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作为一种古老的呼吸道传染病，肺结核贯穿了整个人类历史，夺去了数以亿计的生命，被称为白色瘟疫。
从上世纪40年代特效药链霉素问世，到近年来人工智能技术在疾病防治领域的不断拓展，人类与肺结核的斗争，从未停止。
根据中国国家卫健委最新发布的《2020年全国法定传染病报告发病死亡统计表》，肺结核在乙类传染病中发病数排名第二，共计670538例，比新冠肺炎发病数整整高出8倍。
3月24日是世界防治结核病日，疫情时代，肺结核病的防治，任重而道远。
漏诊误诊？肺结核防治的第一道难关
“她的肺结核是奶奶传染的，在县里被误诊为普通的肺炎进行治疗。等病情加重来到我们医院时，已经发展成血行播散型肺结核，肺上全是斑点，像撒了米粒一般，随后又引发了结核性脑膜炎，很快就去世了。而那时候，她才16岁。”
至今，喀什地区第一人民医院呼吸内科主任医师李黎依旧对这位患者记忆犹新。在从业的15年里，她也见过太多这样的悲剧。
新疆一直是我国肺结核发病的重灾区，相关数据表明，2004年至2014年间，新疆肺结核年平均发病率为197.18/10万，是全国平均水平的6倍。
而这一数字，在南疆地区是259.84/10万，发病人数占到全新疆的70%。
“作为一种呼吸道传染病，肺结核的传播与气候、卫生条件、生活方式等多方因素有非常大的关联。”李黎说，“南疆地区气候寒冷干燥，是结核分枝杆菌附着与传播的温床。同时聚居性生活是当地居民的传统，一旦有人患病，很容易就传给一家子人。”
南疆地区地广人稀，村落乡镇之间时常距离上百公里，为了更合理分配医疗资源，一直施行的是分级诊疗制度。
对于乡镇地区的患者，先要在当地医疗机构通过影像等手段进行肺结核早诊，再根据结果判断是在当地治疗，还是进一步送至上级医院。
“在过去，这其中的短板也很明显，基层地区医疗资源相对缺乏，难以满足患者的诊断需求。”
早些年，在李黎接诊的患者中，肺结核病人占到了五分之一，其中很大一部分患者先是被周围的人传染，又没有得到及时诊断，直到病情进一步加重，却早已错过了最佳治疗时期，导致病程延长，出现经久不愈的现象。而疾病在进展过程中，甚至存在癌变的风险。
李黎说：“肺结核属于慢性传染病，与新冠肺炎最大的不同在于并不会立刻引发症状，所以时常被人们忽视。但结核病会严重损害患者的肺功能，我见过很多乡村地区的孩子，因患上结核病，长期反复发烧咳嗽，身体虚弱，也失去了正常接受教育，改变命运的机会。”
2010年后，为了进一步提升基层地区的医疗能力，南疆各地的县医院在国家扶持下陆续引入大量包括CT、DR在内的影像设备，用于肺结核等多类疾病的诊治。但医疗的核心是人，设备进来了，缺乏足够数量有经验的医生，依旧无法开展有效的诊疗。
据李黎估算，过去南疆地区基层医院持证上岗的医生比例不超过10%。
“会不会用设备，能不能在片子上准确认出结核病灶并进一步普及筛查力度，在地区结核病的防治上，这是关键的一环。”李黎说。
人工智能的介入，从807/10万到50/10万
2018年前后，南疆地区开展了肺结核专项整治行动，推行了从加强诊疗体系建设到促进公共卫生宣教等一系列举措，对各地15岁及以上城乡居民和新疆籍流动人口进行肺结核症状筛查和胸部X线检查。
喀什地区第一人民医院副院长吴玉华认为，整治行动的重点之一，就是要解决肺结核早期精准诊断的问题。
吴玉华还记得许多年前前往基层医院时的场景，大部分乡镇都已建设了现代化的体检中心，楼盖得很漂亮，每个中心都有自己的影像科，配有各类尖端影像设备。但形成鲜明对比的是，医生拍出来的片子却大部分不合格，废片率高达50%。
