动脉瘤患者的动脉瘤破裂风险有着潜在的灾难性后果，医生非常需要一种能够可靠地检测和增强临床医生表现的自动检测工具。而基于大数据的未破裂颅内动脉瘤稳定性量表，如PHASES破裂风险量表、ELAPSS生长风险量表、Juvela量表等，在行业内得到一定的认可。

据了解，医院神经外科主任医师王硕教授，在年就带领团队与同心智医共同启动开发动脉瘤AI产品“颅内动脉瘤风险评估人工智能模型”。

对此，神外世界就该动脉瘤AI模型开发的初衷，功能特点、临床应用情况及后续发展规划等问题对王硕教授进行了深度专访。

神外世界：您在年牵头与同心智医共同启动开发动脉瘤AI产品“颅内动脉瘤风险评估人工智能模型”，您当时开发的初衷是什么呢？这个AI影像软件是否纳入这些量表的指标，预测准确性如何？

王硕教授：其实颅内动脉瘤是一种良性疾病，但随时可能破裂，一旦破裂可能危及患者的生命。据国际上统计，在50岁以上的人群中，患病率大概是3.2%，意味着万人有3.2万人患病。但动脉瘤破裂率其实并不高，虽然患病率达到3.2%，但真正破裂率不高，万人中大概每年仅有80人发生破裂，可是动脉瘤一旦破裂出血，大概有近三分之二的人会死亡或重残。

随着科技的发展，无创的血管影像不断地完善，现在的核磁影像还包括CT影像，越来越多地应用于临床，发现了大量的未破裂动脉瘤。在上海一个社区调查中，中国人群大概有7%的人存在颅内动脉瘤，这个比例是相当高的。所以，对于这些未破裂动脉瘤，是为了防止其破裂出血而积极干预，还是因为无症状或未破裂而临床观察。说实话，这一直困扰着我们的患者和医生。因为一方面如果动脉瘤一旦破裂，可能危及患者生命；而另一方面，未破裂动脉瘤采用手术治疗方式，虽然死亡率极低，但术后并发症大概有10%-15%。换句话说，就是对于未破裂动脉瘤手术的效果，还存在一定风险，因为并不是所有的未破裂动脉瘤患者都能接受手术治疗而获益。所以对于未破裂动脉瘤，准确地预测其破裂的风险是我们所追求的。

既往的研究也出现了一些评估动脉瘤破裂风险评分，比如现在常用的PHASES评分还有ELAPSS评分，它们过去主要是依靠既往是不是动脉瘤，有没有出血的病史，有没有家族史，动脉瘤大小，形态，位置，年龄甚至种族，还有很多因素，比如既往有没有高血压等。现在来看，这些评分都有一定局限性。因为这些评分都是外国人做的，纳入中国人群很少，可能不太符合中国人特点。

在既往的研究中，我们发现这些模型预测准确度、精准度不足，还有些欠缺，在临床指导工作方面受技术条件限制，当时有些因素我们没法纳入，这些评分标准确实还是有些局限性。随着科技的发展，计算机技术应用越来越广泛，随着血流动力学分析和动脉瘤壁成像技术等等的出现。我们真正评估一个动脉瘤，不光要从外形来看，也需要从内部来看它血流动力学，还有对这个血管壁形态等，可以从不同的角度提示动脉瘤生长破裂的风险，提高预测动脉瘤的精准度。

因此，仍需要我们进一步深入研究，我们构建了中国人自己的一个颅内动脉瘤风险评估系统，就刚刚说的和同心智医联合开展了一个百家登记平台，我们能在既往的中国颅内动脉瘤风险预测基础上，进一步深入探讨中国人未破裂动脉瘤自然史的特点，扩大队列人群的广度，还有就是纳入考虑因素的深度。我们目前与同心智医一起合作开发了颅内动脉瘤风险评估人工智能模型。该模型可以可靠地预测未破裂动脉瘤两年内的生长破裂风险，其准确度可以达到85%以上，敏感度可达90%，特异度可达到80%。因此这个人工智能模型可以作为临床判断颅内动脉瘤风险的一个工具，及时提示高风险动脉瘤来指导临床工作，这样避免动脉瘤一旦破裂还没有预测到的结果，这是我们最终建立这种模型的一个初衷。

神外世界：目前对于未破裂颅内动脉瘤，医院是如何应对的呢？目前的检测工具有吗？

王硕教授：严格说目前国内还是刚才说的那几个评分表，就是刚才说一般的6项，7项甚至10项，主要根据家族史、自然史还有既往有没有动脉瘤破裂的病史，还有动脉瘤大小，形态位置，形状这几个因素来判断动脉瘤什么时候破裂。所以基本都还是过去常用的评分表。真正用人工智能软件评分，医院基本都基本没有做到。

神外世界：请问医生在临床判断破裂风险上，医生临床经验与AI软件的相互关系是什么？是替代还是辅助的关系，您团队和同心智医共同开发的AI软件又是如何在临床实际应用的？

王硕教授：我们开发了很多的人工智能软件，开发软件的关键是怎么样在临床上让医生能应用。我觉得很多软件还是一个辅助的作用，是帮助医生的，因为人现在还不能被AI替代，也是替代不了的，临床医生的经验是非常重要的。所以我想软件主要是一个辅助项目，由AI来辅助临床诊断，因为AI往往总结了大中心、高年资医生经验，我们通过训练和学习来构建一个智能的模型，在不断的学习反馈中完善其内在算法，从而达到或者接近甚至完全可以模拟大中心或者高年资医生的经验的一个目的。

