深睿醫療多模態整合演算法在肺部感染精確診斷方向取得重大突破

近日,四川大學華西醫院聯合深睿醫療共同開發的一種多模態整合(multimodal integration,MMI)演算法,在肺部感染的精確診斷方向取得重大突破,相關成果被國際知名期刊《The Innovation》(影響因子33.2)收錄。為了更好地應對肺部感染的診斷和預後預測,四川大學華西醫院與深睿醫療共同開發的多模態整合演算法(MMI),旨在通過融合臨床特徵、CT圖像和實驗室檢驗結果等多模態數據特徵實現協同診斷,從而能夠進行更精確的診斷和個性化臨床管理。同時,相對於目前大多數集中于單一致病病原體的AI輔助診斷研究,MMI顯著提升醫生在處理多病原感染時的綜合診斷準確性,在臨床可發揮更大的應用價值。

肺部感染是全球臨床領域面臨的重大挑戰,是全球範圍內導致死亡的主要原因之一,尤其在當前全球健康挑戰日益嚴峻的背景下,其高發病率和重症高死亡率使得早期診斷和干預變得尤為關鍵。現有的大多數研究主要集中于單一致病病原體的診斷,而臨床實踐中肺部感染通常由多種病原體引起的,當前多數研究僅可用來預測單一致病病原體,從而嚴重制約了現有肺炎診斷演算法的臨床可用性。人工智慧(AI)在挖掘特定病原體的影像特徵並融合多模態特徵以實現協同診斷方面具有巨大潛力,因此研究一種能夠處理多病原感染的綜合診斷方法,進行更精確的診斷和個性化臨床管理,可以更好地面對臨床診斷挑戰,在疾病的全週期管理上發揮更積極的作用。

本研究創新性開發了多模態融合(Multimodal Integration,MMI)系統,利用臨床文本、影像圖像、檢驗指標等多維度資訊,實現肺部感染性疾病及病原類型精準預測,及時對危重症進行預警干預。該系統利用先進的人工智慧技術,包括BERT自然語言處理模型和Swin-transformer圖像處理架構,設計了基於跨模態注意力模組整合臨床文本、實驗室檢驗結果和CT圖像特徵,進行肺部感染的診斷和預測。

研究結果表明,基於24,107名患者的真實世界數據集,MMI系統在區分細菌性肺炎、真菌性肺炎、病毒性肺炎和肺結核等多種肺部感染類型方面表現出色,其性能與經驗豐富的資深醫生相當。同時,MMI系統還能夠快速精準地區分病毒亞型以及細菌亞型,具有指導個體化用藥建議的潛力,降低抗生素誤用的風險。相對於文本或影像單模態診斷模型,MMI多模態整合系統在內部測試集、外部測試集與驗證集上都表現卓越,大幅提升診斷的精準度。進一步,MMI系統能夠預測病情進展至重症的風險,從而促進早期干預,合理分配醫療資源。MMI系統綜合多模態特徵,在臨床決策中展示了顯著的優勢,提升了診斷和管理肺部感染的整體能力。隨著多模態AI工具在臨床上的深入使用,未來可進一步推動早期干預和精準管理,提高肺部感染患者的預後,促進疾病全週期的智慧化管理。

四川大學華西醫院與深睿醫療的本次研究成果被《The Innovation》收錄。這是由中國科學院青年創新促進會百餘會員與Cell Press2020年的共創期刊。《The Innovation》位於綜合性學術期刊全球前列,目前有195位編委會成員,來自21個國家;50%編委來自海外;包含1位諾貝爾獎獲得者,33位各國院士;領域覆蓋全部自然科學,旨在向科學界展示鼓舞人心的跨學科發現,鼓勵研究人員專注于科學的本質和自由探索的初心。

深睿醫療在本次研究中提供了先進的人工智慧演算法和技術支援,並參與了MMI系統的開發和驗證,在模型的構建、訓練和優化過程中發揮了關鍵作用,確保了系統的高性能和可靠性。呼吸系統疾病研究是深睿醫療一直關注的重點,此前已發表多篇關於肺炎、肺癌、肺結核、肺腺癌等多種呼吸系統疾病的科研成果,促進臨床診斷能力的提升。深睿醫療一貫注重産學研深度合作,依託獨有的“影像+文本”雙AI引擎,在跨學科研究中成果斐然。截至目前深睿醫療科研成果累計影響因子已超1,800,700多個專利及軟著,牽頭或參與了9個科技部重大專項,15個國家自然科學基金, 30多個省市級科研項目,涵蓋了醫學影像處理、醫療大數據知識體系的構建及應用以及相關數字療法等多個研究方向。僅2023年,深睿醫療獲批兩項國家“十四五”重點研發計劃,接連在河南省、浙江省、北京市和江蘇省等地獲得科學技術進步獎等多項殊榮。

以人工智慧等創新技術為基礎的高效智慧化的手段正在優化和重塑醫生的臨床診斷路徑。未來深睿醫療將繼續努力,始終堅持創新,不斷拓寬人工智慧在醫療領域的應用場景,為疾病的精準診療提供更多可能。同時繼續深化與各類醫療機構的合作,全面促進科研成果轉化,助力國家科技創新,賦能健康中國2030。