AI協(xié)助診斷甲狀腺細(xì)針穿刺細(xì)胞學(xué)將有望解決甲狀腺結(jié)節(jié)診斷臨床痛點。近日，中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院細(xì)胞分子診斷中心研究團(tuán)隊參與開發(fā)了一個名為ThyroPower （甲狀腺WSI圖塊導(dǎo)向集合識別系統(tǒng)）的系統(tǒng)。據(jù)介紹，該系統(tǒng)有很高的靈敏性和特異性，能快速、準(zhǔn)確地對甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行細(xì)胞病理診斷，顯著提升細(xì)胞病理學(xué)家診斷的準(zhǔn)確性和效率。

疾病檢出率攀高峰，病理醫(yī)生資源很匱乏

甲狀腺結(jié)節(jié)是一個在全球范圍內(nèi)日益普遍存在的健康問題，尤其是在碘攝入充足的地區(qū)。隨著高分辨率超聲技術(shù)的廣泛應(yīng)用，越來越多的甲狀腺結(jié)節(jié)被發(fā)現(xiàn)。據(jù)研究表明，甲狀腺結(jié)節(jié)的檢出率在不同人群中可高達(dá)60%-70%，在女性中尤為常見。其中，大約5%-15%的甲狀腺結(jié)節(jié)存在惡性風(fēng)險，這使得精準(zhǔn)診斷和對癥治療變得極為重要。甲狀腺乳頭狀癌是最常見的甲狀腺癌類型，通常預(yù)后良好。然而，也有少數(shù)類型的甲狀腺乳頭狀癌、甲狀腺髓樣癌以及甲狀腺未分化癌，預(yù)后較差。鑒于甲狀腺結(jié)節(jié)的高發(fā)和甲狀腺癌的健康風(fēng)險，對甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行精準(zhǔn)診斷至關(guān)重要，對于超聲檢查懷疑有惡性風(fēng)險的甲狀腺結(jié)節(jié)，細(xì)針穿刺（FNA）細(xì)胞病理診斷能提供直接和確切的證據(jù)來判斷甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性，是診斷甲狀腺結(jié)節(jié)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

然而，細(xì)胞病理醫(yī)生的數(shù)量短缺、水平參差不齊，是制約甲狀腺細(xì)胞學(xué)診斷在臨床廣泛應(yīng)用的重要原因。據(jù)統(tǒng)計，中國的病理醫(yī)師數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足國內(nèi)日益增長的醫(yī)療需求。此外，病理資源在中國分布極不均衡，大部分集中在三甲醫(yī)院，二甲及以下醫(yī)院的病理醫(yī)師嚴(yán)重缺乏，且經(jīng)驗不足。資源匱乏地區(qū)缺少合格且經(jīng)驗豐富的細(xì)胞病理醫(yī)師，導(dǎo)致不能有效開展甲狀腺細(xì)胞病理診斷，不僅可能延長疾病的診斷周期，也影響病理服務(wù)的質(zhì)量和效率。

新思路“應(yīng)戰(zhàn)”高需求，精標(biāo)注助推高成效

人工智能（AI）輔助病理診斷系統(tǒng)的引入為解決病理醫(yī)師短缺問題提供了新的思路。

這類系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)和圖像分析技術(shù)，能夠自動識別和分析病理圖像，輔助病理醫(yī)師進(jìn)行診斷。AI病理系統(tǒng)不僅可以緩解病理醫(yī)師短缺的現(xiàn)狀，還能提高日常診斷的準(zhǔn)確性和效率。

近日，由中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院細(xì)胞分子診斷中心歐陽能太和張寅團(tuán)隊主導(dǎo)研發(fā)，廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第三醫(yī)院、佛山市第一人民醫(yī)院和四川省腫瘤醫(yī)院參與驗證的研究成果在國際期刊The Lancet Digital Health 發(fā)表。題為“Deep learning models for thyroid nodules diagnosis of fine-needle aspiration biopsy: a retrospective,prospective, multicentre study in China”。

該系統(tǒng)有很高的靈敏性和特異性，能快速、準(zhǔn)確的對甲狀腺結(jié)節(jié)的進(jìn)行細(xì)胞病理診斷，顯著提升細(xì)胞病理學(xué)家診斷的準(zhǔn)確性和效率，目前該系統(tǒng)已在超過50家醫(yī)院落地應(yīng)用。

此外，該研究還對“意義不明確濾泡上皮細(xì)胞非典型病變（AUS）”這一類型的良惡性精準(zhǔn)診斷進(jìn)行了探索，結(jié)果顯示其具有更好分流AUS 標(biāo)本的潛力。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI模型能夠準(zhǔn)確學(xué)習(xí)和模擬專業(yè)病理診斷過程的基礎(chǔ)。據(jù)介紹，該研究由經(jīng)驗豐富的細(xì)胞病理學(xué)家進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。細(xì)胞病理學(xué)家不僅具備識別和解釋復(fù)雜病理樣本的專業(yè)能力，而且能夠精準(zhǔn)地識別出病理圖像中的關(guān)鍵特征，如細(xì)胞類型、形態(tài)變化和病變程度等。他們的專業(yè)判斷和詳細(xì)標(biāo)注為訓(xùn)練AI模型提供了必要的、準(zhǔn)確的訓(xùn)練目標(biāo)和質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，將顯著提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。

除了高性能外，ThyroPower系統(tǒng)的模型診斷流程還能模仿病理學(xué)家的診斷過程，即掃描整張涂片以查看是否有異常細(xì)胞，然后根據(jù)所發(fā)現(xiàn)的情況給出診斷。系統(tǒng)“定位”到可能為異常的細(xì)胞或細(xì)胞團(tuán)后，構(gòu)建全切片級分類器。并通過在診斷階段融合兩個分類器模型來模仿多位專家做出診斷的場景。

但細(xì)胞病理學(xué)家的角色是不能被取代的。在現(xiàn)實的應(yīng)用場景中，ThyroPower系統(tǒng)通過顯示感興趣區(qū)域（ROI）與AI的最終判讀結(jié)果，細(xì)胞病理學(xué)家可以有效地瀏覽這些ROI 及AI 判讀結(jié)果并做出最終的診斷決定。這一系統(tǒng)在現(xiàn)實世界的臨床實踐中具有重要應(yīng)用，特別是在資源有限或偏遠(yuǎn)地區(qū)，有望大幅緩解病理醫(yī)師的短缺。

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