这篇文章发表在自然杂志上,具体信息可以在提供的链接中找到,网址是https://www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z,这篇文章涉及了一些重要的研究成果,值得深入阅读和了解。
今天，在与浙江大学医学院附属第一医院血管外科主任张鸿坤、阿里巴巴达摩院资深算法专家许敏丰等人交流后，智东西掌握了这项成果的详细进展、实际应用状况以及其背后的研发过程。
一、AI看片“弹窗报警”，破解灾难性心血管疾病诊断痛点
医生在临床上如何使用iAorta模型？
依据达摩院相关专家的讲解，对于每一份平扫CT图像，AI模型会运用不同色彩来标识主动脉及其血管内部，自动生成疑似病灶的定位可视化图，并且结合主动脉解剖构造的复原，使医生能够十分清晰地了解AI的判定依据。
AI系统接入医疗影像数据库，几乎立刻分析普通CT照片，同时触发警示框提示。当智能分析识别出风险较高的病情，会立即传送到医护人员的显示端，建议他们优先检查。该装置整合在影像数据呈现区域，医务人员无需调整原先的工作方式。
浙江大学医学院附属第一医院血管外科主任张鸿坤表示，急诊接诊的所有病患里，出现急性胸部不适症状的比例达到4.7%。在这部分患者中，属于危及生命的胸部疼痛症状，大约占到了所有胸部不适病例的三成。
最可怕的是心血管方面的急症，即急性主动脉综合征，这种状况下主动脉这个关键血管会出现结构性问题，比如夹层、壁间血肿和穿透性溃疡，这些统称为AAS，发病时隐蔽不易察觉，发展却很快，但初期诊断非常困难。
AAS病症发展迅猛，致死率很高，在一天之内若未能识别并干预，死亡风险能达到三成；AAS的表现容易被心肌梗死、消化道炎症等病症掩盖，漏查、误判、诊断滞后现象普遍，相关资料指出其漏查比例可达四成，导致难以迅速确诊。
不过，当前AAS的确诊检测办法存在明显局限。主要检测手段是主动脉CTA，这种办法需要注入造影剂，存在过敏和损害肾脏的可能，不少基层医疗机构未能配备，患者常常难以察觉并及时接受这项检测。
平扫CT应用广泛，操作方便，整个过程很快，通常只需数分钟。若采用平扫CT来诊断急性主动脉综合征，那么对AAS的确诊流程会变得非常简单。
因此，浙江大学医学院附属第一医院和阿里巴巴达摩院共同成立合作研究小组，首次研发出运用平扫型计算机断层扫描结合人工智能技术来检测阿尔茨海默病的方法，旨在协助医务人员实现早期诊断。
达摩院资深算法专家许敏丰谈到，平扫CT是超过一半胸痛急诊病患进行的首项影像学检查，不过，按照惯例，这种检查对于心血管系统的观察能力有限。
该团队凭借在“平扫CT+AI”领域的专长，耗费三年有余完成AI模型iAorta的构建，此模型能迅速勾勒主动脉及其血管构造，评估血管壁是否存在形态异常，进而精确检测AAS。
二、经过众多实验性治疗验证，错误诊断的概率下降为百分之四点八，而确认病症的过程仅需两小时即可完成
张鸿坤向我们说明，针对2021年至2023年的回顾性分析，研究集体首先考察了国内三家医疗机构超过13万名胸痛急诊病患的就医数据，结果显示，有48.8%的AAS病例在初次诊疗阶段未被识别出来。
科研人员借助人工智能技术分析这些病患当时的常规CT图像，能够将漏诊比例控制在4.8%。
iAorta模型的诊断水平同人类医生相比怎样？一项在人机对比的试验中，科研人员在文献里开展了一次AI同11位医生的对决，这11位医生中有4位是资历较浅的，有4位是经验中等的，有3位是资历深厚的，实验结果显示，三个级别的医生在诊断方面的敏感度都明显不如AI。
不过，借助人工智能完成对主动脉的图像分析，三组医师的检测准确率均出现提高，其中资历较浅的医师准确率大幅增强40%，已经能够媲美甚至超越资深医师的水平。
此外，科研人员在文献中开展了一项对照性检测，旨在评估医师独立诊断与机器智能协同诊断的效果。该检测于浙江省三级甲等医院实施，累计分析了一万三千八百四十六例胸部急症的电子计算机断层扫描图像，其中包含十一个急性主动脉夹层的病例。A组由医生单独看片，只发现了两个AAS病例，比例是两个十一；B组借助人工智能看片，找出九个AAS病例，比例是九个十一。
