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鐘南山院士團(tuán)隊(duì)與騰訊AILab日前披露了利用AI預(yù)測(cè)COVID-19患者病情發(fā)展至危重概率的研究成果，可分別預(yù)測(cè)5天、10天和30天內(nèi)病情危重的概率，有助合理地為病人進(jìn)行早期分診。這項(xiàng)研究已在2020年7月15日發(fā)布于國(guó)際頂級(jí)期刊Nature子刊Nature Communications。

這項(xiàng)名為《深度學(xué)習(xí)在新冠肺炎危重患者早期分診中的應(yīng)用》的研究，是鐘南山院士團(tuán)隊(duì)與騰訊公司共同成立的大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的成果之一，第一作者分別是廣州呼吸健康研究院院長(zhǎng)助理梁文華博士，以及騰訊AI Lab醫(yī)療中心首席科學(xué)家姚建華博士、鐘南山院士、廣州呼吸健康研究院院長(zhǎng)何建行、騰訊AI Lab醫(yī)療中心負(fù)責(zé)人黃俊洲均為共同作者。

大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室副主任、騰訊醫(yī)療副總裁吳文達(dá)醫(yī)生指出，當(dāng)前新冠肺炎疫情在全球持續(xù)蔓延，高效抗疫、降低患者死亡風(fēng)險(xiǎn)，仍是取得抗疫勝利的關(guān)鍵，希望大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，以及騰訊海量的用戶觸達(dá)能力，騰訊云安全、快速部署的能力，能夠在抗疫常態(tài)化中發(fā)揮作用，更有效地防控流行病疫情。

此項(xiàng)研究基于人工智能深度學(xué)習(xí)所建立的生存模型，對(duì)COVID-19患者入院時(shí)的10項(xiàng)臨床特征進(jìn)行分析，可以幫助預(yù)測(cè)患者發(fā)展至危重病情的風(fēng)險(xiǎn)，如在患者住院期間持續(xù)采用此模型進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)更加準(zhǔn)確，有助于監(jiān)測(cè)患者住院期間的風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。依據(jù)此模型開發(fā)出的預(yù)測(cè)工具“COVID-19患者重癥早期分診系統(tǒng)”已經(jīng)在線公開于https://aihealthcare.tencent.com/COVID19-Triage_en.html，臨床醫(yī)護(hù)工作人員也可以訪問微信小程序獲得這一工具。

醫(yī)護(hù)人員只需輸入患者的臨床特征，重癥早期分診系統(tǒng)就可以返回患者在5、10和30天內(nèi)病情發(fā)展至危重的概率，進(jìn)而對(duì)患者進(jìn)行早期分診，對(duì)于COVID-19疾病的管理具有極高的臨床和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

同時(shí)，這項(xiàng)研究成果也通過Github向全球開源，以支持全球抗擊新冠疫情，Github開源項(xiàng)目查詢鏈接為https://github.com/cojocchen/covid19_critically_ill

臨床研究顯示，輕度的COVID-19患者通常是自限性的，即疾病在發(fā)生發(fā)展到一定程度后，靠機(jī)體調(diào)節(jié)能夠控制病情發(fā)展并逐漸恢復(fù)痊愈。但6.5％的患者有突然進(jìn)展為嚴(yán)重疾病的趨勢(shì)，這些重癥病例不但需要大量的醫(yī)療護(hù)理資源，其死亡率也高達(dá)49％。因此患者突然惡化為重癥是抗疫工作中主要關(guān)注的問題，盡早識(shí)別有重病風(fēng)險(xiǎn)的患者并早期進(jìn)行干預(yù)，對(duì)于患者預(yù)后的改善至關(guān)重要。同時(shí)早期識(shí)別不同風(fēng)險(xiǎn)的患者進(jìn)行有效分類，也有利于醫(yī)療資源的高效合理分配，確保最有重癥風(fēng)險(xiǎn)的患者盡快得到最合適的醫(yī)療及護(hù)理，這種能力在疫情大規(guī)模爆發(fā)時(shí)更是至關(guān)重要。

