人工智能与医学成像的结合从根本上改变了传染病的诊断和管理方式。 通过对成像数据的分析自动化,AI系统现在帮助医疗专业人员以前所未有的速度、准确性和一致性来检测感染。 本文探讨了AI在通过成像实现传染病诊断自动化方面目前的作用 — — 涵盖基础技术、现实世界应用、挑战和前进的道路。

了解医学形象中的AI

AI,特别是机器学习和深层学习,使计算机系统能够学习大量数据,作出明智的决定. 在医学成像方面,AI算法分析复杂的视觉数据,如X射线、计算成形扫描、磁共振成像(MRI)和超声波等模式,最常用的技术是神经元网络(CNN),这些网络的设计是自动从图像中提取层次特征——从边缘和纹理到更抽象的病理图案。

对这些模型进行培训需要大量、说明充分的图像数据集,并进行确认诊断。 在培训期间,算法反复调整其内部参数,以尽量减少预测和地面真实之间的错误。一旦培训,模型可以以秒甚至毫秒的速度处理新图像,突出可疑区域,并估计特定传染病的可能性。 这一能力已经证明,包括肺结核、肺炎、COVID-19和疟疾(通过视网膜成像)在内的一系列感染者。

AI-Driven诊断的好处

采用AI进行传染病成像比传统人工解释有几种实际好处:

  • 描述:[AI可以每小时处理数百张图像,提供实时结果,加速临床决策——特别是在紧急情况或爆发情况下至关重要.
  • 准确性:机器学习模型往往达到与有经验的放射学家相当或超过其敏感性和特异性,特别是用于探测肺结核或渗入等定义明确的任务.
  • 一致性: 与人类观察者不同,AI系统对每个图像都适用相同的标准,消除了阅读者之间和阅读者内部的变异性,并确保跨机构标准化评价.
  • 可获性: AI动力诊断可以部署在初级保健中心,流动诊所,以及缺乏专家放射学家的低资源地区,将高质量的诊断能力扩展到服务不足的人口.
  • 工作流程效率:[ 通过对正常病例进行分类和标注异常病例,AI帮助放射学家优先处理紧急发现,减少燃烧.

传染病检测方面的主要应用

结核病

肺结核仍然是世界上最致命的传染病之一。 胸X射线是主要的筛选工具,但解释结核病特有的模式——如感染性渗入、腔和淋巴病——需要专门知识。关于数千种结核病阳性和阴性X射线的AI算法培训,现在能以很高的准确度检测活性肺结核。例如,在《放射学》[ 中发表的一份研究报告报告说,在X射线胸X射线检测结核病的曲线(AUC)下,有一个深度学习模式达到了0.96的某一区域。世界卫生组织(卫生组织)已核准在其最近的指导方针中,特别是在放射学家接触有限的情况下,使用AI进行结核病筛查。 世界卫生组织(卫生组织)已同意在结核病诊断方面采用AI的业务指南。

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肺炎由细菌或病毒常见引起的,在胸X射线上呈现为整合或透视区域. AI模型可以显著准确区分肺炎和其他不透明原因. 27 在拉杰普尔卡尔等人2017年的标志性研究中,CheXNet算法在胸X射线上检测肺炎的实践性放射学家(AUC 0.76)中,4位比4位操作性放射学家(AUC 0.76)都强,从此,来自Aidoc等公司的商业系统获得了FDA的许可,以标注肺炎的发现,缩短了转弯时间,改善了患者的治疗结果.

COVID-19 军事情报室

COVID-19大流行加速了胸腔成像AI的开发和部署,许多模型接受了培训,以识别与SARS-CoV-2感染相符的CT扫描和X射线中具有特征的地镜不透明性和整合性,2021年在Nature Convention 上发表的系统审查和元分析发现,AI的COVID-19诊断模型实现了90%以上的集合敏感度和特异性,然而,许多早期研究都受到方法缺陷和普及性差的影响,所吸取的教训促使人们要求在临床实施前进行严格的验证和外部测试。FDA维持了COVID-19授权的AI/ML装置的最新清单。

其他感染

除了胸腔成像外,AI还被用于检测血液涂片图像中的疟疾,超声波中的Zika病毒,以及CT扫描中的寄生虫感染. 视网膜成像与AI结合,显示出检测脑部疟疾并将其与其他肾病原因区分开来的前景,这些应用虽然不那么广泛,但凸显了AI在应对广泛传染病方面的多功能性.

