胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大(intrathoracic lymphadenopathy)是肺科醫(yī)生經(jīng)常面臨的常見難題,表現(xiàn)為縱隔和肺門淋巴結(jié)的異常增大。胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大的最常見惡性病因是肺癌,肺癌是世界第一大癌癥,也是癌癥死亡的首要原因。據(jù)世界衛(wèi)生組織國際癌癥研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),在 2022 年,全球估計(jì)新增肺癌病例約 250 萬例,死亡約 180 萬例。此外,其他惡性腫瘤和良性疾?。ɡ缌馨土?、肺外腫瘤的胸腔內(nèi)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、結(jié)節(jié)病、非特異性淋巴結(jié)炎、結(jié)核病等)也可能表現(xiàn)為胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大。對胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大的準(zhǔn)確評估決定了疾病的診斷和分期,這對及時開展合理治療至關(guān)重要。
2025 年 7 月 21 日,上海交通大學(xué)孫加源教授、熊紅凱教授、戴文睿教授團(tuán)隊(duì)合作,在 Cell 子刊 Cell Reports Medicine 上發(fā)表了題為:Deep learning for detection and diagnosis of intrathoracic lymphadenopathy from endobronchial ultrasound multimodal videos: A multi-center study 的研究論文。
該研究開發(fā)了一個深度學(xué)習(xí)輔助診斷系統(tǒng)--AI-CEMA,可基于凸陣掃描超聲支氣管鏡(CP-EBUS)多模態(tài)視頻,實(shí)現(xiàn)對胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大和肺部病變的診斷,準(zhǔn)確率媲美經(jīng)驗(yàn)豐富的專家。
凸陣掃描超聲支氣管鏡(CP-EBUS)的超聲圖像特征是診斷胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大(intrathoracic lymphadenopathy)的重要依據(jù)。而傳統(tǒng) CP-EBUS 影像分析方法高度依賴醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)。
為突破這一限制,該研究提出一種深度學(xué)習(xí)輔助診斷系統(tǒng)--AI-CEMA,可基于 CP-EBUS 多模態(tài)視頻自動選擇代表性圖像、識別淋巴結(jié),并區(qū)分良惡性淋巴結(jié)。AI-CEMA 首先使用單中心 1006 個淋巴結(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,并通過回顧性研究驗(yàn)證性能,隨后在包含 267 個淋巴結(jié)的前瞻性多中心研究中得到進(jìn)一步驗(yàn)證。
AI-CEMA 的曲線下面積(AUC)達(dá) 0.8490,與資深專家水平相當(dāng)(AUC=0.7847)。此外,該系統(tǒng)成功遷移應(yīng)用于肺部病變診斷任務(wù),并取得了取得 0.8192 的優(yōu)異 AUC 值。
該研究的亮點(diǎn):
AI-CEMA 能夠?qū)崿F(xiàn)對胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大的無創(chuàng)診斷;
AI-CEMA 的診斷性能可與經(jīng)驗(yàn)豐富的專家相媲美;
AI-CEMA 在肺部病變的診斷方面也表現(xiàn)出色。
總的來說,AI-CEMA 系統(tǒng)通過提供自動化、無創(chuàng)且專家級的診斷,在胸腔內(nèi)淋巴結(jié)腫大和肺部病變的臨床診斷中展現(xiàn)了巨大潛力。
論文鏈接:
https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(25)00316-7
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