王 娟，楊 震，朱 強(qiáng)，賈艷紅，孫小蓉，陳良安，梁志欣

1解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心 呼吸與危重癥醫(yī)學(xué)科，北京 100853；2武漢蘭丁醫(yī)學(xué)高科技有限公司，湖北武漢 430000

肺癌發(fā)病率和病死率在我國(guó)居所有惡性腫瘤之首，病理診斷是確診肺癌的金標(biāo)準(zhǔn)。伴隨著計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用不斷深入[1]。人工智能病理技術(shù)在宮頸癌、乳腺癌、結(jié)腸癌及胃癌等腫瘤的診斷、分級(jí)以及預(yù)后等方面取得顯著成果[2-6]。在肺癌診斷領(lǐng)域，人工智能病理診斷系統(tǒng)尚處于起步階段。目前中國(guó)肺癌的發(fā)病率居高不下，由于約70%肺癌患者在病理診斷時(shí)已屬于晚期或發(fā)生轉(zhuǎn)移，只能通過小活檢和細(xì)胞學(xué)標(biāo)本作診斷[7]。尋找一種簡(jiǎn)便、快速、精確的方法成為現(xiàn)代肺癌診斷對(duì)細(xì)胞病理檢測(cè)的要求。本文擬開展臨床研究，探討一種基于人工智能的細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)在肺癌診斷中的臨床價(jià)值。

資料與方法

1 一般資料 入選2019年3 - 5月于解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學(xué)中心呼吸科門診就診或病房住院的101例影像學(xué)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?biāo)本中，組織標(biāo)本94例(電子支氣管鏡活檢標(biāo)本79例、超聲氣管鏡下活檢標(biāo)本12例，硬質(zhì)支氣管鏡下新生物活檢標(biāo)本1例，電磁導(dǎo)航支氣管鏡下新生物活檢標(biāo)本1例，徑向超聲引導(dǎo)下氣管鏡下新生物活檢標(biāo)本1例)，胸腔積液標(biāo)本6例，腹水標(biāo)本1例。所有患者入選前簽署書面知情同意書。入選標(biāo)準(zhǔn)：年齡＞18歲，肺部X線或CT檢查提示肺癌可能。排除標(biāo)準(zhǔn)：肺部感染性疾?。恍母文I等臟器功能不全，無法獲得病理組織或檢測(cè)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(shí)驗(yàn)方法 標(biāo)本處理：將組織標(biāo)本于載玻片上進(jìn)行涂片，胸腔積液和腹水標(biāo)本于離心機(jī)以2 000 r/min轉(zhuǎn)速離心10 min后收集細(xì)胞涂片進(jìn)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(biāo)本玻片分別采用人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)及快速現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估(rapid on-site evaluation，ROSE)方法的判讀結(jié)果，比較人工智能細(xì)胞病理診斷組、ROSE組與常規(guī)病理診斷組的符合率，以及人工智能細(xì)胞病理診斷與ROSE判讀結(jié)果的差異。

3 結(jié)果判讀 所穿刺組織標(biāo)本送我中心病理科進(jìn)行常規(guī)病理檢測(cè)，胸腔積液和腹水標(biāo)本同時(shí)送病理科細(xì)胞學(xué)室進(jìn)行脫落細(xì)胞學(xué)檢測(cè)。將我中心病理科組織標(biāo)本診斷報(bào)告以及脫落細(xì)胞學(xué)報(bào)告作為金標(biāo)準(zhǔn)。病理科報(bào)告組織病理學(xué)診斷為惡性腫瘤判為組織病理學(xué)陽性，組織病理學(xué)未見惡性腫瘤細(xì)胞判為組織病理學(xué)陰性。所送病理科胸腔積液和腹水標(biāo)本脫落細(xì)胞學(xué)報(bào)告找到癌細(xì)胞為陽性，未見癌細(xì)胞為陰性。

