基于AI 的肺磨玻璃結節中醫臨床特點研究

劉 言，安 鵬，侯海軍，邊靈杰，李 雁，王林洋，王洪武

（北京中醫藥大學東直門醫院，北京 101100）

隨著高分辨CT 應用的廣泛普及，肺磨玻璃結節（ground-glass opacity，GGO）檢出率顯著提高，而且肺磨玻璃結節與肺腺癌密切相關[1]。對于肺磨玻璃結節的性質鑒別是當前臨床工作的一個難點。基于深度學習的人工智能（artificial intelligence, AI）具有準確的算法模型，是基于薄層CT 影像數據，通過三維重建技術，實現結節/腫塊空間定位和配準，自動比較結節大小、形態、位置、體積、密度及良惡性概率判斷等信息。研究[2-3]顯示，在對肺部結節判讀方面，AI在肺結節風險預測方面比住院醫師單獨診斷具有明顯優勢。中醫認為肺部結節在證候分布具有一定的規律，研究[4-6]報道中醫藥具有抑制結節生長、阻止結-瘤轉化作用，但尚缺乏客觀、規范數據支持。本研究總結不同風險肺磨玻璃結節的中醫臨床特點，以期為中醫藥干預肺部結節提供理論基礎。

1 資料與方法

1.1 病例來源 2019 年5 月－2020 年12 月于北京中醫藥大學東直門醫院呼吸科門診診斷為肺部結節患者75 例。

1.2 診斷標準 參照《肺結節診治中國專家共識（2018年版）》[7]：肺內結節的直徑＜30 mm，可呈類圓形或不規則形病灶，密度增高的實性或亞實性，可單發或多發；高分辨率CT（high resolution computerized tomography，HRCT）影像資料顯示為單發或多發肺磨玻璃結節。

1.3 納入、排除與剔除標準 納入標準：1）符合上述診斷標準；2）年齡18 歲以上；3）性別不限；4）自愿參加本研究；5）患者配合填寫“肺部結節中醫證素調查表”，并簽署知情同意書。排除標準：1）有精神疾患者；2）處于疾病急性期，如急性呼吸道感染、心肌梗死、腎功能不全等影響肺小結節診斷者；3）具有嚴重的原發性心、肺、腦、肝、腎、血液或影響生存的嚴重疾病者；4）不符合上述標準者。剔除標準：1）不符合納入標準的病例；2）納入后資料不全影響結果評價者。

1.4 研究方法

1.4.1 胸部CT 輔助診斷系統分析 收集75 例肺磨玻璃結節患者胸部HRCT，利用AI 分析結節直徑、體積、密度、單發/多發、惡性程度等信息資料。判讀結果認為惡性程度≥90%為高危、≥75%為中危、＜75%為低危。根據AI 判讀結果將患者分為高風險組、中低風險組。

1.4.2 制定“肺部結節中醫證素調查表” 通過查閱萬方數據庫、維普數據庫、中國知網，以“肺部結節”“中醫”為關鍵詞，搜索建庫以來的文獻，篩選出肺部結節患者常見癥狀 49 個（不包括舌苔、脈象），參考《證素辨證學》[8]，規范癥狀名稱，經課題組 4 名副主任醫師以上職稱醫師共同討論，確定45 個臨床癥狀作為變量。舌苔、脈象由2 名副主任醫師以上職稱醫師共同判定，如實記錄。進而分析高風險組與中低風險組臨床癥狀差異。

1.4.3 根據患者臨床癥狀分析并提取證素 將“肺部結節中醫證素調查表”中收集的四診信息，利用Excel建立數據庫，依據《證素辨證學》[8]中的“證候辨證素量表”錄入病位證素、病性證素。證素診斷的標準：各癥狀對各證素貢獻度之和達到或超過14，即可診斷為這些證素，總權值＜14 則證素不成立。分析高風險組與中低風險組證素差異。

1.5 統計學方法 采用 SPSS 20.0 進行數據分析，計數資料采用χ2檢驗；等級資料采用非參數檢驗；計量資料根據資料特點采用t檢驗或非參數檢驗；將不同風險肺磨玻璃結節與患者證素分布進行分析，探究兩者間關系。以P＜0.05 表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一般資料 本研究收集75 例肺磨玻璃結節患者，女39 例，男36 例，年齡最大者86 歲，最小者26 歲，平均年齡（60.12±6.36）歲。有吸煙史者8 例，腫瘤家族史者5 例。

2.2 納入病例肺結節情況及AI 判讀結果 收集75 例肺磨玻璃結節患者中，單發結節70 例，多發結節5 例。亞厘米結節43 例，結節直徑10 mm 以上32 例。惡性程度方面，中低風險結節46 例，高風險結節29 例。高風險組和中低風險組結節直徑、密度、距胸膜距離、惡性程度等詳見表1，結節密度、直徑與肺結節的惡性程度呈明顯正相關關系。

