人工智能介入检测全球最致命传染病AI steps in to detect the world's deadliest infectious disease | KCLU

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.kclu.org美国 - 英语2025-11-12 19:34:46 - 阅读时长5分钟 - 2335字
全球超过80个中低收入国家正采用人工智能技术筛查结核病,该技术通过移动X光机结合AI算法快速分析胸片,在缺乏放射科医生的偏远地区实现秒级诊断,显著提升检测效率并减少痰检样本量。世界卫生组织数据显示结核病年致死超120万人且病例持续上升,AI热力图技术能精准标记肺部病变区域,但专家同时警示发展中国家面临模型漂移、监管缺失等风险,需建立持续质量监控机制以平衡技术创新与患者安全。
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人工智能介入检测全球最致命传染病

许多中低收入国家正利用人工智能筛查结核病。该AI模型生成类似热力图的图像,用黄红色斑点标出疑似结核病灶区域。

上月的一个星期四早晨,马里邦亚巴社区健康中心正在开展结核病筛查。现场没有医生,但一位持续咳嗽的母亲仅数秒就得到诊断结果:她感染了结核病。

几年前,她能就近接受筛查已属幸运,且仍需等待一至两周等待痰检样本送至实验室出结果。

变化源于移动X光机与人工智能算法的应用。(若您不熟悉AI术语——这本质是经海量数据训练的计算机程序。)

结核病是全球头号致命传染病,每日导致3500人死亡,年死亡总数超120万,且数据持续攀升。应对疫情的关键障碍在于全球放射科医生短缺——该细菌感染通常侵袭肺部,亟需专业影像诊断。

"某些国家放射科医生不足五人,堪称灾难。即便有医生,也集中在首都。"倡导组织"遏制结核病伙伴关系"执行主任露西卡·迪蒂乌博士指出。她表示,目前80多个中低收入国家已转向AI进行结核病筛查

"这是革命性的进步。"迪蒂乌强调。以尼日利亚游牧民群体为例:"身处荒野,只有牲畜和尘土,人们却能用AI进行X光检测,这简直不可思议。"八年前,其组织正是该技术的先驱开发者之一。

AI模型现也应用于乍得难民营。"当地没有放射科医生,谁来判断X光片是否存在异常?实际上由AI完成。"全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基金执行主任彼得·桑兹表示。该基金近四年已向AI结核筛查投入近2亿美元:"这太出色了。"

支持者认为,AI正加速提升全球对偏远地区疾病的检测与控制能力;反对者则呼吁加强监管,保障中低收入国家患者权益。

显著提升诊断效率

在邦亚巴社区健康中心,这位母亲只是迪亚基特·兰辛设置的移动X光机筛查的数十人之一。作为非医生的兰辛经专业培训可操作设备,拍摄的影像即时传输至电脑,AI模型据此输出结核病风险评分及肺部热力图。

"蓝色区域无异常,红色部分则表明问题。"兰辛在筛查该母亲时解释道。他为当地非营利组织ARCAD健康促进组织工作,在西非国家开展结核病筛查,仅携带移动X光机、电脑及备用电池包(应对断电)。

母亲胸片出现多处红色斑点后,他立即采集痰样送实验室确认,并嘱其速带五名子女复检——结核病通过咳嗽、大笑或交谈的飞沫传播,家庭内极易扩散。

AI快速显示:三名子女疑似感染结核病。兰辛表示,他们将立即启动为期六个月的抗生素治疗。

"AI带来巨大改变。"获全球基金支持的ARCAD健康促进组织项目官员巴塞·凯塔解释,儿童常难以咳出深部痰液,而AI筛查引入后,团队可快速排除X光片无异常者,仅对AI提示风险者进行痰检。采用AI后痰检样本量减少约50%

结核病引领AI医疗前沿

麻省理工学院教授、计算机科学家雷吉娜·巴齐莱长期研发乳腺癌与肺癌AI检测模型。当斯里兰卡医院表示无力购买现成结核病筛查AI时,她决定为其定制开发。

"结核病是AI解决全球健康挑战的先锋领域。"巴齐莱解释道,"结核病具有可视性——X光片有明确诊断标签,只需训练模型。"她仅用数月时间、不到5万美元就完成开发:"流程简单、成本低廉、开发迅速。"

与乳腺X光或血液检测不同,结核病X光机在资源匮乏地区广泛可用,且操作培训门槛低。世卫组织数据显示,2023年结核病新增病例达1080万(2020年为1010万),绝大多数集中在中低收入国家。

迪蒂乌认为结核病只是起点。现有部分结核病AI模型已可诊断肺癌、肺炎及某些心血管疾病。巴齐莱预测,许多低收入国家将如非洲跳过固话直连手机般,快速将AI整合至医疗系统

"发展中国家将更快采用AI,因其存在巨大未满足需求,且临床医生明白需要额外支持。"她指出,"多数技术在美国研发,但应用却在其他地区。"她解释称,美国因专业协会制定的诊疗指南未广泛纳入AI(即便获FDA批准),导致技术落地缓慢。

发展中国家面临真实挑战

菲律宾放射科医生欧文·约翰·卡皮奥协助起草了该国放射学会的AI指南,近期研究了偏远省份的结核病AI筛查应用。

"高收入国家已建立AI医疗监管框架,但发展中国家面临真实挑战——技术常免费提供,却需规避风险。"他警示道。例如,若AI漏诊结核病并错误判定健康,后果严重。

英国设有此类事件报告系统保障患者安全,美国FDA批准AI模型时也有类似机制。但卡皮奥指出:"我国尚无相关法律。"

更严峻的隐患是模型可能无法提示失效或存疑案例。"模型会'漂移'——性能随时间退化。它们静默失效,不会告知正在犯错。"他强调,"这是当前主要担忧。"

此类风险可通过训练模型转交复杂案例、并引入外部专家持续质控来化解——马里兰辛的筛查项目及全球基金项目正采用该机制。但卡皮奥指出:"质控需整套专家团队,除放射科医生外,还需计算机科学家、数据科学家及AI工程师。"叠加AI的巨大能耗,"实际成本远非表面所见低廉便捷"。

支持者则认为必须对比替代方案。巴齐莱指出医生医疗失误本就普遍;全球基金的桑兹强调:"我们必须正视现实——许多应用环境中放射科医生极度稀缺,AI总好过没有。"

桑兹引用数据称,自世卫组织2021年认可该技术并发布本地化校准工具包后,全球结核病检出率显著提升。巴齐莱最终关切的是:"确诊患者能否获得相应医疗资源?"

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