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原标题:《柳叶刀》:胃有病,舌先知!中医舌诊+AI,诊断早期胃癌 《柳叶刀》:胃有病,舌先知!中医舌诊+AI,诊断早期胃癌 目前胃癌的诊断和筛查仍依赖胃镜检查,但由于其侵入性、高成本和需要专业内镜医生,胃镜的应用受到极大限制。 此外,由于早期缺乏典型症状,临床疾病标志物的特异性和敏感性较差,超过60%的患者在诊断时出现局部或远处转移。而局限性早期胃癌患者的5年生存率超过90%,中晚期患者的5年生存率不足30%。 因此,迫切需要新的胃癌诊断或筛查方法来提高胃癌的早期诊断率,改善该人群的预后。 四诊合参和辨证论治是中医理论的核心和瑰宝,而其中的舌诊是四诊中最为直观和常用的方法。 中医学认为“舌为脾之外候,舌苔由胃气熏蒸而成”,可见舌象与脾胃关系最为密切,其变化也能客观反映胃部健康状态。 根据中医理论,舌诊成像(颜色、大小、形状、舌苔厚度、舌苔颜色、舌苔含水量等)可反映人体的健康状态。浙江省肿瘤医院的程向东团队在《柳叶刀》EClinicalMedicine上发表的一项前瞻性队列研究结果,开发了基于舌诊成像的人工智能深度学习模型,可较准确地诊断胃癌。 ①收集328名新确诊胃癌患者及304名对照的舌诊成像及舌苔样本; ②基于舌诊成像及舌苔菌群,开发人工智能深度学习模型用于胃癌诊断,AUC分别为0.89及0.94(如使用菌种水平的数据,AUC为0.95); ③另招募937名胃癌患者及1911名对照,开发基于舌诊成像的3种胃癌诊断模型,80%作为训练集,20%作为内部验证集; ④在内部验证集中,3种诊断模型的AUC在0.88-0.92之间,在外部验证集(包含294名胃癌患者及521名对照)中,AUC在0.83-0.88之间。 图1:研究设计团队设计了血液指标和舌象的融合模型,并进一步对AI诊断模型进行溯源,发现3种AI诊断模型都是关注于舌面,均排除了背景对模型的影响。 此外,模型应用概率来判断胃癌,模型把概率大于等于50%的舌象诊断为胃癌,反之为非胃癌;结果可见,大部分概率分布于两侧,中间40-60%概率的占比较少,这表明舌象对胃癌与非胃癌的区分较好(图3)。 最后,进一步分析模型对舌象的区分, 随着概率的逐步增加,舌苔逐步增厚,红舌和青紫舌比例逐步增多,胃癌舌苔多表现为黄厚腻苔或者白腻苔,这与中医胃癌病机不谋而合。 胃癌属于中医噎膈”“反胃”“症瘕”“积聚”“胃脘痛”“痞满”等范畴。 中医认为胃癌乃情志抑郁、饮食不节等导致脾胃受损、水液运化失司,湿聚成痰,日久化热成毒,湿热痰毒瘀结于内而致。 湿热痰毒瘀结于内,则舌苔多表现为黄厚腻苔或者白腻苔,红舌及青紫舌比例增加。 图3:AI诊断模型的溯源 该研究首创了基于舌象的胃癌诊断与筛查新技术,并自主研发了“便携式舌象采集分析仪”,申请了相关专利8项,正在推动其转化应用。 考虑到舌象诊断的无创、便捷、经济等优势,这将带来巨大的社会经济价值。此外,该研究建立在中医理论的基础上,并溯源阐述了中医舌诊理论及“舌为脾之外候,舌苔由胃气熏蒸而成”等理论的科学性,应用现代科学技术丰富了中医理论的科学内涵,为推动中医诊疗技术的现代化应用做出了前沿探索。返回搜狐,查看更多 责任编辑: |
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