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人民網(wǎng)北京2月22日電 （董童）在《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》中，將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”納入湖北省臨床診斷病例標準。CT影像為何會成為診斷方法之一,對患者從確診到康復起到哪些作用？近期，武漢大學中南醫(yī)院醫(yī)學影像科主任、中華放射學會神經學專委會副主任委員徐海波，副主任張笑春接受人民網(wǎng)采訪進行解讀。

CT影像檢測與核酸檢測采用標準不同

張笑春介紹：“自從疫情開始后，我們在一線每天閱讀大量CT片并出具診斷意見。在診療工作中，發(fā)現(xiàn)胸部CT表現(xiàn)為急性炎癥的患者中，有一部分PCR檢測是陰性現(xiàn)象�！�

“從1月22日到2月5日，總結了4000多例數(shù)據(jù)。通過計算，CT陽性率是51.25%至80.98%，而核酸檢測的陽性率為30%至50%。也就是說，經過數(shù)據(jù)分析，得出了CT影像可成為診斷新冠肺炎依據(jù)的結論�！睆埿Υ赫f。

據(jù)國家衛(wèi)健委公布的數(shù)據(jù)顯示，在2月12日的新增確診病例中，包含了湖北臨床診斷病例13332例。對此，徐海波也進行了解釋。他說：“當時公布的臨床診斷病例增加了13000多，實際上是一個客觀數(shù)據(jù)，這并不是完全新增的。只不過是我們換了一個檢查方式，或者說換了一個診斷標準�！�

徐海波表示：“為什么CT檢測與核酸測定的數(shù)據(jù)結果會有一定差異性？因為這是臨床所采用的不同兩種標準。病毒核酸檢測結果呈陽性，是病理或病原學作為檢驗標準。實際上在臨床過程中，應該有80%或90%的比例，都采用的是臨床診斷病例這種方式進行診斷的。”

CT影像檢測與核酸檢測應相互輔助

從疫情伊始，新冠肺炎病毒核酸檢測一度被業(yè)內公認為“金標準”。但是，據(jù)媒體報道，在對患者進行檢查時，曾經出現(xiàn)過假陰性或假陽性的結果。為避免這一結果的出現(xiàn)，是否應該輔以CT影像檢測，讓結果更為準確？

“其實從臨床角度講，這兩種檢測方法本身就是一個相互輔助的方式。因為從臨床流行學病史、臨床實驗、化驗單，再加上影像診斷，這才是我們醫(yī)生稱之為臨床診斷標準的一整套工具。”徐海波說。

他指出：“核酸測定確實是確診新冠肺炎的最后一個判斷標準，但與CT影像相比，這兩種方法完全不一樣。CT是采用大型的、恒定的醫(yī)療設備，它比較快、準，而且操作簡單，不會受到過多的人為環(huán)節(jié)操作影響，相對來說比較穩(wěn)定；而病毒核酸的測定，要受多種因素影響。比如在人工采樣時的采集量，測定核酸時使用的試劑盒的檢測敏感性和特異性等等。”

徐海波表示：“核酸病毒測定特異性非常高，只要測斷結果為陽性，準確率就非常高。但它的缺陷在于敏感性，如果因為溫度和病毒液體破壞了試劑，或者病毒采集量沒有達到標準，與在實驗室等特定環(huán)境條件下得出的測定標準不同，都可能檢測為假陰性。所以建議用CT影像做前期診斷，再用病毒核酸測定來做最后確診�！�

“其實這兩種檢測方法本身就是同時進行的。一開始是因為核酸試劑盒的數(shù)量不能滿足疫情一線地區(qū)這么大體量的患者。這些患者在做CT檢測的同時，還要排隊等待做核酸檢測。隨著核酸試劑盒產量的增加，現(xiàn)在已經能夠實現(xiàn)同期做這兩項檢測，已經實現(xiàn)了互補�！睆埿Υ貉a充說。

應用人工智能可彌補不足提高救治率

2月初，工信部曾倡議進一步發(fā)揮人工智能賦能效用，組織科研和生產力量，把加快有效支撐疫情防控的相關產品攻關和應用作為優(yōu)先工作。加大科研攻關力度，盡快利用人工智能技術補齊疫情管控技術短板，快速推動產業(yè)生產與應用服務。

張笑春表示：“此次疫情的患者數(shù)量非常大，大體量人群集中做CT，無形中加重了影像科醫(yī)生的工作負荷。通過人工智能輔助診斷，可以彌補一線的年輕醫(yī)生的經驗不足避免漏診，也可以減少人工，提高效率。另外在方艙醫(yī)院或社區(qū)中，有了移動CT的應用，也非常便利�！�

徐海波從醫(yī)學影像的專業(yè)角度，對人工智能的作用進行了分析。他說：“在疫情一線，我們確實使用了一些新技術進行輔助工作，但遇到了診斷效率不高；醫(yī)院等級不同，醫(yī)師水平差異性大，導致結論不同；對疾病無法進行準確地預判三個瓶頸�！痹谛旌２�看來，產生這三個問題，是因為新冠肺炎作為一種全新傳染病，大家對它的病理機制不清楚、認識不足，所以無法進行深入地學習，醫(yī)生之間也無法交流經驗，造成了診斷結果參差不齊，從而讓患者等待診斷結果的時間變長，影響后續(xù)治療。

徐海波強調：“如果在做CT檢測和核酸檢測時輔以人工智能，可提高檢測結果正確性，對患者采取有效的隔離措施，進行積極治療，將患者癥狀維持在輕癥，可降低死亡率。同時，可在建立新的診斷標準或做診斷路徑時，提供大量的科學數(shù)據(jù)依據(jù)�！�

“目前，僅憑借人力資源在短時間內難以解決這三項問題。但如果合理運用人工智能，可讓醫(yī)生互相學習提高；而且由機器人在檢查過程中引導患者，就不需要影像技師進入檢查室對接病人，會降低交叉感染。比如中南醫(yī)院和推想科技研發(fā)的InferRead新冠肺炎智能輔助篩查和疫情監(jiān)測系統(tǒng)的應用，既節(jié)省了大量人力，而且通過一些功能的設定縮短了檢測時間，對臨床評估尤其是治療前后結果的對比，對醫(yī)生幫助很大。”徐海波說。