一種基于人工智能的細胞病理診斷系統在肺癌診斷中的初步應用

王 娟，楊 震，朱 強，賈艷紅，孫小蓉，陳良安，梁志欣

1解放軍總醫院第一醫學中心 呼吸與危重癥醫學科，北京 100853；2武漢蘭丁醫學高科技有限公司，湖北武漢 430000

肺癌發病率和病死率在我國居所有惡性腫瘤之首，病理診斷是確診肺癌的金標準。伴隨著計算機、互聯網、大數據的快速發展，人工智能技術的應用呈現出爆發式增長，在醫學領域中的應用不斷深入[1]。人工智能病理技術在宮頸癌、乳腺癌、結腸癌及胃癌等腫瘤的診斷、分級以及預后等方面取得顯著成果[2-6]。在肺癌診斷領域，人工智能病理診斷系統尚處于起步階段。目前中國肺癌的發病率居高不下，由于約70%肺癌患者在病理診斷時已屬于晚期或發生轉移，只能通過小活檢和細胞學標本作診斷[7]。尋找一種簡便、快速、精確的方法成為現代肺癌診斷對細胞病理檢測的要求。本文擬開展臨床研究，探討一種基于人工智能的細胞病理診斷系統在肺癌診斷中的臨床價值。

資料與方法

1 一般資料 入選2019年3 - 5月于解放軍總醫院第一醫學中心呼吸科門診就診或病房住院的101例影像學檢查提示肺部占位性病變患者。其中79例男性，22例女性，年齡21 ～ 79(57±10.55)歲?？倶吮局?，組織標本94例(電子支氣管鏡活檢標本79例、超聲氣管鏡下活檢標本12例，硬質支氣管鏡下新生物活檢標本1例，電磁導航支氣管鏡下新生物活檢標本1例，徑向超聲引導下氣管鏡下新生物活檢標本1例)，胸腔積液標本6例，腹水標本1例。所有患者入選前簽署書面知情同意書。入選標準：年齡＞18歲，肺部X線或CT檢查提示肺癌可能。排除標準：肺部感染性疾病；心肝腎等臟器功能不全，無法獲得病理組織或檢測樣本者；妊娠或者哺乳期患者；不適合本研究的其他情況。

2 實驗方法 標本處理：將組織標本于載玻片上進行涂片，胸腔積液和腹水標本于離心機以2 000 r/min轉速離心10 min后收集細胞涂片進行迪夫染色。染色步驟如下：玻片完全干燥后于迪夫染色液A中染玻片約20 s，使其均勻著染，磷酸鹽緩沖液沖洗，再于染色液B中染玻片約20 s后磷酸鹽緩沖液沖洗晾干。所有標本玻片分別采用人工智能細胞病理診斷系統及快速現場評估(rapid on-site evaluation，ROSE)方法的判讀結果，比較人工智能細胞病理診斷組、ROSE組與常規病理診斷組的符合率，以及人工智能細胞病理診斷與ROSE判讀結果的差異。

3 結果判讀 所穿刺組織標本送我中心病理科進行常規病理檢測，胸腔積液和腹水標本同時送病理科細胞學室進行脫落細胞學檢測。將我中心病理科組織標本診斷報告以及脫落細胞學報告作為金標準。病理科報告組織病理學診斷為惡性腫瘤判為組織病理學陽性，組織病理學未見惡性腫瘤細胞判為組織病理學陰性。所送病理科胸腔積液和腹水標本脫落細胞學報告找到癌細胞為陽性，未見癌細胞為陰性。

4 人工智能細胞病理診斷系統 利用該診斷平臺自動掃描圖像，采用人工神經網絡算法，根據細胞圖像及其量化特征參數，自動識別和標識可疑細胞。主要應用DNA倍體定量分析技術原理：正常細胞核內有23對染色體，又稱為DNA二倍體(2C細胞)。正常細胞(即DNA二倍體細胞，2C細胞)及腫瘤細胞在生長增殖時，細胞核內DNA結構及含量都會發生變化。正常細胞增殖周期DNA含量的改變在2 ～ 4之間，而腫瘤細胞常會≥5C。本研究中人工智能細胞病理診斷系統以細胞涂片中DNA定量≥5C為陽性，即判定為可見DNA倍體異常細胞。

