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阿里达摩院新模型登Nature子刊!AI几秒锁定凶险胸痛,已助万名患者排查

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智东西8月27日杭州报道,今日,浙江大学医学院附属第一医院、阿里巴巴达摩院推出用于胸痛急诊场景的AI模型iAorta

基于该模型,医护人员可用常规平扫CT在几秒内识别急性主动脉综合征(Acute Aorta Syndrome,简称“AAS”)。胸痛是除创伤外最常见的急诊就诊原因,而AAS是其中一种病情凶险、死亡率高且易漏诊的心血管疾病。

据悉,iAorta可将AAS确诊时间缩短至2小时内,已从1万多名胸痛患者中精准发现21例,帮助他们得到及时救治,敏感性和特异性分别达到95.5%和99.4%

此前8月20日,相关论文发表在国际顶级期刊《自然·医学》(Nature Medicine)上。目前,该AI模型已在浙江首批10家医院部署,即将全国推广。

论文地址:
https://www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z

今日,通过对话浙江大学医学院附属第一医院血管外科主任张鸿坤、阿里巴巴达摩院资深算法专家许敏丰等人,智东西了解到了这一成果的具体进展、落地情况及背后研发历程。

一、AI看片“弹窗报警”,破解灾难性心血管疾病诊断痛点

医生在临床上如何使用iAorta模型?

根据达摩院相关专家的演示,针对每张平扫CT图像,AI模型会用不同的颜色标记主动脉及其血管腔,自动标出可疑区域的定位热力图,同时配合主动脉解剖结构的重建,医生可以非常直观地看到AI是“怎么想”的。

AI模型连接医院影像信息系统,几秒钟内对平扫CT图像进行实时判读,并设置“弹窗报警”。一旦AI发现高危病例,就会推送至医生界面上,提醒医生优先查看。系统嵌入影像报告界面,医生无需改变操作习惯。

据浙江大学医学院附属第一医院血管外科主任张鸿坤介绍,在急诊就诊患者中,因急性胸痛就诊的患者高达4.7%,其中致命性胸痛占到胸痛患者的30%左右

其中最为灾难性的是心血管疾病——急性主动脉综合征。主动脉是人体最重要的血管,其夹层、壁间血肿、穿透性溃疡等结构性病变被称为AAS。该病症起病隐匿、进展迅速,但难以第一时间确诊。

AAS病情凶险、死亡率高,在24小时内若不能确诊并处理,死亡率可达30%;AAS的症状容易与心梗、肠胃炎等混淆,漏诊、误诊、延误诊断率高,国内外文献报道其漏诊率高达40%,难以第一时间确诊。

然而,现有的AAS确诊检查方式严重受限。主流确诊手段为主动脉CTA,该手段需要注射造影剂,有过敏和肾损风险,很多基层医院没有普及,病人往往难以及时意识并进行这一检查。

相对来说,平扫CT普及率高,检查便捷,仅需几分钟就能完成。如果能用平扫CT进行急性主动脉综合征检查,那么AAS确诊检查将变得十分便捷。

为此,浙大一院与达摩院组建联合研究团队,首创“平扫CT+AI”识别AAS,帮助医生早期确诊。

达摩院资深算法专家许敏丰介绍,平扫CT是超半数胸痛急诊患者接受的第一道影像检查,但传统上对心血管的检查效果不佳。

团队基于在“平扫CT+AI”方向上的技术积累,用三年多时间研发出AI模型iAorta,可在几秒内勾画主动脉及其血管腔,判断血管壁有无结构变化,从而精准识别AAS。

二、大量临床试验:漏诊率降低至4.8%,确诊时间缩短至2小时内

张鸿坤告诉我们,在2021年-2023年的回顾性研究中,研究团队先是分析了国内三家医院超13万名胸痛急诊患者的就诊记录,发现其中48.8%的AAS患者在初诊时被遗漏。

研究人员用AI识别这些患者当时的平扫CT影像,可将漏诊率降低至4.8%

iAorta模型相比起人类医生的诊断能力如何?在人机对照试验中,研究团队在论文中进行了一项AI与11名医生的人机对比实验,包括4位低年资、4位中年资和3位高年资医生,发现三组医生的诊断敏感性都显著低于AI

