田文,李晨
100853北京,中國解放軍總醫(yī)院 普通外科
目前,我國醫(yī)療技術(shù)已逐漸由傳統(tǒng)醫(yī)療、數(shù)字醫(yī)療,步入以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療和人工智能醫(yī)療為核心整合而成的嶄新的醫(yī)療體系——智慧醫(yī)療[1]。智慧醫(yī)療概念2009年由美國提出,隨后西方發(fā)達(dá)國家開始投入巨資對智慧醫(yī)療展開建設(shè)。在國家高度重視和國內(nèi)眾多專家學(xué)者努力之下,我國智慧醫(yī)療得到迅猛發(fā)展。而今這種以大數(shù)據(jù)構(gòu)建底層基礎(chǔ),以中層病例數(shù)據(jù)為參考框架,到上層診斷和手術(shù)的一體化的人機(jī)互聯(lián)、協(xié)同共進(jìn)的全新的智慧醫(yī)療體系已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域之中[2-3]。
我國甲狀腺腫瘤呈常見、高發(fā)態(tài)勢,尤以30歲以下女性多見[4]。智慧醫(yī)療衍生的一系列新技術(shù)、新業(yè)務(wù)的開展,對廣大甲狀腺患者能夠享受到更為安全、優(yōu)質(zhì)的衛(wèi)生診療服務(wù)起到了積極作用。為了使甲狀腺外科能夠向更為信息化、智能化方向發(fā)展[5],現(xiàn)對近年來甲狀腺外科智慧醫(yī)療方面的應(yīng)用做一簡單回顧,并對未來發(fā)展做些展望,以期為智慧醫(yī)療系統(tǒng)在甲狀腺外科的開展與普及奠定基礎(chǔ)。
目前甲狀腺結(jié)節(jié)檢出率呈井噴式增長,但其中甲狀腺癌不足5%。提高甲狀腺癌的檢出率,一直是甲狀腺臨床醫(yī)生的企盼,目前仍有許多技術(shù)上的問題沒有解決。智慧醫(yī)療為超聲檢查進(jìn)一步發(fā)展賦予了強(qiáng)勁動(dòng)力。
二維超聲以操作方便、分辨率高、可重復(fù)等優(yōu)點(diǎn),被廣泛用于臨床,但病灶超聲圖像表現(xiàn)多樣且繁雜,診斷靈敏度、特異度多與操作者經(jīng)驗(yàn)密切相關(guān)。為規(guī)范描述甲狀腺超聲報(bào)告,甲狀腺影像學(xué)報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)隆重登場。之后,超聲造影的面世,有效解決了甲狀腺癌病灶及周圍血流狀況不明的問題。超聲組學(xué)針對目前甲狀腺結(jié)節(jié)超聲影像危險(xiǎn)分層方法存在的問題,進(jìn)行了一系列研究。Ma等[6]對15 000幅超聲圖像,采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)分析,區(qū)分良惡性結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確度高達(dá)83.0%。但目前超聲組學(xué)圖像不一致、算法不統(tǒng)一和流程不成熟的問題,還有待解決。
在智慧醫(yī)療孕育下,又出現(xiàn)了“超聲-細(xì)胞-基因”組學(xué)[7],三者監(jiān)測內(nèi)容及方式相互補(bǔ)充,強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,以精確、直觀、量化、易行為目標(biāo),以危險(xiǎn)分層為主軸,用于甲狀腺結(jié)節(jié)大范圍篩查的體系構(gòu)建,必將迎來超聲診斷技術(shù)大幅躍升。
CT、MRI和PET-CT在甲狀腺外科術(shù)前檢查中均扮演著重要角色,各有所長,也各有所短。CT在評(píng)價(jià)腫瘤大小、有無轉(zhuǎn)移中具有重要價(jià)值;MRI在判斷腫瘤與周圍組織的關(guān)系時(shí)優(yōu)于CT;PET-CT適用于腫瘤患者全身狀況的評(píng)估。
基于智慧醫(yī)療理念的人工智能在輔助影像診斷方面也在不斷譜寫新的篇章。目前已經(jīng)可以對腫瘤形態(tài)進(jìn)行無創(chuàng)化的全面觀察,這種觀察在顯示腫瘤表面常規(guī)征象外,還涵蓋了一系列包含細(xì)胞生理、組織微環(huán)境、遺傳變異等多因素組合而成的數(shù)字化信息,這些信息在對腫瘤整體評(píng)估方面具有巨大潛能[8],影像組學(xué)[9]概念應(yīng)運(yùn)而生。Lambin等[10]在2012年對影像組學(xué)最初描述中就認(rèn)為,把 CT、MRI和PET生成的影像學(xué)資料提示的病變特征,轉(zhuǎn)化為具有高分辨率的數(shù)據(jù)空間,可使影像學(xué)脫胎換骨。
