AI技术实现甲状腺结节无创判定

本文转自：青岛日报

青大附院甲状腺外科省内率先开展辅助诊断

AI技术实现甲状腺结节无创判定

□青岛日报/观海新闻记者 郭菁荔

近日，青大附院甲状腺外科主任孙大为团队利用AI辅助诊断技术，为一名甲状腺乳头状癌患者成功实施手术提供了精准决策辅助。

患者张先生体检时发现甲状腺肿物，多家医院均未能确诊。超声提示其甲状腺右叶低回声结节，大小1.1×0.9cm，边界欠清，形态尚规则，似见点状强回声，TI-RADS分级4a级，医生建议在超声引导下细针穿刺活检（FNA）。FNA结果考虑意义不明的非典型性病变，无法明确肿物性质。这意味着，如果直接手术可能“白挨一刀”，保守观察则可能耽误病情。患者就诊于青大附院甲状腺外科后，科室利用新近开展的人工智能（AI）辅助诊断技术，并综合多方检查结果，考虑患者的甲状腺肿物为恶性（可能性98%），建议手术。近日患者术后病理结果为甲状腺乳头状癌（T1N1M0）。

近年来，甲状腺结节患病率持续增高。在临床评估中，除甲状腺彩色超声检查之外，通常采用细针穿刺活检的方式，获取结节的组织样本进行细胞病理诊断，但仍有多达1/4的甲状腺结节无法准确分类，导致很多患者穿刺以后也无法确定结节性质。2022年，青大附院甲状腺外科在省内率先开展AI辅助诊断技术。该系统将全国超过35万张彩超图像“印入脑中”，可以对甲状腺结节的位置自动标注，对结节纵横比、边界、回声、钙化等病灶特征进行分析，在患者进行超声检查过程中，AI系统实时同步分析超声影像，给出人工智能精准判断结果，实现甲状腺结节良恶性的无创判定。该技术应用以来，青大附院甲状腺外科每位住院患者术前均使用AI系统常规进行床旁超声复检，既明确了甲状腺结节的生长位置及术前定性，又使部分术前诊断不明确的患者避免手术，为患者减少不必要的痛苦。

目前，我国甲状腺结节患者超过两亿人，甲状腺癌患者人数连续十年增长超过20%。在不同地区、不同级别医院、不同年资医生之间，超声检查水平均存在很大差异，超声医生缺口增大，超声诊断准确度也有待进一步提升。同时，高效医疗资源下沉缺乏抓手，无法快速推进各级医院间检查结果同质化互认。甲状腺超声实时动态辅助诊断及定位技术，通过卷积神经网络深度学习数十万例甲状腺结节超声报告和对应的术后病理数据，运用AI对超声影像进行实时动态、精准高效、客观无创的分析，设备和超声机并联，可对甲状腺结节进行精准的判断。经大量临床数据验证，其对甲状腺结节诊断准确率在90%以上，实现对甲状腺有无结节、结节良恶性判断以及桥本氏甲状腺炎的实时定性、定位、边界分割等功能，可辅助医生对甲状腺结节更快速、更准确地进行诊断，减少误诊和漏诊，并可作为穿刺技术的无创补充。其适用范围涵盖甲状腺结节筛查、诊断、术前、术后随访等阶段，实时动态检测当场出报告，提供了非主观检查结果，用于交叉印证，提高决策效率。

青大附院拥有山东省第一个独立建科的甲状腺外科，经过11年的发展，手术量、门诊量连续多年位居山东省首位，学科规模、业务水平省内领先，开展多项省内领先的新技术、新项目。下一步，青大附院甲状腺外科将建立AI技术培训中心，将该技术逐步推广到各级各类医疗机构中，以提高诊断准确率，造福更多患者。