“合格的影像是诊断肺结核的前提，基层医生缺乏专业化的培训，拍的片子很多都不符合要求。”吴玉华说，“我们工作的第一步，就是让大医院专家和基层医生形成‘师代徒’的模式，对拍片进行培训。”
拍出合格的片子后，接着就是要提升对病灶的识别能力。吴玉华介绍，除了“师带徒”模式中对基层医生“看片”能力进行培训，利用信息化诊疗和人工智能技术也是未来工作的重点。
根据发病过程和临床特点，肺结核可以分为5个分型，不同分型的肺结核病灶有不同的特点，且患者的个体差异性也较大。在肺结核DR影像诊断时，经常会出现同病异影和同影异病的情况。
同一分型的肺结核，有时会出现多种不同的影像学表现。而即便显现的是同一种影像学特征，患者可能得的是肺结核，又或是肺癌，肺炎……
首都医科大学附属北京佑安医院医学影像中心主任李宏军教授认为，工作资历较浅的年轻和基层医生由于能力与经验方面的欠缺，面对复杂情况时常难以判断，甚至出现漏诊、误诊。
从上世纪40年代特效药链霉素问世，到近年来人工智能技术在疾病防治领域的不断拓展，人类与肺结核的斗争，从未停止。
根据中国国家卫健委最新发布的《2020年全国法定传染病报告发病死亡统计表》，肺结核在乙类传染病中发病数排名第二，共计670538例，比新冠肺炎发病数整整高出8倍。
3月24日是世界防治结核病日，疫情时代，肺结核病的防治，任重而道远。
漏诊误诊？肺结核防治的第一道难关
“她的肺结核是奶奶传染的，在县里被误诊为普通的肺炎进行治疗。等病情加重来到我们医院时，已经发展成血行播散型肺结核，肺上全是斑点，像撒了米粒一般，随后又引发了结核性脑膜炎，很快就去世了。而那时候，她才16岁。”
至今，喀什地区第一人民医院呼吸内科主任医师李黎依旧对这位患者记忆犹新。在从业的15年里，她也见过太多这样的悲剧。
新疆一直是我国肺结核发病的重灾区，相关数据表明，2004年至2014年间，新疆肺结核年平均发病率为197.18/10万，是全国平均水平的6倍。
而这一数字，在南疆地区是259.84/10万，发病人数占到全新疆的70%。
“作为一种呼吸道传染病，肺结核的传播与气候、卫生条件、生活方式等多方因素有非常大的关联。”李黎说，“南疆地区气候寒冷干燥，是结核分枝杆菌附着与传播的温床。同时聚居性生活是当地居民的传统，一旦有人患病，很容易就传给一家子人。”
南疆地区地广人稀，村落乡镇之间时常距离上百公里，为了更合理分配医疗资源，一直施行的是分级诊疗制度。
对于乡镇地区的患者，先要在当地医疗机构通过影像等手段进行肺结核早诊，再根据结果判断是在当地治疗，还是进一步送至上级医院。
“在过去，这其中的短板也很明显，基层地区医疗资源相对缺乏，难以满足患者的诊断需求。”
早些年，在李黎接诊的患者中，肺结核病人占到了五分之一，其中很大一部分患者先是被周围的人传染，又没有得到及时诊断，直到病情进一步加重，却早已错过了最佳治疗时期，导致病程延长，出现经久不愈的现象。而疾病在进展过程中，甚至存在癌变的风险。
李黎说：“肺结核属于慢性传染病，与新冠肺炎最大的不同在于并不会立刻引发症状，所以时常被人们忽视。但结核病会严重损害患者的肺功能，我见过很多乡村地区的孩子，因患上结核病，长期反复发烧咳嗽，身体虚弱，也失去了正常接受教育，改变命运的机会。”
2010年后，为了进一步提升基层地区的医疗能力，南疆各地的县医院在国家扶持下陆续引入大量包括CT、DR在内的影像设备，用于肺结核等多类疾病的诊治。但医疗的核心是人，设备进来了，缺乏足够数量有经验的医生，依旧无法开展有效的诊疗。
据李黎估算，过去南疆地区基层医院持证上岗的医生比例不超过10%。
“会不会用设备，能不能在片子上准确认出结核病灶并进一步普及筛查力度，在地区结核病的防治上，这是关键的一环。”李黎说。
人工智能的介入，从807/10万到50/10万
