全球首个！浙一和阿里出手，破解“致命漏诊”_风闻

　　对急诊医生来说，AI提供了一双永不疲倦、始终警觉的眼睛，第一时间找出“血管炸弹”AAS。

　　**撰文 |**凌   骏

　　责编丨汪   航

　　“血管炸弹”“十万火急”“心惊胆战”……

　　回忆起自己遇到的主动脉夹层病例，不少急诊医生至今还后怕，因为起病急、进展快、致死率极高。

　　更令人心惊的是，主动脉夹层识别难度高，容易漏诊，引发医患纠纷。

　　近日，顶刊《自然·医学》发表了一项中国的最新研究成果，只需平扫CT，AI即可实现对急性主动脉综合征（AAS）的快速诊断，确诊时间可缩短至2小时以内，漏诊率从48.8%降至4.8%。

　　浙江大学医学院附属第一医院、阿里巴巴达摩院等历经3年联合研发出AI模型iAorta，已从1万多名胸痛患者中精准发现21例AAS，帮助他们得到及时救治。

　　该AI模型已在浙江首批10家医院签约部署，即将全国推广。

　　漏诊之殇

　　急诊室里，一名28岁年轻男性大汗淋漓，主诉腰酸背痛、下肢无力。

　　医生怀疑腰椎问题，做了一系列腰椎检查，仍没有发现明显异常。但患者血压持续飙升，不久后陷入了昏迷。

　　医生这才开始怀疑主动脉问题，做了主动脉造影CT检查，确诊为B型主动脉夹层。

　　此时，距离患者入院已经过去了7小时，虽经医生全力抢救保住性命，但下肢和双肾都因长期缺血而严重受损。

　　这只是论文回顾性研究阶段的一个案例。

　　此次回顾性研究共记录13万名急诊胸痛患者，包括248名AAS患者，其中121名在初诊时被遗漏，高达48.8%。国内外多项研究也都显示，AAS漏诊率普遍可达30%-40%，尤其是在基层医院，医生缺乏系统化的培训和识别流程。

　　为什么AAS漏诊如此之普遍？

　　AAS，是一组以主动脉壁完整性受到破坏为特点的主动脉急症，主要包括主动脉夹层、主动脉壁内血肿和动脉粥样溃疡等，典型的临床表现是剧烈撕裂样的胸背痛。

　　但很多人的初识症状并不典型。像上面提到的腰酸、下肢无力就是，临床上还会出现咽喉疼痛、腹痛腹泻等罕见情况，难免第一时间被误认为是胃肠炎或神经系统疾病。

　　即便初诊医生想到了AAS的可能性，影像学检查又是一道难关。

　　作为诊断“金标准”的CTA检查，费用高、排队时间长，可及性低，很多基层医院根本没有条件做。造影剂还存在诱发并发症的风险，孕妇、肾功能不全的患者也不能做。

　　所以，究竟有没有一种办法，能够在急诊场景下帮助医生，从杂乱复杂的症状中精准识别出AAS呢？

　　急诊室里的灵感

　　灵感来自于一名血管外科医生的急诊值班经历。

　　2022年一个深夜，浙大一院血管外科主任张鸿坤团队的向一郎，遇到了一名不愿做CTA的年轻胸痛患者，他只拍了常规的平扫CT。

　　急诊医生拿着片子问向一郎，主动脉看起来是不是有点问题？但平扫CT片对比度太低了，两人都看不清楚。

　　这时候，患者的疼痛已经减轻，想要直接离开。向一郎拦下了他，坚持要他做个CTA检查。结果一看，主动脉果然已经出现溃疡，再发展下去就会破裂，后果不堪设想。

　　这让向一郎想到，超过一半的胸痛患者会在检查其他部位时做平扫CT，这会不会是早期发现AAS的关键突破口？

　　这其实不是一个新想法。有经验的医生能够在高质量的平扫CT片看到血管内膜的漂移或撕裂，从而判断AAS，但这高度依赖于医生经验和图像质量。

　　通常情况下，AAS在平扫CT中的早期表现，正常人和患者之间的差异非常小，人眼几乎察觉不到。

　　如果人眼难以分辨，那AI可以吗？

　　杭州两支力量的联手

　　浙一血管外科团队将目光投向了达摩院医疗AI实验室，张鸿坤与达摩院资深算法专家许敏丰相识多年，他们都身处杭州，交流频繁，志趣相投，希望用AI来解决临床难题。

　　许敏丰长期钻研医疗影像，尤其是平扫CT，希望用AI来识别其中的微弱信号。在新冠疫情之初，他就带领团队紧急研发出新冠肺炎CT影像AI辅助诊断系统，落地600多家医院，服务80多万人次，获评全国科技抗疫先进集体和先进个人。