表1 中低風險和高風險結節相關給指標比較

2.3 中醫癥狀統計 根據所填寫的《肺部結節中醫證素調查表》，按照癥狀的有無統計癥狀頻數，選擇出現頻率≥10% 的癥狀共29 個。中低風險組與高風險組中醫癥狀對比，睡眠障礙、指甲淡白、打噴嚏、呃逆、腹脹等癥狀較高風險組明顯升高，差異有統計學意義（P＜0.05）。見表2。

表2 中低風險組與高風險組患者中醫癥狀分布 例

2.3 證素分布及證素權值比較 根據患者癥狀提取證素，共得出16 個證素，證素權值≥14 則成立，其中病位證素為肺、表、肝、心、腎、脾；病性證素中，虛性證素有陰虛、氣虛、陽虛、血虛，實性證素有寒、痰、濕、氣滯、熱、血瘀，其中血瘀、熱所占比例較少，見表3。

表3 肺磨玻璃結節患者中醫證素分布

證素權值代表證素嚴重程度，將16 個證素權值進行比較，發現證素氣虛的權值中低風險組與高風險組對比具有明顯差異，中低風險組磨玻璃結節氣虛證素權值明顯高于高風險組，差異具有統計學意義（P＜0.05）。見表4。

表4 中低風險和高風險組患者中醫證素權值平均值比較

3 討論

肺癌已成為我國病死率最高的惡性腫瘤。我國肺癌發病率和病死率接近，主要原因是大部分臨床診斷病例已為晚期。肺磨玻璃結節指在CT 圖像上表現為肺內密度輕度增加，呈局灶性云霧狀密度的結節，結節內可顯示支氣管、血管束[7]。既往研究[8]結果表明持續存在的肺磨玻璃結節有癌前病變、微浸潤性或浸潤性腫瘤的可能，在Ⅵ期肺癌患者中，原位癌和微浸潤性癌術后5 年生存率接近100%[9]。因此對肺磨玻璃結節早期定性已成為臨床迫切需求。

近年來研究報道了中醫藥干預肺部結節的有效性[10-11]，尚缺乏缺乏針對高風險結節的預測及療效評估數據。鑒于AI 是篩查早癌、惡性預判的重要工具[12-14]，本研究在AI 預判肺磨玻璃結節風險基礎上，分析不同風險肺磨玻璃結節的中醫臨床特點。首先，中醫臨床癥狀分布顯示，肺磨玻璃結節患者中低風險組睡眠障礙、指甲淡白、打噴嚏、呃逆、腹脹等癥狀較高風險組明顯升高，差異有統計學意義，該組癥狀符合中醫肺脾氣虛證表現；在2 組證素權值對比中，中低風險氣虛證素權值明顯高于高風險組，可見病變早期氣虛可能是發病的關鍵因素，肺臟正氣虧虛是影響病情走勢的重要因素。其次，中醫證素分析結果顯示，肺磨玻璃結節患者病位證素以肺/表為主，其次為肝、腎、脾，這與肺的生理功能密切相關。肺為氣之主，腎為氣之根；肝升肺降，則人體之氣機調暢；脾土生金，脾氣不足則影響肺氣之充盈。肺之氣機不利，與肝、腎、脾均有密切關系。病性證素中以虛性證素為主，依次為陰虛、氣虛/陽虛、血虛，實性證素以痰、濕、氣滯多見，而熱、血瘀證較少。

綜合肺磨玻璃結節患者中醫臨床癥狀和證素分布特點，可見肺磨玻璃結節患者以肺氣虛或氣陰兩虛證為主，以氣虛或氣滯導致肺之氣機不暢，引起局部痰、濕聚集于肺絡而形成，這與李建生等觀點一致[15]。肺磨玻璃結節病位尚淺，未形成實質性腫塊，痰、濕、血瘀等有形的病理變化尚不明顯，所以在證素權值上高風險與中低風險結節無明顯差異，這也是肺部結節患者沒有明顯呼吸道癥狀的原因之一。劉殿娜等[16]從理論層面論述了補益肺脾方法治療肺結節的中醫病機。王誠喜教授采用以補氣為主的“黃芪益肺湯”治療肺部結節取得理想療效[17]。本研究結果提示益氣法為治療肺磨玻璃結節的有效措施。

本研究通過總結肺磨玻璃結節患者中醫四診信息，采用證素辨證方法量化證素權值，分析肺磨玻璃結節患者中醫證素分布特點，結合AI 判讀結節風險，總結不同風險磨玻璃結節中醫臨床特點。本研究存在不足之處，納入樣本量較小，如能擴大樣本量并結合病理結果，則可進一步深入研究。