美國(guó)研究者Walia等報(bào)告，人工智能(AI)模型或可賦能常規(guī)胸部X線成像技術(shù)，以識(shí)別出肺癌高危的不吸煙者。(2023RSNA年會(huì). 摘要號(hào)M5A-SPCH-6)

肺癌是最常見(jiàn)癌癥死因。美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)估計(jì)，2023年將有

238 340例新發(fā)肺癌病例和127 070例肺癌死亡病例。10%~20%的肺癌病例見(jiàn)于從不吸煙者(終生不吸煙或吸煙量少于100支)。盡管美國(guó)預(yù)防服務(wù)工作組(USPSTF)不建議從不吸煙者或極少吸煙者接受肺癌篩查，但從不吸煙者的肺癌發(fā)病率正在上升。如果沒(méi)能通過(guò)篩查早期發(fā)現(xiàn)肺癌，這將導(dǎo)致從不吸煙者相對(duì)吸煙者的癌癥確診時(shí)分期更晚。

這項(xiàng)新研究自參加PLCO篩查試驗(yàn)的參與者中納入40 643名無(wú)癥狀吸煙者和從不吸煙者的

147 497幀胸部X線圖像，以開(kāi)發(fā)新的CXR-Lung-Risk深度學(xué)習(xí)模型，并基于輸入的單幀胸部X線圖像來(lái)預(yù)測(cè)肺相關(guān)的死亡風(fēng)險(xiǎn)。

研究人員通過(guò)測(cè)試CXR-Lung-Risk模型是否可以根據(jù)電子醫(yī)療記錄中的胸部X線圖像來(lái)識(shí)別高?；颊?，分析了該模型的效能，目的是改善從不吸煙者肺癌風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力。此外，他們以2013~2014年門診常規(guī)胸部X線成像檢查的另一組從不吸煙者為外部驗(yàn)證隊(duì)列，來(lái)驗(yàn)證AI模型。主要終點(diǎn)為6年肺癌發(fā)病率。根據(jù)外部驗(yàn)證得出的風(fēng)險(xiǎn)閾值，風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)被轉(zhuǎn)換為低危、中危、高危組。

結(jié)果顯示，在17 407名參與者中，CXR-Lung-Risk模型將其中28%認(rèn)定為肺癌高?；颊撸渲?.9%的人群后來(lái)被診斷為肺癌。依據(jù)NCCN指南推薦的肺癌CT篩查閾值，高危人群超過(guò)了1.3%的6年風(fēng)險(xiǎn)閾值。校正了年齡、性別、種族、既往下呼吸道感染和流行性慢性阻塞性肺病后，高危組人群患肺癌的風(fēng)險(xiǎn)仍然是低危組的2.1倍。

研究者表示：這種AI模型利用電子醫(yī)療記錄中已有的胸部X線結(jié)果，為從未吸煙的肺癌高危人群打開(kāi)了機(jī)會(huì)性篩查的大門。由于吸煙率正在下降，在不吸煙者中早期發(fā)現(xiàn)肺癌的方法將變得越來(lái)越重要。該方法的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)是，只需一張電子病歷中廣泛存在的、最常規(guī)應(yīng)用的胸部X線圖像。 (編譯 李剛)