4 人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng) 利用該診斷平臺(tái)自動(dòng)掃描圖像，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，根據(jù)細(xì)胞圖像及其量化特征參數(shù)，自動(dòng)識(shí)別和標(biāo)識(shí)可疑細(xì)胞。主要應(yīng)用DNA倍體定量分析技術(shù)原理：正常細(xì)胞核內(nèi)有23對(duì)染色體，又稱為DNA二倍體(2C細(xì)胞)。正常細(xì)胞(即DNA二倍體細(xì)胞，2C細(xì)胞)及腫瘤細(xì)胞在生長(zhǎng)增殖時(shí)，細(xì)胞核內(nèi)DNA結(jié)構(gòu)及含量都會(huì)發(fā)生變化。正常細(xì)胞增殖周期DNA含量的改變?cè)? ～ 4之間，而腫瘤細(xì)胞常會(huì)≥5C。本研究中人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)以細(xì)胞涂片中DNA定量≥5C為陽性，即判定為可見DNA倍體異常細(xì)胞。

5 快速現(xiàn)場(chǎng)細(xì)胞學(xué)評(píng)估 由經(jīng)過正規(guī)細(xì)胞病理診斷培訓(xùn)的專業(yè)人員對(duì)穿刺、活檢、刷片等現(xiàn)場(chǎng)收集的標(biāo)本進(jìn)行快速評(píng)價(jià)并做出初步診斷[8]。對(duì)于呼吸系統(tǒng)疾病可初步明確腫塊的良惡性以及初步病理分型，同時(shí)還可能在腫大淋巴結(jié)穿刺中幫助判斷肺癌分期，以明確術(shù)前檢查項(xiàng)目并節(jié)省術(shù)前準(zhǔn)備時(shí)間[9]。直接涂片中有癌細(xì)胞、惡性腫瘤細(xì)胞(不能分類)和可疑癌細(xì)胞均判為ROSE陽性，直接涂片中未見惡性腫瘤細(xì)胞判為ROSE陰性。

6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 使用SPSS23.0進(jìn)行研究資料分析。觀測(cè)資料主要為計(jì)數(shù)資料以例數(shù)及率描述。兩方法組間比較(診斷價(jià)值分析)為配對(duì)χ2檢驗(yàn)(統(tǒng)計(jì)量為χ2)。統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

結(jié) 果

1 病理診斷結(jié)果 101例標(biāo)本中，共91例為惡性標(biāo)本，10例為良性標(biāo)本。其中，94例組織標(biāo)本病理結(jié)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(biāo)本中2例脫落細(xì)胞學(xué)為惡性，5例為良性。

2 人工智能細(xì)胞病理診斷的診斷結(jié)果及與金標(biāo)準(zhǔn)病理方法比較 1)診斷價(jià)值參數(shù)：以組織病理學(xué)診斷結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn)，人工智能細(xì)胞病理學(xué)診斷符合率(準(zhǔn)確度)為66.3%(67/101)，敏感度為67%(61/91)，特異性為60%(6/10)，陽性預(yù)測(cè)值93.8%(61/65)，陰性預(yù)測(cè)值16.7%(6/36)，見表1。2)診斷價(jià)值評(píng)價(jià)：經(jīng)診斷價(jià)值分析之配對(duì)χ2檢驗(yàn)。相關(guān)性檢驗(yàn)，χ2=1.813，P=0.178，提示與金標(biāo)準(zhǔn)方法相關(guān)性不好，人工智能細(xì)胞病理學(xué)診斷尚不能正確反映標(biāo)本屬性；優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)，χ2=18.380，P=0.000，提示優(yōu)勢(shì)差異較大，人工智能細(xì)胞病理學(xué)診斷對(duì)標(biāo)本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數(shù)=0.125，提示人工智能細(xì)胞病理學(xué)診斷與病理方法結(jié)果一致性一般。

