医疗器械AI影像产品,也是国内首个创新人工智能颅内动脉瘤CT检测系统。产品荣获中国计算机协会2022年度创新产品奖一等奖,并入选北京国家人工智能创新应用先导区示范案例。截止目前,深睿医疗已获得13张NMPA三类证,无论是持证数量还是持证产品覆盖领域都在行业首屈一指。
强大的产品积淀促进了深睿医疗与各大顶级医疗机构的产学研深度合作,截至目前深睿医疗在全球知名学术期刊上发表论文累计影响因子超1800,牵头或参与了8项国家科技部重大专项,15项国家自然科学基金项目及30多个省市级科研重点专项。仅2023年,深睿医疗获批国家“十四五”重点研发计划,接连在河南省、浙江省、北京市和江苏省等地获得科学技术进步奖等多项殊荣,以创新之力,全面促进产学研深度融合,助力各级医疗机构高质量发展。
依托“影像+文本”双AI引擎,深睿医疗不断推进科研成果向临床应用转化,为医生和患者提供了全流程全场景多模态的智能一体化服务,促进产学研深度融合,助力医院高质量发展。
