前沿资讯｜人工智能可助力呼吸道症状患者的分类

检查

约20%于初级保健医生（ primary care physicians,PCPs）处就诊的患者的症状可自发缓解消退；多达72%的就诊是由急性呼吸道症状引起。在初级保健中，过度或诊断测试的不当使用增加了随机结果的可能性。同样，对于呼吸道感染，抗生素的滥用和不当使用可能导致细菌耐药性的增加。

对此，临床指南和临床评分系统可有助于标准化诊断和治疗，但PCP报告称，在各临床实践环境中，可能因适用性的差别和缺乏时间，实际应用存在一定障碍。而机器学习模型（Machine-learning models,MLMs）是人工智能领域的发展方向之一，可以在各种临床环境中实现与医生类似的表现，并有望成为医学诊断过程的有力工具，在普通医学中具有广泛的应用和发展前景。

研究概况与结果

一项在初级保健医疗环境中进行的回顾性研究，评估了通过仅使用患者报告的临床特征（症状和体征）在医疗就诊前（分诊）对呼吸道症状进行分级的机器学习模型（Machine-learning models,MLM）的表现。研究者从1500份患者病历中提取临床文本记录，这些患者接受以下七种国际疾病分类第10版（International Classification of Diseases 10th Revision,ICD-10）的相应编码:J00（普通感冒），J10和J11（流感），J15（细菌性肺炎），J20（急性支气管炎），J44[慢性阻塞性肺疾病(Chronic obstructive pulmonary disorder,COPD)]和J45（哮喘）。

该模型对两个外部数据集中的患者进行评分，并将其分为10个风险组，数值越高代表风险越高。研究人员分析了每组结果。对于每个风险组，他们对以下结果进行了分析：

• C反应蛋白（CRP）平均值

• ICD-10编码

• 7天内在初级保健和急诊科重新评估的患者比例

• 接受胸部X线检查、提示肺炎征象的胸部X线检查结果和偶发瘤患者比例

• 接受抗生素处方的患者比例

MLM辅助分诊

研究结果显示，应用MLM特别是呼吸症状分类模型（RSTM）进行分诊时，高风险组患者比低风险组患者具有更严重的临床结局。并且，在五个较低风险组中，没有患者的胸片存在肺炎征象或有肺炎ICD-10编码。

特别的是，RSTM并不知ICD-10编码的亚型，但在第4组到第10组中，J15（细菌性肺炎）患者的评分呈上升趋势，而J00（普通感冒）和J20（急性支气管炎）患者的评分成比例下降。J44 （COPD）仅在第2组到第8组中发现，这表明该模型认为肺炎（J15）和COPD （J44）患者最有可能出现较差的临床结局，这与现实情况相符。

研究者说

RSTM评分无需医生输入，在患者进入诊室时即可准备好，从而得到一个易于使用、明确的、适用性强的评分，并产生有意义的效果。该研究作者表示，如果RSTM在临床环境应用中也有类似表现，则它可以作为一种基于网络分析的工具来应用，并可能在患者预约就诊前，在线对其进行分类。此分诊方法可能识别下呼吸道感染风险较低的患者，使其无需面对面咨询即可得到帮助。同时RSTM可以在概率较低或不存在阳性结果的组别中取消胸部X射线检查的转诊，这将减少1/3的胸部X射线检查而不会遗漏阳性X射线检查结果。

参考资料：

1.AI Can Help Triage Patients With Respiratory Symptoms.medscape.2023.July 14.

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