3 ROSE判讀結(jié)果及與金標(biāo)準(zhǔn)病理方法比較 1)診斷價(jià)值參數(shù)：以組織病理學(xué)診斷結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn)，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(yù)測(cè)值95%(58/61)，陰性預(yù)測(cè)值17.5%(7/40)，見表2。2)診斷價(jià)值評(píng)價(jià)：經(jīng)診斷價(jià)值分析之配對(duì)χ2檢驗(yàn)。相關(guān)性檢驗(yàn)，χ2=0.476，P=0.490，亦提示與金標(biāo)準(zhǔn)方法相關(guān)性不好，ROSE診斷尚不能正確反映標(biāo)本屬性；優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)，χ2=15.630，P=0.000，提示優(yōu)勢(shì)差異較大，ROSE診斷對(duì)標(biāo)本屬性判斷的正確率一般；一致性Kappa系數(shù)=0.077，提示ROSE診斷與病理方法結(jié)果一致性一般。

4 人工智能細(xì)胞病理學(xué)與ROSE判讀結(jié)果比較兩法判讀結(jié)果(表3)相對(duì)一致，一致率82.17%。相關(guān)性檢驗(yàn)，χ2=36.605，P=0.000，提示兩法相關(guān)性較好(相對(duì)一致)。優(yōu)勢(shì)性檢驗(yàn)，χ2=0.500，P=0.480，提示兩法彼此無明顯的優(yōu)勢(shì)性。一致性Kappa系數(shù)=0.621，提示兩法相對(duì)一致。

表1 人工智能細(xì)胞病理診斷與常規(guī)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(jié)果與常規(guī)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(xì)胞病理診斷組與ROSE組判讀結(jié)果比較(n)Tab. 3 Consistency rate between the arti fi cial intelligence cytopathological diagnosis and the ROSE interpretation (n)

討 論

當(dāng)前細(xì)胞病理學(xué)診斷主要基于顯微鏡下的肉眼觀察，即由病理診斷醫(yī)師在顯微鏡下逐一觀察玻片中的所有細(xì)胞，并根據(jù)細(xì)胞形態(tài)做出診斷，因此傳統(tǒng)的細(xì)胞病理診斷結(jié)果與病理醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)有直接關(guān)系，這也導(dǎo)致了診斷結(jié)果的主觀差異性較大，同一個(gè)樣本不同的醫(yī)師可能做出不同的診斷結(jié)果。另外，隨著臨床檢測(cè)量的增加，病理醫(yī)生需要長(zhǎng)時(shí)間閱片，從而導(dǎo)致視覺疲勞，增加了誤診的可能性。而且，隨著時(shí)間的推移，病理樣本載玻片的質(zhì)量逐年下降，無法做到永久保存，造成寶貴醫(yī)學(xué)資料的流失。ROSE曾被認(rèn)為在胰腺、甲狀腺等多個(gè)系統(tǒng)疾病的診斷中發(fā)揮重要作用[10-11]，在呼吸系統(tǒng)疾病尤其是肺部腫瘤的取材評(píng)估和初步診斷方面亦越來越受到重視，但由于醫(yī)學(xué)發(fā)展的不平衡，針對(duì)細(xì)胞病理診斷工作，在一些基層醫(yī)療單位里無法開展ROSE。人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)在病理診斷領(lǐng)域呈現(xiàn)出非常好的應(yīng)用前景，有效降低病理診斷醫(yī)師的主觀性，大幅減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)，且可以實(shí)現(xiàn)病理圖像電子化永久存儲(chǔ)[12-13]。國(guó)外有研究者通過人工智能技術(shù)對(duì)不同類型肺癌進(jìn)行分類，以提高病理診斷的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性[14]。Bonifazi等[15]使用肺鱗癌和腺癌病理圖像開發(fā)出可識(shí)別腫瘤細(xì)胞的分類器，用以區(qū)分病理類型，并預(yù)測(cè)生存期。

