上海
近日，温州医科大学公共卫生学院王怡教授团队联合温州医科大学附属第一医院陈钢教授团队、丽水市人民医院、衢州市人民医院，以及浙江大学医学院董宁教授团队，在《European Journal of Radiology》上发表了题为Automated detection of pyogenic liver abscess and diagnosis of Klebsiella pneumoniae infection based on CECT images with deep learning: a multicenter study的研究论文。研究通过多中心回顾性分析，开发并验证一种基于CECT图像联合临床指标的AI早期诊断模型，用于快速、无创、精准识别细菌性肝脓肿的致病菌，从而减少对侵入性细菌培养方法的依赖，并优化临床决策。
研究背景
01
细菌性肝脓肿（Pyogenic liver abscess, PLA）是临床常见的感染性疾病，其病原菌种类较多且具有地区差异性。在东亚地区，以肺炎克雷伯菌（Klebsiella pneumoniae）感染最为常见，且并发症风险高。穿刺检查和细菌培养是明确PLA脓肿性质的“金标准”。然而，在中低收入国家或地区，由于医疗资源受限，脓液培养的实施难度大、侵入性强、耗时长，使得PLA患者的临床诊疗面临挑战，难以实现早期、精准的病原菌诊断和针对性用药。因此，亟需一种快速、无创、准确的诊断工具，能够辅助临床医生在侵入性操作和未获脓液培养结果前，在影像检查中早期诊断肺炎克雷伯菌肝脓肿（Klebsiella pneumoniae liver abscess, KPLA），从而减少对实验室要求性高和侵入性诊断方法的依赖，实现早期精准抗菌治疗，以改善患者的预后及降低细菌耐药性（Antimicrobial resistance, AMR）发展的风险。
研究成果
02
整个研究通过模拟临床医生工作流程，分两阶段构建：首先，利用V-net神经网络开发的PLA病灶自动检测算法（PLADA），在CECT图像中智能检测识别病灶区域；其次，通过PLADA自动勾画的ROI，提取影像组学特征，并结合临床指标，使用多种机器学习算法（SVM、XGBoost、Adaboost、QDA、RF、Bagging decision tree）构建了三种肺炎克雷伯菌肝脓肿分类诊断模型：临床模型、影像模型及临床-影像联合模型，对PLA患者是否为肺炎克雷伯菌感染进行早期分类诊断。
研究纳入了2011年4月至2024年4月期间，来自三家医疗中心492名PLA患者的多中心数据，以确保模型的稳定性及泛化性能。其中训练队列381例（温州医科大学附属第一医院），外部验证队列111例（丽水市人民医院、衢州市人民医院）。
作为一项多中心研究，该研究汇集了多中心机构的临床数据和影像资源，克服了单一中心研究的局限性，确保了模型的稳定性和普适性。结果显示：1.PLADA算法表现优异：PLADA算法的自动分割Dice系数达到0.941，且与影像医生手动勾画相比，PLADA算法能更清晰、平滑、客观地识别病灶，避免了医生主观性的影响；2. 临床-影像联合模型性能最佳：在外部验证队列中，基于AdaBoost算法的临床-影像联合模型展现出最佳的分类诊断性能，AUC达到0.847（95% CI: 0.753-0.940），并对早期肺炎克雷伯菌肝脓肿分类诊断表现出高灵敏度（71.9%）和高特异性（86.4%），优于单独的临床模型（最佳AUC为0.787）和影像模型（最佳AUC为0.779）。
结论
03
该研究通过AI自动病灶检测和多模态特征整合，成功开发出一种在鉴别肺炎克雷伯菌肝脓肿方面具有高准确性的诊断模型，为医疗资源受限的中低收入国家或地区提供了一种有效、非侵入性的早期诊断工具。这一创新方法有望减少对耗时且侵入性的细菌培养诊断方法的依赖，有助于临床医生对肺炎克雷伯菌肝脓肿患者进行早期诊断和针对性用药，从而改善患者预后，推动精准医学在基层的应用。
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0720048X25005480
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