智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 李水青
編輯 | 心緣
智東西8月27日杭州報道，今日，浙江大學醫學院附屬第一醫院、阿里巴巴達摩院推出用于胸痛急診場景的AI模型iAorta。
基于該模型，醫護人員可用常規平掃CT在幾秒內識別急性主動脈綜合征（Acute Aorta Syndrome，簡稱“AAS”）。胸痛是除創傷外最常見的急診就診原因，而AAS是其中一種病情兇險、死亡率高且易漏診的心血管疾病。
據悉，iAorta可將AAS確診時間縮短至2小時內，已從1萬多名胸痛患者中精準發現21例，幫助他們得到及時救治，敏感性和特異性分別達到95.5%和99.4%。
此前8月20日，相關論文發表在國際頂級期刊《自然·醫學》（Nature Medicine）上。目前，該AI模型已在浙江首批10家醫院部署，即將全國推廣。
論文地址：
//www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z
今日，通過對話浙江大學醫學院附屬第一醫院血管外科主任張鴻坤、阿里巴巴達摩院資深算法專家許敏豐等人，智東西了解到了這一成果的具體進展、落地情況及背后研發歷程。
一、AI看片“彈窗報警”，破解災難性心血管疾病診斷痛點
醫生在臨床上如何使用iAorta模型？
根據達摩院相關專家的演示，針對每張平掃CT圖像，AI模型會用不同的顏色標記主動脈及其血管腔，自動標出可疑區域的定位熱力圖，同時配合主動脈解剖結構的重建，醫生可以非常直觀地看到AI是“怎么想”的。
AI模型連接醫院影像信息系統，幾秒鐘內對平掃CT圖像進行實時判讀，并設置“彈窗報警”。一旦AI發現高危病例，就會推送至醫生界面上，提醒醫生優先查看。系統嵌入影像報告界面，醫生無需改變操作習慣。
據浙江大學醫學院附屬第一醫院血管外科主任張鴻坤介紹，在急診就診患者中，因急性胸痛就診的患者高達4.7%，其中致命性胸痛占到胸痛患者的30%左右。
其中最為災難性的是心血管疾病——急性主動脈綜合征。主動脈是人體最重要的血管，其夾層、壁間血腫、穿透性潰瘍等結構性病變被稱為AAS。該病癥起病隱匿、進展迅速，但難以第一時間確診。
AAS病情兇險、死亡率高，在24小時內若不能確診并處理，死亡率可達30%；AAS的癥狀容易與心梗、腸胃炎等混淆，漏診、誤診、延誤診斷率高，國內外文獻報道其漏診率高達40%，難以第一時間確診。
然而，現有的AAS確診檢查方式嚴重受限。主流確診手段為主動脈CTA，該手段需要注射造影劑，有過敏和腎損風險，很多基層醫院沒有普及，病人往往難以及時意識并進行這一檢查。
相對來說，平掃CT普及率高，檢查便捷，僅需幾分鐘就能完成。如果能用平掃CT進行急性主動脈綜合征檢查，那么AAS確診檢查將變得十分便捷。
為此，浙大一院與達摩院組建聯合研究團隊，首創“平掃CT+AI”識別AAS，幫助醫生早期確診。
達摩院資深算法專家許敏豐介紹，平掃CT是超半數胸痛急診患者接受的第一道影像檢查，但傳統上對心血管的檢查效果不佳。
團隊基于在“平掃CT+AI”方向上的技術積累，用三年多時間研發出AI模型iAorta，可在幾秒內勾畫主動脈及其血管腔，判斷血管壁有無結構變化，從而精準識別AAS。
二、大量臨床試驗：漏診率降低至4.8%，確診時間縮短至2小時內
張鴻坤告訴我們，在2021年-2023年的回顧性研究中，研究團隊先是分析了國內三家醫院超13萬名胸痛急診患者的就診記錄，發現其中48.8%的AAS患者在初診時被遺漏。
研究人員用AI識別這些患者當時的平掃CT影像，可將漏診率降低至4.8%。