　　但“平扫CT+AI”用来识别AAS，难度远超肺炎，也远超许敏丰的预期，这项研究一做就是3年多。

　　许敏丰介绍，AAS在平扫CT上的早期表现可能只是一些轻微的密度改变、管壁不规则、肿胀，信号微弱。同时，主动脉全程长达数十厘米，从升主动脉到腹主动脉都有可能出现病变，这要求AI模型对血管结构有整体的感知。

　　更大挑战的是，AAS不同类型发病机制和影像特征差别大，导致样本稀缺且难以标注，要构建高质量的训练数据集非常不容易。

　　这里面也走过不少弯路，有过不少碰撞。

　　一开始，达摩院AI专家想参考慢性心血管疾病，从管径有没有增粗、曲率有没有变大入手，教会AI识别AAS。但张鸿坤团队觉得，还是得理解AAS的疾病机理，它本质上是血流撕开了血管内壁。

　　最终，联合研究团队调整了训练模式，由医生在增强CT上勾画出血管壁和原本的血管“真腔”，再用配准算法“复制”到平扫CT上，教AI从平扫CT上找出血管壁结构的异常。

　　“医生的临床经验是算法的‘先验知识’，我们将其融入整个算法设计中，对提升模型性能起到了关键作用。”许敏丰说。

　　碰撞的成果显著。这款名为iAorta的模型开发出来后，研究团队用它去检查那121名初诊被遗漏的患者，AI能识别出109例。也就是说，可以把漏诊率从48.8%降低到4.8%。

　　包括那位一开始被怀疑为腰椎问题的年轻患者，他拍的第一张腰椎CT，其实已经存在AI可以识别的致命提示。

　　达摩院算法专家周彦捷感慨，在论文里，这只是一行冰冷的数字，但在现实里，那是被错过的、无比珍贵的7个小时。

　　抢救回的21个生命

　　准确率只是AI模型的第一关。

　　“一款医疗AI模型，首先是不能成为医生的‘负担’，也就是要无缝嵌入到医生的工作流之中；最好是要获得医生的信任，尽可能地具备可解释性。”张鸿坤表示。

　　为此，达摩院开发了一套系统，和医院的影像归档系统实时连接。当CT扫描结束，算法在后台数秒钟就完成读片，如果是高风险的AAS患者，AI会实时“红色弹框”给医生。

　　医生点进去，不止能看到AI给出的AAS概率值，更重要的是，AI重建了血管三维图像，勾画出主动脉外壁和真腔，并且点出怀疑的病灶位置在哪里。

　　比起直接抛给医生一个结论，这样显然更能让医生理解AI为什么得出这个结论，从而评估AI的结论有多靠谱。

　　毕竟，医生和AI，要联手做一个生死攸关的结论。

　　根据前瞻性多中心研究结果，14436例平扫CT中共有14个AAS相关阳性结果，对照组放射科医生初筛诊断出3个，而经过iAorta辅助的医生，检出数提升到11个，灵敏度从21%提高到79%。

　　在上海一家试点三甲医院胸痛中心，两个月内，iAorta模型辅助医生，从15584人中精准找出21例AAS患者（总计包含22名），敏感性和特异性分别达到95.5%和99.4%。

　　而且，这21名AAS患者确诊的时间仅有102分钟，也就是从入院算起，到最终CTA结果出来确诊，只要1.7小时。而文献显示，A型主动脉夹层此前的中位确诊时间是4.3小时。

　　对于AAS患者来说，每1小时，都对应着1%-2%的生机。

　　建立基层急救防线

　　历时三年多的开发和完善，总计20余万名患者入组，研究团队在论文里写道，iAorta在大规模真实临床环境中展现的强大性能，使平扫CT有潜力成为一种更高效的AAS排查工具。