本研究中將人工智能細(xì)胞病理診斷與ROSE診斷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，結(jié)果顯示這兩種細(xì)胞病理檢測(cè)方法無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，人工智能細(xì)胞病理診斷組的陽性預(yù)測(cè)值93.8%，陰性預(yù)測(cè)值16.7%；ROSE組的陽性預(yù)測(cè)值95%，陰性預(yù)測(cè)值17.5%。這表明人工智能細(xì)胞病理診斷與ROSE在肺癌的良惡性病變初步評(píng)估中有同等的應(yīng)用價(jià)值(但尚不能取代金標(biāo)準(zhǔn)病理方法)，可以輔助臨床醫(yī)師應(yīng)用于肺癌的快速診斷與鑒別[16]。本研究中人工智能細(xì)胞病理檢測(cè)方法非常簡(jiǎn)便，經(jīng)過研究組對(duì)染色劑、染色時(shí)間等技術(shù)參數(shù)的優(yōu)化，從獲得標(biāo)本開始制片、染色，到最后上機(jī)檢測(cè)，具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。在當(dāng)前階段，為了確保診斷結(jié)果的準(zhǔn)確率，人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)診斷出的陽性結(jié)果需要人工再次確認(rèn)?？梢灶A(yù)測(cè)，隨著檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能診斷系統(tǒng)對(duì)檢驗(yàn)醫(yī)師的依賴程度將不斷減弱，最終實(shí)現(xiàn)完全智能化自動(dòng)檢測(cè)。

本研究中人工智能細(xì)胞診斷組和ROSE組分別與金標(biāo)準(zhǔn)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(xì)胞學(xué)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(xì)胞學(xué)診斷有一定的局限性，不僅是由于肺癌的組織學(xué)具有明顯的異質(zhì)性，更由于細(xì)胞學(xué)標(biāo)本缺少組織學(xué)結(jié)構(gòu)，難以判斷是否存在浸潤(rùn)[17]。有文獻(xiàn)報(bào)道，肺組織活檢細(xì)胞病理學(xué)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(xì)胞病理診斷系統(tǒng)診斷價(jià)值低。原因：1)組織病理與細(xì)胞病理屬于不同的病理學(xué)檢查方法，組織病理可以提供更多的信息，診斷有難度時(shí)還可以加做免疫組化和特殊染色進(jìn)一步明確，人工智能細(xì)胞病理檢測(cè)和ROSE屬于細(xì)胞病理范疇，其特點(diǎn)是簡(jiǎn)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(cè)效果比組織病理差；2)細(xì)胞印片、染色過程的質(zhì)控也對(duì)診斷起著重要作用。本研究中標(biāo)本采用傳統(tǒng)的常規(guī)涂片方法進(jìn)行細(xì)胞學(xué)診斷，而非液基細(xì)胞制片法，涂片太厚則細(xì)胞重疊成團(tuán)影響計(jì)算機(jī)掃描識(shí)別及肉眼觀察，涂片太薄則細(xì)胞太少，會(huì)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(dǎo)致計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及閱片醫(yī)師識(shí)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(xì)胞印片時(shí)沒有看到任何細(xì)胞。

總之，本研究對(duì)人工智能細(xì)胞病理系統(tǒng)在肺癌診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了初步研究，結(jié)果表明人工智能細(xì)胞病理診斷系統(tǒng)可以簡(jiǎn)便、快速地進(jìn)行檢測(cè)，有效避免檢驗(yàn)醫(yī)師的主觀性，大幅減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。相信隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，人工智能病理診斷系統(tǒng)在肺癌診斷領(lǐng)域會(huì)有更廣泛的應(yīng)用。本文的不足之處是入選的樣本量較少，期待后續(xù)更大樣本的臨床研究報(bào)道。

致謝：感謝武漢蘭丁醫(yī)學(xué)高科技有限公司的汪健、李杏在人工智能系統(tǒng)應(yīng)用方面給予的技術(shù)支持與幫助。