2018年前后，南疆地区开展了肺结核专项整治行动，推行了从加强诊疗体系建设到促进公共卫生宣教等一系列举措，对各地15岁及以上城乡居民和新疆籍流动人口进行肺结核症状筛查和胸部X线检查。
喀什地区第一人民医院副院长吴玉华认为，整治行动的重点之一，就是要解决肺结核早期精准诊断的问题。
吴玉华还记得许多年前前往基层医院时的场景，大部分乡镇都已建设了现代化的体检中心，楼盖得很漂亮，每个中心都有自己的影像科，配有各类尖端影像设备。但形成鲜明对比的是，医生拍出来的片子却大部分不合格，废片率高达50%。
“合格的影像是诊断肺结核的前提，基层医生缺乏专业化的培训，拍的片子很多都不符合要求。”吴玉华说，“我们工作的第一步，就是让大医院专家和基层医生形成‘师代徒’的模式，对拍片进行培训。”
拍出合格的片子后，接着就是要提升对病灶的识别能力。吴玉华介绍，除了“师带徒”模式中对基层医生“看片”能力进行培训，利用信息化诊疗和人工智能技术也是未来工作的重点。
根据发病过程和临床特点，肺结核可以分为5个分型，不同分型的肺结核病灶有不同的特点，且患者的个体差异性也较大。在肺结核DR影像诊断时，经常会出现同病异影和同影异病的情况。
同一分型的肺结核，有时会出现多种不同的影像学表现。而即便显现的是同一种影像学特征，患者可能得的是肺结核，又或是肺癌，肺炎……
首都医科大学附属北京佑安医院医学影像中心主任李宏军教授认为，工作资历较浅的年轻和基层医生由于能力与经验方面的欠缺，面对复杂情况时常难以判断，甚至出现漏诊、误诊。
人工智能就可以起到辅助阅历较浅的医生快速识别检出肺部病灶的位置、数量、大小及形态，通过与海量信息进行比对，分析其影像纹理的数据特征和多源异构数据，较好提高病灶识别的精准度。
李宏军说到，“就算是大型三级甲等医院的医生，依旧会存在能力、认知水平、经验等方面很大差异。而人工智能可以基于影像组学与流行病学、临床症状体征、实验室数据等临床指标融合，通过关联交叉验证，为患者提供更全面、更客观、更规范的诊断依据。”
除了进一步发挥基层医疗机构在肺结核防治中“守门人”的作用，针对喀什地区全民结核病筛查体量大、流量大、压力大等特点，2020年喀什地区第一人民医院也开展了AI智能筛查结核病项目，引入人工智能诊断平台，辅助结核病的诊断。
据悉，喀什地区第一人民医院和各县医院平均每日有3000-6000例影像诊断工作量，影像医生面临着巨大的工作压力，时常难以在规定时限内完成诊断工作。
而通过卷积网络，学习纳入专家数十年的经验知识，过去医生需要30分钟解读的片子，人工智能在几秒之内就能识别，不仅可以帮助改善阅片医生因经验不同造成的诊断准确性差异，减少因疲劳阅片造成的误诊和漏诊，还可以极大提高工作效率，增加了筛查量。
仅2020年，喀什地区就累计为乡镇各族居民肺结核影像筛查诊断11万余例。
吴玉华说，“此外，智能平台的大数据分析也为将来的科学研究和地区卫生政策的制定提供了大量数据。我们通过数据可以更直观地了解在防治肺结核的过程中，哪些工作做得比较好，哪些仍然不到位，要进一步改善。”
经过3年的专项整治行动后，2020年喀什地区的肺结核发病率已下降至约50/10万，与全国发病率基本持平，而这一数字，在2018年，还是807/10万。
“我是一名呼吸科医生，过去在病房可以看到很多未能得到及时诊断的肺结核病患者，不仅病情发展迅速，无意间也已造成了疾病的传播。而其中有些人即使病情得以控制，也留下了不可逆的损伤，劳动能力随之下降。其实早筛查、早治疗是终止因病致贫、因病返贫的最好办法。”
吴玉华说，“真的很可惜，如果能够早期发现，结核病是可以被彻底治愈的，也不会有那么多的悲剧。”
让AI成为基层健康的守门人
