導語：利用人工智能模型，可早期識別以精神分裂癥、抑郁癥、焦慮癥等為代表的精神障礙風險。華西專家團隊與國內(nèi)高端醫(yī)療AI企業(yè)聯(lián)影智能的這項最新合作研究成果在柳葉刀子刊發(fā)表，研究顯示，該技術(shù)成果可令精神障礙高危人群通過臨床腦部影像掃描檢查，從更精準的人工智能技術(shù)中獲益。
上海2023年5月9日 /美通社/ -- 時代飛速更迭，人類精神危機正逐步走向臺前。《世界衛(wèi)生精神報告》顯示，全球范圍內(nèi)，每八個人里就有一人可能罹患精神障礙，而在每年約80,000起自殺事件里，精神障礙患者占據(jù)了其中絕大部分的數(shù)量。它們不僅給個體帶來了沉重的痛苦和折磨，也給全球帶來了嚴重的疾病負擔。
近日，由四川大學華西醫(yī)院發(fā)起，聯(lián)合四川大學生物治療國家重點實驗室、聯(lián)影智能、綿陽市第三人民醫(yī)院、自貢市第五人民醫(yī)院和美國辛辛那提大學，在《柳葉刀》子刊《eBioMedicine》（影響因子：11.205）發(fā)表了題為"Detecting individuals with severe mental illness using artificial intelligence applied to magnetic resonance imaging"的最新研究成果。該研究所開發(fā)的人工智能模型可早期篩查精神障礙高危人群患病風險。論文第一作者為呂粟教授團隊張文靜博士后。
華西-聯(lián)影智能研究成果登柳葉刀子刊
由患者常規(guī)檢查影像數(shù)據(jù)訓練而成，數(shù)據(jù)集規(guī)模為世界最大
現(xiàn)階段，精神障礙主要包括抑郁癥、焦慮癥、精神分裂癥、雙相情感障礙等。而真正從精神健康到發(fā)病的過程十分緩慢，且大部分精神障礙患者從首次發(fā)病到接受治療之間往往也存在一定時間延遲，準確識別精神障礙人群并進行早期干預是一大臨床痛點。
然而，此前針對該方向所開發(fā)的人工智能模型所采用的影像數(shù)據(jù)往往對影像掃描設(shè)備性能要求較高，且掃描耗時長、成本高昂，在臨床應用上有所限制。另外，前期研究的樣本量較小，大多數(shù)研究納入的受試者均未過千，尚未出現(xiàn)一種樣本足夠多、能夠適用于臨床輔助診斷的人工智能模型，去有效識別這些藏匿于大腦深處的精神障礙風險。
聚焦臨床、深入臨床。華西專家團隊以臨床腦部磁共振成像為切入點，開展了一項人工智能模型研究，利用大規(guī)模臨床影像數(shù)據(jù)，構(gòu)建了針對嚴重精神疾病（包括抑郁癥、精神分裂癥、焦慮癥等）的機器學習模型，可有效識別嚴重精神障礙高危人群，助力精神健康早期篩查。
論文研究框架
該研究建立了基于華西醫(yī)院精神衛(wèi)生中心精神科的14915名嚴重精神疾病患者和4538名健康參與者影像數(shù)據(jù)構(gòu)成的訓練數(shù)據(jù)集，并基于綿陽市第三人民醫(yī)院的290名患者和310名健康參與者的臨床影像數(shù)據(jù)中完成了驗證分析。值得一提的是，該研究的訓練數(shù)據(jù)集是迄今為止最大規(guī)模的精神障礙樣本。
驗證結(jié)果顯示，該模型在成功鑒別嚴重精神疾病患者和健康對照組個體方面和其他模型表現(xiàn)相當，同時該模型的泛化能力要顯著強于其他類似的人工智能模型。這意味著該模型針對不同掃描條件、不同掃描設(shè)備下的臨床影像數(shù)據(jù)的識別更為穩(wěn)定、優(yōu)異，將在不同醫(yī)院及不同磁共振影像掃描設(shè)備上具備廣闊應用空間。
有效排除主觀因素干擾，AI評估準確性高于量表自測62%
現(xiàn)階段，針對精神障礙的診斷和治療評估主要依賴臨床癥狀，一定程度上受醫(yī)患雙方主觀因素的影響。因此，針對精神障礙的臨床診療迫切需求一種客觀的生物學表征以進行準確高效的指導。
