每經(jīng)記者｜甄素靜    每經(jīng)編輯｜魏官紅    

“主動脈疾病死亡率，比很多癌癥都更令人絕望，40%的患者沒到醫(yī)院就已離世，即便能夠及時接受手術(shù)，歐美地區(qū)死亡率仍超17%。”在接受記者采訪時，香港中文大學醫(yī)學院外科學系教授、香港威爾斯親王醫(yī)院心胸外科主任黃鴻亮提及了這樣一組觸目驚心的數(shù)據(jù)。

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作為深耕心胸外科數(shù)十年的專家，黃鴻亮及其團隊長期聚焦主動脈瘤、主動脈撕裂等高危疾病的診療難題，他見證了無數(shù)主動脈疾病患者與死神的博弈。他認為，當下，AI（人工智能）飛速發(fā)展正成為這場“生死競速”中的關(guān)鍵變量，也是他們破解“高死亡率、高漏診率、診療資源錯配”三大痛點的關(guān)鍵突破口。

日前，中國科學院香港創(chuàng)新研究院發(fā)布了最新科研成果“聆音”EchoCare超聲大模型。

黃鴻亮在接受《每日經(jīng)濟新聞》記者專訪時表示，團隊希望能結(jié)合一線臨床經(jīng)驗，探索出高危疾病診療新路徑。

40%主動脈疾病患者未到醫(yī)院便離世，30%胸痛患者在急診中被漏診

“主動脈就像城市里最繁忙的高速公路，負責將心臟血液輸送到腦部、內(nèi)臟等所有重要器官，一旦出問題，整個‘交通系統(tǒng)’都會癱瘓。”黃鴻亮形象地比喻道。主動脈最致命的問題，莫過于動脈瘤（血管壁膨脹形成“血腫瘤”）與主動脈撕裂，這兩種情況一旦發(fā)生，短則幾分鐘、長則數(shù)小時，就能奪走患者生命。

臨床數(shù)據(jù)揭示了這場“生死戰(zhàn)”的殘酷。黃鴻亮團隊通過長期研究發(fā)現(xiàn)，在抵達醫(yī)院前，40%的主動脈撕裂患者就因大出血或器官衰竭離世；即便順利入院，等待手術(shù)間隙，仍有患者因病情急轉(zhuǎn)直下離世。即便是醫(yī)療水平領(lǐng)先的歐美國家，此類疾病的手術(shù)死亡率仍高達17%~20%，且術(shù)后有33%的患者需要再次接受血管修復手術(shù)。

在香港地區(qū)，醫(yī)療資源分布情況加大了臨床難度。黃鴻亮表示，香港公立醫(yī)院中，僅3家醫(yī)院具備開展主動脈疾病急診手術(shù)的能力，其余醫(yī)院若接收此類患者，必須通過轉(zhuǎn)院才能讓患者獲得有效救治。“從患者確診到轉(zhuǎn)院，每一分、每一秒都在消耗生存機會，很多患者沒能撐到手術(shù)臺。”

更棘手的是“漏診魔咒”。由于主動脈疾病癥狀極具迷惑性，部分患者僅表現(xiàn)為腹痛、咳嗽、頭暈，與普通感冒、腸胃炎等病癥高度相似。黃鴻亮團隊研究發(fā)現(xiàn)，急診室中30%的胸痛患者實際患有主動脈相關(guān)疾病，卻因漏診被當作普通病癥處理，錯過最佳治療時機。“沒有醫(yī)生想漏診，但主動脈疾病可能堵塞腦部血管，癥狀復雜且隱蔽，再加上急診室患者量大、診療時間緊張，漏診幾乎成了行業(yè)頑疾，引入AI超聲診斷迫在眉睫。”

面對主動脈疾病的高致死率，黃鴻亮團隊很早就意識到“預(yù)防比治療更重要”。2015年，黃鴻亮團隊聯(lián)合香港威爾斯親王醫(yī)院開展了一項覆蓋1529名高血壓患者的主動脈疾病普查，通過“焦點超聲”技術(shù)為患者進行檢查，建立起龐大的疾病數(shù)據(jù)庫。