然而，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)患者進(jìn)展至重癥的風(fēng)險(xiǎn)并非易事。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，臨床中與此相關(guān)的患者特征多達(dá)74個(gè)，這使采用傳統(tǒng)方法建立準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型難以實(shí)現(xiàn)。但大數(shù)據(jù)與人工智能的發(fā)展將不可能變?yōu)榭赡?，大?shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)以騰訊AILab技術(shù)為核心，通過機(jī)器學(xué)習(xí)選擇變量算法，確定了10個(gè)患者特征指標(biāo)，包括X線影像異常、年齡、呼吸困難、慢性阻塞性肺病、合并癥數(shù)量、癌癥病史、中性粒細(xì)胞/淋巴細(xì)胞比、乳酸脫氫酶、直接膽紅素和肌酸激酶，以來自575個(gè)醫(yī)療中心的1590名COVID-19患者病例進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)而開發(fā)出深度學(xué)習(xí)生存Cox模型。這個(gè)模型可以根據(jù)COVID-19患者入院時(shí)的臨床特征，預(yù)測(cè)病情發(fā)展至危重病的風(fēng)險(xiǎn)。

Cox模型基于深度學(xué)習(xí)方法，相比傳統(tǒng)經(jīng)典方法，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)是可通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征進(jìn)行高階非線性組合，從而更深層次地建立特征與目標(biāo)函數(shù)之間的映射。經(jīng)過訓(xùn)練，所設(shè)計(jì)的模型在驗(yàn)證集上的 C-index （即一致性指數(shù)（index of concordance），通過評(píng)估模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際觀察結(jié)果的符合程度，以評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，值越接近1，準(zhǔn)確率越高）從0.876（線性模型）提升到了 0.894，AUC（指受試者工作特征曲線下面積，值在1.0和0.5之間，在AUC>0.5的情況下，AUC越接近于1，說明診斷效果越好）從 0.889 提升到了 0.911。

為測(cè)試模型的普適性，研究團(tuán)隊(duì)還對(duì)不同地理區(qū)域和不同衛(wèi)生資源水平的三個(gè)獨(dú)立隊(duì)列進(jìn)行了模型測(cè)試，三個(gè)患者隊(duì)列涵蓋武漢940例、湖北省武漢市以外地區(qū)380例，以及疫情期間未出現(xiàn)健康資源枯竭的廣東73例，外部測(cè)試病例均與模型訓(xùn)練病例范圍不重疊。三個(gè)獨(dú)立隊(duì)列測(cè)試中，C指數(shù)展現(xiàn)的重癥模型預(yù)測(cè)與實(shí)際發(fā)生一致性分別為0.878、0.769和0.967，排除10個(gè)臨床特征參數(shù)缺失超過3個(gè)以上患者后的隊(duì)列測(cè)試模型預(yù)測(cè)與實(shí)際發(fā)生一致性分別為0.890、0.852和0.967，顯示深度學(xué)習(xí)生存Cox模型的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)具有普適性。

一項(xiàng)技術(shù)只有得到實(shí)際應(yīng)用才能發(fā)揮出真正的價(jià)值。研究團(tuán)隊(duì)在深度Cox模型的基礎(chǔ)上又加了一層線性Cox模型，以便產(chǎn)生可供醫(yī)生解讀的最終結(jié)果。該線性模型會(huì)按重要性分別對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)值與10項(xiàng)特征的值賦予不同的權(quán)重，然后通過求和得到最終風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。該線性模型可以通過諾模圖進(jìn)行手動(dòng)計(jì)算，因其便利性在臨床上經(jīng)常被用來綜合各項(xiàng)數(shù)值換算最終評(píng)估分?jǐn)?shù)。通過諾模圖，醫(yī)生可以很直觀地了解各項(xiàng)觀察值與風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)之間的關(guān)系，同時(shí)也可以在沒有電腦的情況下手動(dòng)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

此外，這個(gè)AI預(yù)測(cè)系統(tǒng)較傳統(tǒng)預(yù)測(cè)模型還有其他的優(yōu)勢(shì)，包括應(yīng)用當(dāng)中自動(dòng)填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)而進(jìn)行預(yù)測(cè)，以應(yīng)對(duì)不同地區(qū)和醫(yī)院的實(shí)際情況，以及可以隨著應(yīng)用數(shù)據(jù)的增加而不斷進(jìn)化，準(zhǔn)確性可以進(jìn)一步提高。

今年2月27日，鐘南山院士團(tuán)隊(duì)與騰訊公司宣布達(dá)成合作，共同成立大數(shù)據(jù)及人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，攜手持續(xù)抗擊新冠肺炎疫情，將以大數(shù)據(jù)及人工智能攻堅(jiān)流行病、呼吸疾病和胸部疾病的篩查和防控預(yù)警。