收养方面的挑战和障碍

尽管大赦国际承诺将参与常规传染病诊断,但面临重大障碍。

数据质量和可用性

AI模型需要大型、多样和精心注释的数据集。 许多现有的数据集在大小、地域代表性和疾病可变性方面都很有限。 例如,美国城市医院的胸X射线学培训算法在来自非洲农村的图像上可能表现不佳,而非洲农村的图像的同感和成像协议不同。 创建开放、可编译的数据库(如NIH胸X射线14和RSNA肺炎检测挑战)的努力是朝着正确方向迈出的一步,但还需要做更多的工作。

偏见和公正

机器学习模型可以无意中扩大培训数据中的偏差。 如果数据集主要包括来自一个族群或疾病严重性的图像,AI可能会对其他人群的效绩不佳。 众所周知的分析发现,商业上可用的用于胸部X射线分析的AI系统对女性患者和非白人种族群体患者的治疗效果更差。 解决偏差需要仔细的数据集校验、算法审计和包容性设计过程。

管理和临床鉴定

食品药品管理局和欧洲药品管理局等监管机构已经为AI/ML医疗设备建立了途径,但这些技术的迅速发展带来了独特的挑战。 部署后更新的持续学习算法可能不符合传统的市场前批准框架。 此外,许多AI研究缺乏独立的外部验证或预期的临床试验。 没有确凿的实实在在的实效和安全证据,临床医生和医院仍然犹豫不决。

融入临床工作流程

应用AI系统不仅仅是一项技术工作,它要求与现有的图片存档和通信系统、电子健康记录和放射读取工作流程相结合。 放射学家必须接受适当的培训,以便与AI的建议有效互动,避免在他们过度依赖算法的情况下出现自动化偏差。 变革管理和报销模式也需要演进,以激励采用。

数据隐私和安全

医学成像数据高度敏感。 将其传输到基于云的AI服务引起了对患者隐私和遵守HIPAA和GDPR等法规的担忧。 正在探索精准解决方案、联合学习和差异性隐私技术来缓解这些风险,但它们增加了部署的复杂性。

未来方向

可解释性和信任

临床医生必须理解为什么模型会做出特别的预测。解释性的人工智能方法 — — 如显要图、梯度加权类激活图(Grad-CAM)和注意机制 — — 突出图像区域对输出影响最大。 使放射学家使用这些视觉提示可以增强信任,并能够验证人工智能的推理。

多模块数据整合

未来AI系统很可能将成像数据与实验室结果、基因组序列、电子健康记录、甚至可穿戴设备数据结合起来,以提供整体诊断洞察力。 比如,将胸部X射线与患者发烧模式和白血球计数相结合,可以显著改善区分细菌与病毒肺炎的特异性。

护理点和边缘AI

直接在便携式成像设备上部署AI,如手持超声波或数字X射线机,在床边或偏远的实地诊所进行实时诊断。边际计算可以减少延迟,并消除互联网连通的需要,使得AI在资源最受限制的环境下可以使用。一些创业企业已经提供了AI算法,嵌入便携式X射线单元进行结核病筛查。

联邦学习与合作鉴定

维权技术如联邦学习可以让多个机构合作训练一个模型,而无需共享原始的病人数据。 这种方法有助于生成更强健、更普遍的算法,同时保护病人的隐私。 国际财团,如北美的辐射学会的AI计划[,正在推动这种协作。

结论

人工智能正在通过医学成像数据分析自动化来改变传染病诊断的格局。 从检测肺结核和肺炎到加快流行病的应对,AI在速度、准确性、一致性和可获取性方面都提供了切实的好处。 然而,要充分发挥其潜力,就必须克服数据质量、偏差、监管验证、工作流程整合和隐私方面的挑战。 随着AI变得更为可解释、多模式和对隐私的认识,它将日益成为放射学家和临床医生们所信任的伙伴 — — 最终改善患者的结果和全球健康公平。

关于AI在放射学中的临床验证的进一步解读,参见 放射学助理和 FDA对医疗器械中的AI/ML的概述.