为了进一步发挥信息化诊疗和人工智能技术在医疗领域的应用，2018年和2019年，国务院与国家药监局医疗器械技术审评中心分别发布《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》和《深度学习辅助决策医疗器械软件审批要点》，提出要夯实医疗大数据应用基础，支持研发健康医疗相关的人工智能产品，也为我国医疗人工智能软件的市场准入提供了政策指导。
近年来，人工智能技术的飞速发展让医疗卫生领域也大受裨益。在《“健康中国2030”规划纲要》、分级诊疗政策和《智慧医院服务分级标准》背景下，医学影像作为疾病诊疗的重要参考，AI医学影像赋能县域医疗的价值不言而喻。
汇医慧影创始人&CEO柴象飞博士认为，三甲医院更多的需求是做科研，基层医院对人工智能解决基本问题的需求更旺盛。智能化在分级诊疗中将发挥核心的作用，而影像正是少数能解决实际问题并有效落地的手段。
柴象飞博士介绍，通过建立人体器官模型及深度神经网络技术，人工智能实现了对病灶的高度识别，准确率高达95%以上。除了在肺结核病领域的应用，目前人工智能产品的服务范围已经可以涵盖包括心血管、肿瘤在内的多类疾病辅助筛查诊断与治疗。
尽管人工智能发展势如破竹，但李宏军教授认为，该技术在医疗领域仍处于成长期，依旧面临着诸多问题和挑战。
这其中最为突出的，就是目前市场上许多人工智能产品在操作便捷程度、学习能力及识别能力上仍然与现实临床需求之间还存在较大差异，而未来的重点就是需要把诸多“碎片状”的人工智能产品有效整合为一体化集成平台上，使临床医生更加便捷使用和接受。
“诸多人工智能公司的创办者和研发人员都是计算机信息领域的专家，他们的医学知识在很大程度上是不足的，对于疾病的生理病理过程认识不透彻，缺乏对临床医生需求的了解，导致数学模型设计混乱。而在基于影像数据的计算分析上，也缺乏整合临床多源异构数据的意识，缺乏多模态、跨维度的深度学习及多模型的交叉验证，因此造成了对疾病检出和诊断的敏感性和特异性还无法匹配临床需求。”
李宏军教授说，“建议在模型设计上要考虑到疾病的发生、进展和结局的动态变化，在信息收集上要考虑到与疾病本身相关的多元变量指标，站在基于临床分期与病原病理为基础的分级诊断思维模式上，去思考问题。”
在汇医慧影联合创始人&COO郭娜女士看来，李宏军教授提出的问题，也正是目前人工智能在医疗领域发展的痛点之一。
而汇医慧影之所以能持续在市场竞争中发展，获得包括鼎晖，英特尔在内的一系列全球顶级投资公司投资，也正是因为公司在发展中始终坚持扎根医疗、扎根临床，与医学专家不断交流、探讨与合作，真正做到了“出圈”。
早在学生时代，郭娜就曾前往中国西部地区支教，随后的多年，又跑遍了新疆、西藏、甘肃、青海等地，亲眼目睹了肺结核病给基层地区家庭带来的悲剧。
“当一个家庭的‘顶梁柱’感染肺结核之后，劳动力就丧失了。而很多家庭的经济条件本来就不好，亲属患上肺结核后更是雪上加霜。这么一个看似老生常谈的传染病，可能对于一个家庭来说，是毁灭性的打击。”
多年来，因病致贫、因病返贫一直是导致农村人口贫困的主要原因之一。十八大以来，我国作出了打赢脱贫攻坚战的决定，其中健康扶贫是打赢脱贫攻坚战的关键举措。
而在十四五规划后，国家又再次坚定了全面提升基层医疗卫生健康水平的决心。
“我们作为一家人工智能公司，代表的不仅仅是一个商业领域或者某个产品，更多是作为社会众多力量中的一环，为脱贫攻坚，为人民群众的健康贡献自己的一份力。同时也希望能够传递一份温暖的信息，在流量爆炸的时代，让大家能更多地关注那些聚光灯外的角落。”郭娜说道。
今年WHO的宣传主题是：The clock is ticking。距离要实现终止结核流行目标的时间节点已经越来越近，我们必须与时间赛跑，分秒必争，终止结核。AI在行动！
文章来源：雷锋网