5 快速現場細胞學評估 由經過正規細胞病理診斷培訓的專業人員對穿刺、活檢、刷片等現場收集的標本進行快速評價并做出初步診斷[8]。對于呼吸系統疾病可初步明確腫塊的良惡性以及初步病理分型，同時還可能在腫大淋巴結穿刺中幫助判斷肺癌分期，以明確術前檢查項目并節省術前準備時間[9]。直接涂片中有癌細胞、惡性腫瘤細胞(不能分類)和可疑癌細胞均判為ROSE陽性，直接涂片中未見惡性腫瘤細胞判為ROSE陰性。

6 統計學方法 使用SPSS23.0進行研究資料分析。觀測資料主要為計數資料以例數及率描述。兩方法組間比較(診斷價值分析)為配對χ2檢驗(統計量為χ2)。統計推斷的檢驗水準α=0.05。

結 果

1 病理診斷結果 101例標本中，共91例為惡性標本，10例為良性標本。其中，94例組織標本病理結果示89例為惡性腫瘤，5例為良性病變；7例胸腔積液和腹水標本中2例脫落細胞學為惡性，5例為良性。

2 人工智能細胞病理診斷的診斷結果及與金標準病理方法比較 1)診斷價值參數：以組織病理學診斷結果作為金標準，人工智能細胞病理學診斷符合率(準確度)為66.3%(67/101)，敏感度為67%(61/91)，特異性為60%(6/10)，陽性預測值93.8%(61/65)，陰性預測值16.7%(6/36)，見表1。2)診斷價值評價：經診斷價值分析之配對χ2檢驗。相關性檢驗，χ2=1.813，P=0.178，提示與金標準方法相關性不好，人工智能細胞病理學診斷尚不能正確反映標本屬性；優勢性檢驗，χ2=18.380，P=0.000，提示優勢差異較大，人工智能細胞病理學診斷對標本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數=0.125，提示人工智能細胞病理學診斷與病理方法結果一致性一般。

3 ROSE判讀結果及與金標準病理方法比較 1)診斷價值參數：以組織病理學診斷結果作為金標準，ROSE診斷符合率為64.4%(65/101)，敏感度為63.7%(58/91)，特異性為70%(7/10)，陽性預測值95%(58/61)，陰性預測值17.5%(7/40)，見表2。2)診斷價值評價：經診斷價值分析之配對χ2檢驗。相關性檢驗，χ2=0.476，P=0.490，亦提示與金標準方法相關性不好，ROSE診斷尚不能正確反映標本屬性；優勢性檢驗，χ2=15.630，P=0.000，提示優勢差異較大，ROSE診斷對標本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數=0.077，提示ROSE診斷與病理方法結果一致性一般。

4 人工智能細胞病理學與ROSE判讀結果比較兩法判讀結果(表3)相對一致，一致率82.17%。相關性檢驗，χ2=36.605，P=0.000，提示兩法相關性較好(相對一致)。優勢性檢驗，χ2=0.500，P=0.480，提示兩法彼此無明顯的優勢性。一致性Kappa系數=0.621，提示兩法相對一致。

表1 人工智能細胞病理診斷與常規病理診斷符合率(n)Tab. 1 Consistency rate of the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the conventional pathological diagnosis (n)

表2 ROSE判讀結果與常規病理診斷符合率(n)Tab. 2 Consistency rate between the ROSE interpretation and the conventional pathological diagnosis (n)

表3 人工智能細胞病理診斷組與ROSE組判讀結果比較(n)Tab. 3 Consistency rate between the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the ROSE interpretation (n)