2024年12月至今开展的前瞻性干预性研究里，相关团队把AI模型安装在上海某家三甲医院胸痛中心，用于即时解析胸痛病人的影像资料，倘若探测到不正常情况，便向医务人员发出警示提示。
iAorta模型在两个月的测试中，从一万五千五百八十四名受试者里准确识别出二十一个AAS患者，总共二十二人患病，其检测准确率和排除错误率分别高达九十五点五和九十九点四。
人工智能显著降低了明确诊断所耗费的时长，使病患能够把握关键的救治时机。这21位病人从进入医院到确诊，平均仅耗时1.7个小时，相比之下，欧美地区的中间确诊时间则为4.3个小时。
一位43岁的病人因为“上腹部感觉不适持续了12个小时”来到医院，医生在初步诊断时怀疑是胆囊出现了问题，并且安排做了上腹部CT扫描，通过iAorta模型检查发现了主动脉有夹层的情况，患者紧接着又进行了主动脉CTA检查得到了确诊，整个诊疗过程总共耗时1.6个小时。
能够发现，iAorta模型不仅有助于提高诊断精确度，还可能大幅度缩短AAS患者确诊过程所需的时间，进而有助于提升患者存活几率，优化治疗效果。
三、医疗和人工智能组织共同研究怎样符合医疗实践的要求，首批十家医疗机构已经安装了相关系统
据了解，浙一团队和达摩院团队在研发期间，围绕医学和人工智能领域，持续开展紧密的跨学科交流，促使AI技术切实应用于医疗实践。
比如在项目启动阶段，达摩院团队主要研究的是动脉管腔的宽度检测和弯曲度分析，期望人工智能能够识别管腔是否变宽、弯曲度是否增强。不过医生提醒，需要从疾病发生发展的根本原因出发来考虑问题。
主动脉急性综合征的形成源于其内壁出现撕裂，由此可能发展为夹层或壁间血肿。要使人工智能模型能够更精确地掌握该病症的影像学表现，必须基于这种病理成因进行训练，同时也能帮助医疗人员更好地认识并采纳模型的判断结果。此外，研究团队对数据标注方法进行了优化，特别增加了对主动脉血管及真腔位置的精确标记，以此确保模型的学习内容与临床诊疗需求更加契合。
譬如，医生在接待患者时，更在意的是“是否存在隐患”，而不是“隐患具体何处”“隐患严重程度如何”“是否必须马上处理”。这就对AI模型的分析透明度、界面操作便捷性、解剖部位识别等提出了更严格的标准。最终，系统会将AI计算出的可能性数值与主动脉各个部分的结构关联起来呈现，并且附加AI判定为异常区域的热力图显示。
浙大一院血管外科主任张鸿坤谈到，他们打算普及这项充满人情味的智能技术，重点帮助医疗条件与医生经验较弱的基层医疗机构，增强各级医院对主动脉病症的综合诊疗能力，研究主动脉智能急救的“浙江模式”，为“健康中国2030”出力。
浙江省首批十家医疗单位，涵盖浙大一院、绍兴市中心医院、衢州市人民医院、衢州市柯城区人民医院、湖州市中心医院、温州瑞安市人民医院等机构，已率先配置这一模式，建立了从检查到转送再到治疗的敏捷流程。科研人员正持续简化技术使用条件，推动该方案向全国其他区域普及。
结语：将急症诊断关口前移，下一步将加强愈后判断
达摩院胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA、胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE的研究成果发表在国际顶级期刊《自然·医学》上，随后，用于胸痛急诊场景的AI模型iAorta也在这本期刊上发表了相关成果。
另外，该国首创的“快速扫描全面检测”医疗人工智能技术，已用于食管癌、结直肠癌、肝癌等恶性肿瘤，也用于骨质疏松、脂肪肝这类慢性疾病。
这项医疗人工智能目前主要作用在于提前进行风险把控，接下来，达摩院将联合多家医疗机构，借助技术开发和临床实践，不断优化模型的准确性和接受程度，同时促进人工智能在手术过程中的应用效果，并辅助对康复状况的评估。