此次普查不僅取得了關(guān)鍵臨床發(fā)現(xiàn)，65歲以上男性高血壓患者的主動脈瘤檢出率顯著高于其他人群，更驗證了“早期篩查”的價值。

黃鴻亮解釋稱：“如果能在主動脈瘤破裂或撕裂前就發(fā)現(xiàn)病情，通過排期手術(shù)進行干預(yù)，死亡率可從急診手術(shù)的20%降至1%~2%，患者生存概率大幅提升。”

在普查過程中，一個現(xiàn)實難題浮出水面。超聲診斷高度依賴專業(yè)操作員，培養(yǎng)一名合格的超聲?？漆t(yī)生需要數(shù)年時間，且培訓成本高昂。“當時我們靠新?？漆t(yī)生完成1529例患者的檢查，但這種模式無法大規(guī)模推廣，香港的醫(yī)療資源有限，不可能為主動脈疾病篩查單獨培養(yǎng)大批超聲醫(yī)生。”

對16個結(jié)節(jié)分析后僅兩個需跟進，醫(yī)生困于AI“精準過剩”

正是這一“人才困局”，推動科研將目光投向AI技術(shù)。黃鴻亮表示，“我們需要一套自動化超聲診斷方案，讓非專業(yè)人員經(jīng)過簡單培訓就能操作，同時保證診斷精度，這是實現(xiàn)主動脈疾病大規(guī)模篩查的唯一路徑。”

經(jīng)過數(shù)年研發(fā)，黃鴻亮團隊與中國科學院香港創(chuàng)新研究院合作研發(fā)的AI超聲診斷模型，取得突破性進展。該模型以600名患者的超聲數(shù)據(jù)為訓練集，200余名患者數(shù)據(jù)為驗證集，通過深度學習算法、學習主動脈影像特征，最終實現(xiàn)了兩大突破：一是“標準化診斷”，解決了傳統(tǒng)超聲診斷中“操作員角度不同導致結(jié)果差異”的難題；二是“高精度測量”，在主動脈關(guān)鍵指標測量上，平均誤差僅1毫米，其重復性與一致性甚至媲美經(jīng)驗豐富的心臟科醫(yī)生。

“傳統(tǒng)超聲診斷中，不同醫(yī)生手持探頭的角度、力度不同，對同一患者的檢查結(jié)果可能存在差異。但AI能通過算法自動識別主動脈根部的標準‘觀測幀’，提取關(guān)鍵特征，無論操作員如何操作，都能輸出標準化的診斷結(jié)果。”黃鴻亮解釋道。

這一技術(shù)突破不僅提升了診斷精度，更大幅提升了效率。在急診室場景中，AI模型能在短時間內(nèi)完成對胸痛患者的初篩，快速區(qū)分“心肌梗塞、肺動脈血栓、主動脈破裂”等不同病因，為醫(yī)生鎖定高?；颊?。

“急診室里，每節(jié)省一分鐘，患者就多一分生存希望。AI相當于給醫(yī)生配備了‘精準導航’，幫助他們在海量患者中快速找到需要緊急救治的主動脈疾病患者，大幅降低漏診風險。”黃鴻亮表示，“而大模型在主動脈常規(guī)指標測量上，已經(jīng)達到甚至超過普通心臟科醫(yī)生水平，這為后續(xù)大規(guī)模推廣奠定了基礎(chǔ)。”

盡管AI模型在實驗室中表現(xiàn)亮眼，但進入臨床應(yīng)用階段，黃鴻亮團隊遭遇了“甜蜜的煩惱”，AI的“高精準”反而可能增加醫(yī)生工作量。

“以肺結(jié)節(jié)診斷為例，AI分析肺部CT影像時，會生成16個結(jié)節(jié)的分析，但可能其中只有兩個結(jié)節(jié)，在臨床上需要繼續(xù)跟進。醫(yī)生需要花額外時間從海量數(shù)據(jù)中篩選有用信息，相當于‘從沙子里淘金’。”黃鴻亮無奈地表示，這種“信息過載”問題不僅存在于心胸外科，在影像科、全科醫(yī)療等領(lǐng)域也普遍存在。