那么基于客觀影像數(shù)據(jù)通過AI的方式早期識別精神障礙，與臨床傳統(tǒng)的量表評估、結(jié)構(gòu)式訪談等方式相比，有何優(yōu)勢？
為進一步驗證該模型在現(xiàn)實環(huán)境中檢測精神疾病風險的實際效用，研究同時招募了148名醫(yī)學生作為被試。（臨床研究表明，由于醫(yī)學教育的高壓力環(huán)境影響，醫(yī)學生人群的焦慮和抑郁的發(fā)病率相對較高。）驗證結(jié)果顯示，該人工智能模型更好地模擬了臨床醫(yī)生的診斷結(jié)果，其敏感性要顯著高于醫(yī)學生群體自我評估的患病風險（84% vs 22%）。
這也證明了該模型能夠較為早期的預測被試者潛在的患病風險，并有效排除被試者在自我評估患病風險時的主觀因素干擾，進一步佐證該項技術(shù)成果在臨床轉(zhuǎn)化中的高可能性，后續(xù)或?qū)⒂行椭缙谧R別和干預嚴重精神疾病的高危人群。
張文靜博士指出，"該研究成果具有較大臨床應用前景，未來有望對包括精神疾病患者家屬、留守老年人群、高壓學生群體等患病潛在高危人群開展基于頭部磁共振檢查的精神健康早期篩查，以便醫(yī)生盡早給予早期干預治療，避免后續(xù)進一步發(fā)展成為確定疾病。"
"精神影像學"臨床轉(zhuǎn)化應用之一，助力精神疾患診療
值得一提的是，本研究是在新興交叉學科"精神影像學"領(lǐng)域一大重要臨床轉(zhuǎn)化應用成果。"精神影像學"是四川大學華西醫(yī)院龔啟勇教授和呂粟教授基于團隊近二十年的研究成果所提出的影像學的新分支，是一個醫(yī)學、心理與腦認知科學、神經(jīng)科學、理工、化學及計算機等多學科交叉的新型學科領(lǐng)域，其主要目的是以影像學手段來客觀、定量地分析人腦活動機制。
精神影像學的出現(xiàn)，填補了影像學領(lǐng)域?qū)δX活動和精神障礙研究的空白，為心理學的發(fā)展開辟了一條新的途徑，相關(guān)理論基礎(chǔ)也發(fā)表于影像學頂刊《 Radiology 》。四川大學華西精神影像團隊正持續(xù)致力于精神影像的臨床轉(zhuǎn)化，以揭示患者和高危人群的特異性腦影像靶點，用于疾病的發(fā)病預測，個體化治療，臨床預后評估等。
呂粟教授強調(diào)，近年來，做好新時代心理健康和精神衛(wèi)生工作已上升至國家戰(zhàn)略，精神疾病為我國帶來的社會負擔不容忽視。"此次開發(fā)的基于磁共振影像的嚴重精神疾病篩查模型實用、高效，適用于臨床場景，將有效助力醫(yī)生提升診斷效率與精準度，以實現(xiàn)嚴重精神疾病的早期識別，未來也將有望為患者實施更有針對性的干預手段。"
今年2月，由四川大學華西醫(yī)院、山東第一醫(yī)科大學腦科學與類腦研究院倡導發(fā)起，聯(lián)合國內(nèi)128家醫(yī)療機構(gòu)及聯(lián)影共同成立了中國精神影像聯(lián)盟（Chinese Association of Psychoradiology，CAP）。聯(lián)盟旨在以精神影像研究為紐帶，通過資源共享、專家互動、成員互助，共同推進中國精神影像的高質(zhì)量均衡發(fā)展，提升精神影像的總體水平和國際影響力。
"本次研究是產(chǎn)、學、研、醫(yī)協(xié)同創(chuàng)新的成功實踐。作為中國精神影像聯(lián)盟中的產(chǎn)業(yè)力量，聯(lián)影智能將繼續(xù)以人工智能技術(shù)助力精神影像學科前沿創(chuàng)新，共同攻克生命健康難題。"聯(lián)影智能研究院院長石峰博士指出。
呂粟教授同步強調(diào)，"本研究是華西醫(yī)院在精神影像學科成果轉(zhuǎn)化之路的重要起點。作為一種新興交叉學科，精神影像學科目前還是星星之火，華西醫(yī)院作為中國精神影像聯(lián)盟的發(fā)起單位，希望能為精神影像學科原創(chuàng)性技術(shù)轉(zhuǎn)化建立優(yōu)質(zhì)平臺，共同推進一批富有學術(shù)影響力的成果。"
