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科研進(jìn)展

附屬第三醫(yī)院楊欽泰教授團(tuán)隊(duì)在人工智能鼻息肉病理分型方面取得新突破

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12月9日,我校附屬第三醫(yī)院耳鼻咽喉頭頸外科楊欽泰教授(通訊作者)團(tuán)隊(duì),聯(lián)合清華珠三角研究院韓藍(lán)青教授(共同通訊作者)、任勇研究員(共同第一作者),我校附屬第三醫(yī)院病理科陳健寧教授(共同第一作者),以及我校附屬第一醫(yī)院孫悅奇教授、附屬第五醫(yī)院洪海裕教授等,在國(guó)際過(guò)敏與變態(tài)反應(yīng)領(lǐng)域排名第一的知名期刊《過(guò)敏與臨床免疫學(xué)雜志》(The Journal of Allergy and Clinical Immunology, IF = 14.11)在線發(fā)表了最新研究成果《Expert-level Diagnosis of Nasal Polyps Using Deep Learning on Whole-slide Imaging》。

鼻息肉人工智能病理分型系統(tǒng)示意圖

鼻息肉不同的病理類型預(yù)后差異明顯,其中以嗜酸性粒細(xì)胞型鼻息肉最難診治,對(duì)其病理分型有利于個(gè)體化精準(zhǔn)治療和預(yù)后。現(xiàn)有鼻息肉病理診斷分型方法是基于患者病理切片,在數(shù)千個(gè)高倍視野中隨機(jī)選取10個(gè)進(jìn)行評(píng)估和診斷的,抽樣導(dǎo)致準(zhǔn)確性存在偏倚。若通過(guò)病理醫(yī)生進(jìn)行全片(全數(shù)據(jù))計(jì)數(shù)和評(píng)估可以避免這種誤差,但工作量非常大,且基層醫(yī)院難以開(kāi)展。隨著近年來(lái)深度學(xué)習(xí)(AI)和數(shù)字病理的高速發(fā)展,將兩種技術(shù)進(jìn)行融合可以完美地解決這一系列問(wèn)題。

團(tuán)隊(duì)主要成員(吳慶武、鄧慧儀、鄭瑞、黃雪琨、袁聯(lián)雄等)回顧性收集了我院1465張鼻息肉玻片,篩選出195張進(jìn)行全片掃描和數(shù)字化,由病理專家組進(jìn)行ROI標(biāo)記并生成了26589個(gè)1000*1000分辨率的高倍視野,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)搭建了全球第一個(gè)鼻息肉病理AI診斷平臺(tái)(AICEP)。

接下來(lái)研究人員使用AICEP分別對(duì)附屬第三醫(yī)院12名患者,附屬第一醫(yī)院和附屬第五醫(yī)院的16名患者進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證和外部驗(yàn)證,得到的診斷結(jié)果與患者實(shí)際結(jié)果完全一致,而采用現(xiàn)有病理醫(yī)生隨機(jī)抽取10個(gè)視野的方法進(jìn)行診斷則分別有2名和4名患者可能存在漏診或誤診,顯示了AICEP優(yōu)異的敏感性和特異性,且具備較好的外部泛化能力。

在可解釋性方面,團(tuán)隊(duì)采用特征可視化技術(shù)對(duì)嗜酸性粒細(xì)胞與非嗜酸性粒細(xì)胞進(jìn)行了特征區(qū)分,結(jié)果與病理形態(tài)學(xué)診斷特征一致。同時(shí),團(tuán)隊(duì)成員還對(duì)診斷耗時(shí)進(jìn)行了比較,采用現(xiàn)有病理醫(yī)生隨機(jī)抽取10個(gè)視野的方法計(jì)數(shù)和診斷一個(gè)鼻息肉患者平均需要12.7分鐘,病理醫(yī)生若進(jìn)行全片視野進(jìn)行完整計(jì)數(shù)和診斷平均需要148.6分鐘,而AICEP進(jìn)行一個(gè)全片診斷只需要5.4分鐘,大大節(jié)約了時(shí)間成本和人力成本。下一步,AICEP平臺(tái)將進(jìn)行云化及模塊化,通過(guò)云平臺(tái)將專家級(jí)的鼻息肉病理診斷水平拓展到基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)。

該成果也是我校附屬第三醫(yī)院與清華珠三角研究院自2019年4月聯(lián)合成立粵港澳大灣區(qū)首個(gè)“醫(yī)學(xué)人工智能中心”后的又一研究成果。該醫(yī)學(xué)人工智能中心基于中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院“一體兩翼、三城四院”發(fā)展格局下豐富的醫(yī)療資源,多個(gè)學(xué)科群的優(yōu)勢(shì)和特色以及清華珠三角研究院、清華大學(xué)在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢(shì),著力建設(shè)三大平臺(tái):醫(yī)療影像輔助診療平臺(tái)、人工智能技術(shù)服務(wù)平臺(tái)、專業(yè)技術(shù)人才培訓(xùn)平臺(tái)。計(jì)劃5年內(nèi)將該中心打造成粵港澳大灣區(qū)醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用的示范基地。

論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.12.002

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