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肝包蟲(chóng)病是一種寄生蟲(chóng)傳染病，據(jù)估計(jì)，全球感染超過(guò)100 萬(wàn)人，亞洲中部地區(qū)有 2.7 億人面臨感染肝包蟲(chóng)病的風(fēng)險(xiǎn)。
據(jù)悉，該病分為囊型和泡型兩種類(lèi)型。其中，泡型包蟲(chóng)病由于其侵襲性生長(zhǎng)的特點(diǎn)，素有“蟲(chóng)癌”之稱。全球每年約有91%的泡型包蟲(chóng)病發(fā)生在我國(guó)，主要高發(fā)于青海、新疆、西藏及四川等地的牧區(qū)。囊型包蟲(chóng)病可導(dǎo)致鄰近器官受壓，囊包破裂可誘發(fā)發(fā)熱、蕁麻疹、體內(nèi)播散，甚至導(dǎo)致過(guò)敏性休克。
近日，解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心腫瘤醫(yī)學(xué)部梁萍教授團(tuán)隊(duì)在《lancet digital health》發(fā)表題為《基于超聲圖像開(kāi)發(fā)肝包蟲(chóng)病診斷的深度學(xué)習(xí)模型的回顧性多中心研究》的論文。該研究由梁萍教授團(tuán)隊(duì)領(lǐng)銜，聯(lián)合國(guó)內(nèi)87家醫(yī)院參與，開(kāi)發(fā)出國(guó)際上首個(gè)基于超聲圖像對(duì)肝包蟲(chóng)病進(jìn)行鑒別診斷的人工智能模型。
該研究收集了2002年1月至2021年12月共9631張肝臟超聲圖像進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，開(kāi)發(fā)的人工智能模型能夠?qū)⒏伟x(chóng)病及其他肝臟局灶性病變進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別，其診斷效能超過(guò)了肝包蟲(chóng)病流行區(qū)的高年資超聲醫(yī)生水平。低年資和中年資超聲醫(yī)生在AI的輔助下，其診斷肝包蟲(chóng)病的能力可分別提升10.7%和7.8%。同時(shí)，模型還可以進(jìn)一步準(zhǔn)確鑒別出囊型包蟲(chóng)病、泡型包蟲(chóng)病、良性肝局灶性病變以及惡性肝局灶性病變。不僅如此，對(duì)于囊型肝包蟲(chóng)病，模型還可以將需要治療的類(lèi)型（有活性和過(guò)渡型）和不需要治療的類(lèi)型（無(wú)活性）準(zhǔn)確鑒別。另外，對(duì)于疫區(qū)合并有乙肝/丙肝的患者，模型還可以對(duì)泡型包蟲(chóng)病及原發(fā)性肝癌進(jìn)行準(zhǔn)確鑒別。
該研究為我國(guó)肝包蟲(chóng)病的準(zhǔn)確診斷提供了新方法，也為我國(guó)西部地區(qū)的肝包蟲(chóng)病遠(yuǎn)程診斷提供了廣闊應(yīng)用前景。解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心腫瘤醫(yī)學(xué)部于杰教授、梁萍教授及青海大學(xué)附屬醫(yī)院樊海寧教授為該論文共同通訊作者，解放軍總醫(yī)院第五醫(yī)學(xué)中心腫瘤醫(yī)學(xué)部楊永峰醫(yī)師與青海大學(xué)附屬醫(yī)院陽(yáng)丹才讓主任醫(yī)師為共同第一作者。
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