　　目前，浙一、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首批10家医院，已率先签约部署iAorta模型，形成了AAS诊断、转运、救治的快速通道。

　　研究团队正进一步降低技术接入门槛，加速向全国更多地区推广。

　　张鸿坤表示：“我们希望推广这项有温度的AI技术，提升各层级医院对主动脉疾病整体的诊治水平，探索主动脉AI急诊‘浙江方案’，为‘健康中国2030’作贡献。”

　　毕竟，相比起浙一，更广泛的县级医院、社区医院甚至乡镇卫生院，可能更需要这样的AI模型。在家门口做平扫CT，实时发到上级医院，AI昼夜不休地预警，构成一道最高效的急救防线。

　　绍兴市中心医院副院长王国富对此感触很深，“部署了AI后，增加了我们基层医生的信心。”

　　据了解，该院医共体的分院都是将放射片传输到中心医院，因此中心医院部署iAorta模型后，相当于基层医院也能用上。AI一旦从上传的CT片中发现AAS，便迅速预警，分院立即将病人送至中心医院，从而构建起15分钟的抢救圈。

　　研究还有个惊喜的发现，在人机读片对比研究中，虽然高年资、中年资和低年资医生的准确率都要低于AI，但是在有AI辅助的情况下，医生的敏感性都有提升，低年资医生最为显著，大幅提升40%，可以达到甚至超过高年资医生。

　　张鸿坤坚信，医疗不能过于依赖大医院的先进设备、大专家的“个体经验”。

　　“AI永远都不能替代医生。但如果年轻医生需要经历‘漏诊’才能成长，未免代价太过惨痛。我希望看到的是，通过AI技术加持，能让更多医生变得更有底气。即使是年轻医生、基层医生，也可以做出高水平的诊断和决策。”张鸿坤说。

　　“平扫CT+AI”：达摩院的征程

　　作为我国目前临床应用最广、普及率最高、成本最低的影像学检查手段之一，平扫CT在AI时代还有更多可能性。

　　“它当中存在着诸多有价值，但医生难以观测，或容易忽略的疾病信息。而这正好是AI的强项，我们做的所有工作，就是想充分挖掘平扫CT的潜力。”许敏丰说，结合平扫CT的AI诊断策略，无需额外增加任何的医疗成本。

　　AAS并非达摩院的第一次尝试，事实上，他们死磕“平扫CT+AI”这条技术路线多年。

　　2023年，达摩院发布了基于“平扫CT+AI”的胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA，登上《自然·医学》，该刊还专门配发评论文章指出：一个医疗影像AI的黄金时代已准备就绪。该模型已获FDA“突破性医疗器械认定”。

　　今年6月，全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE再次发表在《自然·医学》，它瞄准了胃镜在中国普及率不高的短板，首次利用平扫CT影像识别胃癌病灶。

　　而对达摩院医疗AI团队来说，更大的愿景是“一扫多查”，即通过一次平扫CT识别多种传统手段难以发现的病变，包括消化系统肿瘤、胸痛急症，以及骨质疏松、脂肪肝等慢性病。

　　“我们希望做有温度的技术，不给患者或者医务工作者带来额外的负担，并且真正普惠到医疗资源受限的地区和人群。”许敏丰说。

　　浙江大学医学院附属第一医院血管外科是浙江省内建立最早、规模和实力顶尖的血管外科中心，与肝胆、胃肠外科共同获得国家重点学科（普外科），与心脏外科联合申报获得国家心脏和大血管临床重点专科，主动脉疾病诊治病例数位居全国前列。

　　张鸿坤教授团队长期致力于血管疾病创新医疗器械的研发与临床转化，团队首创“原位开窗+分支支架”联合重建主动脉弓上分支动脉的新理念，完成了国际上最大样本量的单中心主动脉弓部原位开窗手术，并率先完成支架原位开窗体外疲劳试验，相关技术已建立标准流程和并发症防治措施，显著降低了手术创伤和死亡率，多次荣获浙江省科学技术进步奖。

　　论文链接

　　https://www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z