iAorta模型相比起人類醫生的診斷能力如何？在人機對照試驗中，研究團隊在論文中進行了一項AI與11名醫生的人機對比實驗，包括4位低年資、4位中年資和3位高年資醫生，發現三組醫生的診斷敏感性都顯著低于AI。
不過，經AI輔助勾畫主動脈結構后，三組醫生的診斷敏感性都有所上升，尤其是低年資醫生的診斷敏感性顯著提升40%，可達到或超過高年資醫生。
同時，研究團隊在論文中進行了一項對比觀察實驗，比較醫生單獨閱片與AI輔助下閱片的能力。實驗在浙江省內三甲醫院進行，總共測試13846例胸痛急診患者的平掃CT影像，其中有11例AAS患者。A組（醫生單獨閱片）僅識別出2例AAS患者（2/11），而B組（AI輔助醫生閱片）識別出了9例AAS患者（9/11）。
在2024年12月至今的前瞻干預性研究中，團隊將AI模型部署在上海一家三甲醫院胸痛中心，實時分析胸痛患者的影像，一旦發現異常就向醫生“彈窗報警”。
兩個月內，iAorta模型從15584人中精準找出21例（共22例）AAS患者，敏感性和特異性分別達到95.5%和99.4%。
AI還大幅縮短了確診所需時間，幫助患者贏得黃金救治窗口。上述21名患者從入院到確診平均只需1.7小時，而歐美國家的中位確診時間為4.3小時。
其中，一名43歲患者因“上腹部鈍痛12小時”入院，醫生初診考慮膽囊結石并開具上腹部平掃CT檢查，iAorta模型從中發現主動脈夾層，患者隨后接受主動脈CTA確診，全程只用了1.6小時。
可以看到，除了提升診斷準確性，iAorta模型有望顯著減少AAS患者確診所需的時間，從而提升患者生存率，改善預后。
三、醫療與AI團隊交叉探討滿足臨床需求，首批10家醫院已部署
據悉，整個研發過程中，浙一團隊與達摩院團隊在醫學與人工智能之間保持深入的交叉學科探討，使得AI技術真正服務于臨床需求。
比如在項目初期，達摩院團隊關注的是主動脈壁的管徑測量與曲率變化，希望AI抓去管徑是否增粗、曲率是否變大。但醫生指出，應當回歸疾病的病理本質去思考。
急性主動脈綜合征的發病機制在于主動脈內膜撕裂，繼而形成夾層或壁間血腫。只有從這個病理機制出發，AI模型才能更準確地學習疾病的影像特征，也更便于醫生去理解和信任模型的輸出。最后，雙方重新定義了標注方式，新增了對主動脈血管區域和真腔區域的精準標注，讓模型學習的方向更符合臨床實際。
再比如，醫生在面對病人時，更關心的不僅是“有沒有風險”，而是“風險具體在哪”“風險有多高”“是否需要立即干預”。這就對AI模型的可解釋性、界面交互設計、解剖結構定位等提出了更高要求。最后，系統將AI預測的概率與主動脈分段結構結合展示，并添加AI認為可疑位置的可視化熱力圖。
浙大一院血管外科主任張鴻坤表示：“我們將推廣這項有溫度的AI技術，尤其是讓醫療資源和醫生經驗相對受限的基層醫院受益，提升各層級醫院對主動脈疾病整體的診治水平，探索主動脈AI急診‘浙江方案’，為‘健康中國2030’作貢獻。”
目前，浙江首批10家醫院，包括浙大一院、紹興市中心醫院、衢州市人民醫院、衢州市柯城區人民醫院、湖州市中心醫院、溫州瑞安市人民醫院等已率先部署該模型，形成診斷、轉運、救治的快速通道。研究團隊正進一步降低技術接入門檻，加速向全國更多地區推廣。
結語：將急癥診斷關口前移，下一步將加強愈后判斷
繼達摩院胰腺癌篩查AI模型DAMO PANDA、胃癌影像篩查AI模型DAMO GRAPE成果登上國際頂級期刊《自然·醫學》后，用于胸痛急診場景的AI模型iAorta再次登上了這一頂刊。
除此之外，其在國際上率先研發出“一掃多查”醫療AI技術已應用于食管癌、結直腸癌、肝癌等癌癥，骨質疏松、脂肪肝等慢性病。
“一掃多查”醫療AI技術目前主要是把關口前移，下一步，達摩院還將聯合多家醫院通過技術開發和臨床研究，持續提升模型精準度及認可度，并推動AI助力手術效果及愈后判斷。