此外，AI模型在面對少見病例時的“局限性”也逐漸顯現(xiàn)。黃鴻亮坦言，“目前，我們模型主要基于常見主動脈疾病病例訓練，遇到特殊血管結(jié)構(gòu)或罕見病變時，準確性會打折扣，還需要?？漆t(yī)生進一步驗證。”

事實上，這種“人機磨合”是醫(yī)療AI行業(yè)的普遍現(xiàn)狀。黃鴻亮透露，香港醫(yī)療系統(tǒng)已在多個科室布局AI應(yīng)用：醫(yī)院管理局的臨床管理系統(tǒng)中，AI可自動識別胸部X光片的異常信號，提醒醫(yī)生重點排查；影像科通過AI輔助分析肺部CT，判斷結(jié)節(jié)良惡性。但這些系統(tǒng)均未完全實現(xiàn)“臨床閉環(huán)”，核心原因在于“AI輸出與醫(yī)生需求的匹配度仍需優(yōu)化”。

從實驗室到臨床，還需突破人員、硬件、模型三重障礙

談及AI醫(yī)療的未來，黃鴻亮既充滿期待，也保持理性。他認為，當前醫(yī)療AI要實現(xiàn)“從實驗室到臨床”大規(guī)模落地，需突破“人員、硬件、模型”三重障礙。

首先是“人員缺口”。以AI超聲大模型為例，盡管AI能解決超聲診斷的“標準化”問題，但操作探頭仍需人工完成，而在香港地區(qū)醫(yī)療系統(tǒng)中，具備超聲操作資質(zhì)的人員本就稀缺。“除非未來能研發(fā)出‘機器人自動操作探頭’，否則AI超聲診斷的普及會受限于人力供給。”

其次是“硬件瓶頸”。目前，AI超聲診斷設(shè)備尚未實現(xiàn)量產(chǎn)，高精度設(shè)備成本較高，難以在社區(qū)醫(yī)院、普通診所等基層醫(yī)療場景推廣。最后是“模型完善”。AI模型在少見病例、復雜病變上的準確性仍需提升，需要更多多中心、大樣本的病例數(shù)據(jù)進行訓練。

不過，黃鴻亮也看到了行業(yè)的積極變化。他透露，與其合作的中國科學院香港創(chuàng)新研究院等科研團隊，正推動AI超聲診斷技術(shù)“跨界應(yīng)用”，通過調(diào)整程序，同一套AI系統(tǒng)可實現(xiàn)對頸動脈、腹動脈、甲狀腺等多器官的超聲診斷，大幅提升設(shè)備利用率。“未來，我們希望讓AI超聲診斷系統(tǒng)走進社區(qū)醫(yī)院、急診室，讓更多患者能在疾病早期得到精準篩查。”

在成本與價值的權(quán)衡上，黃鴻亮有著清晰認知。“醫(yī)療AI的價值不應(yīng)簡單用降低住院費、診療費來衡量，更重要的是減少漏診、挽救生命。如果能通過AI將主動脈疾病漏診率從30%降下來，讓更多患者在早期得到治療，這才是最大價值。”

黃鴻亮最后表示，AI醫(yī)療發(fā)展需要技術(shù)創(chuàng)新與臨床需求深度融合，它不是“萬能藥”，但確實為主動脈疾病等高危病癥診療帶來了新希望。在他看來，AI不是要替代醫(yī)生，而是要成為醫(yī)生的得力助手。當前階段，AI的價值更多是提示與輔助，而非獨立診斷。“我們需要通過臨床實踐，讓AI學會篩選關(guān)鍵信息，既保證準確性，又兼顧實用性，這個磨合的過程必不可少。”

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