討 論

當前細胞病理學診斷主要基于顯微鏡下的肉眼觀察，即由病理診斷醫師在顯微鏡下逐一觀察玻片中的所有細胞，并根據細胞形態做出診斷，因此傳統的細胞病理診斷結果與病理醫生經驗有直接關系，這也導致了診斷結果的主觀差異性較大，同一個樣本不同的醫師可能做出不同的診斷結果。另外，隨著臨床檢測量的增加，病理醫生需要長時間閱片，從而導致視覺疲勞，增加了誤診的可能性。而且，隨著時間的推移，病理樣本載玻片的質量逐年下降，無法做到永久保存，造成寶貴醫學資料的流失。ROSE曾被認為在胰腺、甲狀腺等多個系統疾病的診斷中發揮重要作用[10-11]，在呼吸系統疾病尤其是肺部腫瘤的取材評估和初步診斷方面亦越來越受到重視，但由于醫學發展的不平衡，針對細胞病理診斷工作，在一些基層醫療單位里無法開展ROSE。人工智能細胞病理診斷系統在病理診斷領域呈現出非常好的應用前景，有效降低病理診斷醫師的主觀性，大幅減輕醫生的工作負擔，且可以實現病理圖像電子化永久存儲[12-13]。國外有研究者通過人工智能技術對不同類型肺癌進行分類，以提高病理診斷的準確性和穩定性[14]。Bonifazi等[15]使用肺鱗癌和腺癌病理圖像開發出可識別腫瘤細胞的分類器，用以區分病理類型，并預測生存期。

本研究中將人工智能細胞病理診斷與ROSE診斷進行統計學分析，結果顯示這兩種細胞病理檢測方法無統計學差異，人工智能細胞病理診斷組的陽性預測值93.8%，陰性預測值16.7%；ROSE組的陽性預測值95%，陰性預測值17.5%。這表明人工智能細胞病理診斷與ROSE在肺癌的良惡性病變初步評估中有同等的應用價值(但尚不能取代金標準病理方法)，可以輔助臨床醫師應用于肺癌的快速診斷與鑒別[16]。本研究中人工智能細胞病理檢測方法非常簡便，經過研究組對染色劑、染色時間等技術參數的優化，從獲得標本開始制片、染色，到最后上機檢測，具有明顯的技術優勢。在當前階段，為了確保診斷結果的準確率，人工智能細胞病理診斷系統診斷出的陽性結果需要人工再次確認?？梢灶A測，隨著檢測技術的不斷發展，人工智能診斷系統對檢驗醫師的依賴程度將不斷減弱，最終實現完全智能化自動檢測。

本研究中人工智能細胞診斷組和ROSE組分別與金標準組織病理診斷組比較，兩組的診斷符合率、敏感度、特異性均較低，其中人工智能細胞學診斷符合率為66.3%，敏感度為67%，特異性為60%，ROSE組診斷符合率為64.4%，敏感度為63.7%，特異性為70%。細胞學診斷有一定的局限性，不僅是由于肺癌的組織學具有明顯的異質性，更由于細胞學標本缺少組織學結構，難以判斷是否存在浸潤[17]。有文獻報道，肺組織活檢細胞病理學診斷肺癌的符合率為88%，敏感度為83.3% ～88%[18-20]。但這并不表示人工智能細胞病理診斷系統診斷價值低。原因：1)組織病理與細胞病理屬于不同的病理學檢查方法，組織病理可以提供更多的信息，診斷有難度時還可以加做免疫組化和特殊染色進一步明確，人工智能細胞病理檢測和ROSE屬于細胞病理范疇，其特點是簡便、快速，但診斷可以參照的信息有限，且沒有行免疫組化和特殊染色，所以檢測效果比組織病理差；2)細胞印片、染色過程的質控也對診斷起著重要作用。本研究中標本采用傳統的常規涂片方法進行細胞學診斷，而非液基細胞制片法，涂片太厚則細胞重疊成團影響計算機掃描識別及肉眼觀察，涂片太薄則細胞太少，會降低陽性率，加之染色過程中的各種因素控制不佳等，均可導致計算機系統及閱片醫師識別圖像困難，最終診斷符合率及敏感度降低。本文中有1例患者組織病理確診肺腺癌，但制作細胞印片時沒有看到任何細胞。

總之，本研究對人工智能細胞病理系統在肺癌診斷領域中的應用進行了初步研究，結果表明人工智能細胞病理診斷系統可以簡便、快速地進行檢測，有效避免檢驗醫師的主觀性，大幅減輕醫生的工作負擔。相信隨著相關技術的發展，人工智能病理診斷系統在肺癌診斷領域會有更廣泛的應用。本文的不足之處是入選的樣本量較少，期待后續更大樣本的臨床研究報道。

致謝：感謝武漢蘭丁醫學高科技有限公司的汪健、李杏在人工智能系統應用方面給予的技術支持與幫助。