不过,经AI辅助勾画主动脉结构后,三组医生的诊断敏感性都有所上升,尤其是低年资医生的诊断敏感性显著提升40%,可达到或超过高年资医生

同时,研究团队在论文中进行了一项对比观察实验,比较医生单独阅片与AI辅助下阅片的能力。实验在浙江省内三甲医院进行,总共测试13846例胸痛急诊患者的平扫CT影像,其中有11例AAS患者。A组(医生单独阅片)仅识别出2例AAS患者(2/11),而B组(AI辅助医生阅片)识别出了9例AAS患者(9/11)。

在2024年12月至今的前瞻干预性研究中,团队将AI模型部署在上海一家三甲医院胸痛中心,实时分析胸痛患者的影像,一旦发现异常就向医生“弹窗报警”。

两个月内,iAorta模型从15584人中精准找出21例(共22例)AAS患者,敏感性和特异性分别达到95.5%和99.4%

AI还大幅缩短了确诊所需时间,帮助患者赢得黄金救治窗口。上述21名患者从入院到确诊平均只需1.7小时,而欧美国家的中位确诊时间为4.3小时

其中,一名43岁患者因“上腹部钝痛12小时”入院,医生初诊考虑胆囊结石并开具上腹部平扫CT检查,iAorta模型从中发现主动脉夹层,患者随后接受主动脉CTA确诊,全程只用了1.6小时。

可以看到,除了提升诊断准确性,iAorta模型有望显著减少AAS患者确诊所需的时间,从而提升患者生存率,改善预后。

三、医疗与AI团队交叉探讨满足临床需求,首批10家医院已部署

据悉,整个研发过程中,浙一团队与达摩院团队在医学与人工智能之间保持深入的交叉学科探讨,使得AI技术真正服务于临床需求。

比如在项目初期,达摩院团队关注的是主动脉壁的管径测量与曲率变化,希望AI抓去管径是否增粗、曲率是否变大。但医生指出,应当回归疾病的病理本质去思考。

急性主动脉综合征的发病机制在于主动脉内膜撕裂,继而形成夹层或壁间血肿。只有从这个病理机制出发,AI模型才能更准确地学习疾病的影像特征,也更便于医生去理解和信任模型的输出。最后,双方重新定义了标注方式,新增了对主动脉血管区域和真腔区域的精准标注,让模型学习的方向更符合临床实际。

再比如,医生在面对病人时,更关心的不仅是“有没有风险”,而是“风险具体在哪”“风险有多高”“是否需要立即干预”。这就对AI模型的可解释性、界面交互设计、解剖结构定位等提出了更高要求。最后,系统将AI预测的概率与主动脉分段结构结合展示,并添加AI认为可疑位置的可视化热力图。

浙大一院血管外科主任张鸿坤表示:“我们将推广这项有温度的AI技术,尤其是让医疗资源和医生经验相对受限的基层医院受益,提升各层级医院对主动脉疾病整体的诊治水平,探索主动脉AI急诊‘浙江方案’,为‘健康中国2030’作贡献。”

目前,浙江首批10家医院,包括浙大一院、绍兴市中心医院、衢州市人民医院、衢州市柯城区人民医院、湖州市中心医院、温州瑞安市人民医院等已率先部署该模型,形成诊断、转运、救治的快速通道。研究团队正进一步降低技术接入门槛,加速向全国更多地区推广。

结语:将急症诊断关口前移,下一步将加强愈后判断

继达摩院胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA、胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE成果登上国际顶级期刊《自然·医学》后,用于胸痛急诊场景的AI模型iAorta再次登上了这一顶刊。

除此之外,其在国际上率先研发出“一扫多查”医疗AI技术已应用于食管癌、结直肠癌、肝癌等癌症,骨质疏松、脂肪肝等慢性病。

“一扫多查”医疗AI技术目前主要是把关口前移,下一步,达摩院还将联合多家医院通过技术开发和临床研究,持续提升模型精准度及认可度,并推动AI助力手术效果及愈后判断。

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