其实它的应用可以明显提高基层医生的诊疗水平，医院医院以及一些低年资医生具有重要意义。所以，我们开发颅内动脉瘤的风险评估人工智能模型是纳入了中国两大人群的一个大型的未破裂动脉瘤，大概1,多个病例，学习和模拟了未破裂动脉瘤的自然史，并根据动脉瘤的特点进行了个体化分析。其实并不仅是动脉瘤特点，包括大小、形态位置，还包括了血流动力学还有瘤壁的一些特点，进行了个体化的分析。从而针对患者给出具体的、高度个体化的手术规划方案，从而辅助医生做出更精准的判断，指导病人是该近期手术，还是临床再观察一段时间。

我们团队也有一些经验，有些案例来分享一下。我们在年初诊发现一个动脉瘤，这个动脉瘤是体检时发现的，是未破裂动脉瘤。患者女性，63岁。因为她是体检发现，所以我们做了人工AI的评估，从各方面分析提示动脉瘤破裂风险较高。换句话说，它不稳定且风险较高，尤其两年内进展的风险比较大，所以当时建议她做手术治疗。但是，因为病人首次发现，并且无症状，所以她当时考虑到手术风险就决定再观察，当时就签字观察了。6个月后再给她做CTA，在随访结果显示动脉瘤一年以后明显生长而且是一个多囊性的。然后我们将两次片子对比，建议患者积极手术治疗，最后这个病人积极做了手术治疗。确实在术中也看到了动脉瘤，并且发现新长了一个像子囊，比较红，很容易破裂。这与临床所见比较相符，所以我们就觉得这个只是一个辅助，可以帮助医生提高判断准确性。

神外世界：医院目前对于未破裂动脉瘤的患者，尤其是门诊发现的，我们现在都在用这个AI智能软件辅助评估吗？

王硕教授：还没完全做到，现在还是在临床上处于后台使用阶段。因为人工智能软件是高年资大夫或者大中心的经验积累。所以我们现在后台逐渐让它深化学习，完善它的算法来不断提高精准度。我们现在已经可以针对未破裂动脉瘤出破裂风险报告。报告里有一个准确度，一个特异性都给到病人，来让病人看到更直观、更可靠的动脉瘤发展结果。

神外世界：对于一个未破裂动脉瘤的患者，我们团队使用的这个软件大概要多长时间能给出报告？

王硕教授：患者的资料，比如CTA、自然病史、，包括血流以及血管壁的结构等，我们将资料汇总以后，先通过算法分析后（5-10分钟），再由医生审核后出具分析报告，整个过程大概需要半天左右。

神外世界：智能软件分析所需的数据主要是CTA的数据，还需要什么数据吗？

王硕教授：过去这些平常说的动脉瘤的评分表，这些数据也是非常重要的。但是现在随着科技发展，我们现在把它纳入更多的一个深层的数据，就真正的血流方向。因为动脉瘤基本生长的位置都在血流改变的位置。所以我把这血流数据拿到了，再把动脉瘤管径，比如瘤颈和动脉瘤的直径，还有我们关键看动脉瘤瘤壁，就是动脉瘤瘤壁的厚度，有无强化，有无薄弱点。所以我们不光看到这个CTA，就是我们CT成像数据，我们可能还有血流数据，还有包括我们的高分辨核磁的数据，都要进行把它融合在一起，进行多维度、多角度的评估。当然数据越多，可能获得的判断越准确，所以可能还更需要更多的数据。

神外世界：您谈到，未破裂动脉瘤采用手术治疗方式，术后并发症大概有10%-15%。如果我们这个智能软件普及真正在临床上使用后将在哪些方面有多提高呢？

王硕教授：我们开发人工智能软件判断系统，说实话关键是解决对未破裂动脉瘤是否去干预的问题。因为刚刚我说了，虽然中国人大概在社区发现7%的患病率，但真正动脉瘤破裂率并不高。万人每年大概只有有80个病人破裂，绝大部分都不破裂的，最基本的目的是把80位挑出来，在破裂前对它进行干预，避免它自然破裂导致的高死亡率、高致残率，这是我们的初衷。真正就手术而言，包括血管内治疗、血管外治疗，对治疗方法来说，总的死亡率基本很低，真正的致残率在10%-15%，其实这方面我觉得改善的并不是太多，主要我们把这个80病人挑出来，这是我们工作的重点。

神外世界：请问动脉瘤的患病率是个人就有7个吗？

王硕教授：对，这是国际上的数据。大概是50岁成人大概是3.2，就个人有3.2个人患病。但从我们中国上海一个社区调查来看，其实中国数据还真是比较惊人，达到7%。这确实很高。

神外世界：由于动脉瘤的患病率较高，普通人群的体检您是否建议做CTA来评估是否患动脉瘤呢？如果这样，我们做这个AI产品，可能辐射面会更大，您觉得呢？

王硕教授：其实如果医疗条件达到了，CTA是无创检查，正常人群的健康体检时完全可以做一下。但是现在对中国来说，确实医疗资源还是相对比较紧张的。所以我们一般主要对这些有家族史的人检查，因为动脉瘤还是有一定遗传倾向的，像日本和芬兰是动脉瘤发病率非常高的国家。所以它主要对那些高发病率的人群提倡进行颅内血管影像检查。

在国内，医疗资源相对来说还是相对比较紧张情况下，我不太建议所有人都去做这个常规的脑血管影像检查。我想比如有家族史（比如高血压病史）的病人或者年龄50岁以上的病人多去

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