現(xiàn)在肺結(jié)節(jié)、乳腺病變研究已有所突破。Ribli等[11]構(gòu)建了基于Faster R-CNN算法 的CAD模型對乳腺X線照片的病變進(jìn)行檢測,提示可準(zhǔn)確分辨乳腺良惡性病變。Ye 等[12]使用AlexNet、GoogLeNet 和ResNet50 三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別檢測肺結(jié)節(jié),其中AlexNet檢測率達(dá)到95%,檢測性能最佳。目前用于甲狀腺結(jié)節(jié)的智慧檢測系統(tǒng)仍在研發(fā)中。若能借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對甲狀腺結(jié)節(jié)各項(xiàng)影像掃查過程動(dòng)態(tài)、自動(dòng)化分析,從而“解碼”這些可以完整反映腫瘤內(nèi)部的病理、生理、微環(huán)境的綜合影像信息,有益于破解甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性判斷和預(yù)后分析難題。
目前,已有部分醫(yī)院甲狀腺外科建立了人工智能機(jī)器人診斷系統(tǒng),將甲狀腺腫瘤患者的一般信息(年齡、性別、職業(yè)等)、影像學(xué)證據(jù)(超聲、CT、核磁、ECT等)及病理結(jié)果等錄入系統(tǒng),再行病情評(píng)估,既規(guī)范了診斷標(biāo)準(zhǔn)及流程,減少了診斷錯(cuò)誤和誤差,也大大提升了效率,降低了成本,對臨床工作有著巨大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值[13]。
世界首臺(tái)鼻竇內(nèi)窺鏡下小切口輔助甲狀腺切除手術(shù),1995年由意大利Miccoli醫(yī)生完成,于1997年作了報(bào)道,為甲狀腺外科步入微創(chuàng)時(shí)代寫下了濃墨重彩的一筆[14]。2004年在《外科理論與實(shí)踐雜志》中命名為Miccoli手術(shù),2006年被國內(nèi)學(xué)者采納沿用至今[15]。
甲狀腺外科微創(chuàng)手術(shù)日益受到歡迎。常規(guī)甲狀腺手術(shù)相較于傳統(tǒng)的胃腸手術(shù)而言,本身就屬于一臺(tái)“微創(chuàng)”手術(shù),但這種生理上的微創(chuàng)解決不了患者愛美的心理創(chuàng)傷,那就是頸部切口的美觀問題。在傳統(tǒng)臨床手術(shù)體表切口越做越小的同時(shí),甲狀腺手術(shù)的微創(chuàng)化在高科技設(shè)備的加持下也成為趨勢所在。甲狀腺外科微創(chuàng)技術(shù)包括:腔鏡輔助甲狀腺手術(shù)(video-assisted thyroidectomy,VAT)和多切口遠(yuǎn)程隧道下的完全腔鏡/機(jī)器人手術(shù)(totally endoscopic thyroidectomy,TET)[16]。微創(chuàng)手術(shù)頸部無切口、術(shù)中創(chuàng)傷小、出血量少、康復(fù)迅速等優(yōu)點(diǎn),都成為越來越多的甲狀腺腫瘤患者選擇微創(chuàng)手術(shù)的原因所在[17]。
有趣的是,盡管這種完全追求生理微創(chuàng)的手術(shù)因?yàn)椴僮骺臻g狹小,操作難度較大,術(shù)者在操作過程中很可能因?yàn)榭臻g跟角度問題出現(xiàn)所謂的“筷子效應(yīng)”,另外還因?yàn)樾g(shù)式框架設(shè)計(jì)的局限性,對適應(yīng)癥選擇也有著較高的要求[18-19],但術(shù)者和患者仍對該術(shù)式情有獨(dú)鐘。只是不為外界所知的是,世界各國的醫(yī)生自這種術(shù)式誕生之日起,就在不斷追求對這種術(shù)式進(jìn)行完善改良,有力促進(jìn)了腔鏡甲狀腺手術(shù)操作設(shè)備日益數(shù)字化和智慧化。迄今為止,常規(guī)以及改良的Miccoli手術(shù)已經(jīng)在世界范圍內(nèi)對數(shù)以萬計(jì)的甲狀腺患者進(jìn)行了救治。
與VAT相比,盡管TET在生理上達(dá)不到真正的微創(chuàng),但卻因?yàn)轭i部沒有切口,成為了許多患者心中真正的微創(chuàng)手術(shù)。2000年日本Ohgami教授完成首例胸乳入路TET,2001年仇明教授完成了我國首例胸乳入路全腔鏡手術(shù)[20],2005年王存川教授在對胸乳入路術(shù)式改進(jìn)后,率先開展了經(jīng)乳暈入路全腔鏡手術(shù)[21]。
1999年機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)面世, 2014年Byeon等[22]首次報(bào)道了應(yīng)用達(dá)芬奇機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)完成全甲狀腺切除手術(shù)及改良根治性淋巴結(jié)清掃術(shù),2016年我國 “機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)輔助甲狀腺和甲狀旁腺手術(shù)專家共識(shí)”正式出臺(tái)[23]。機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)功能更加強(qiáng)大,也更加智慧,相較于傳統(tǒng)腔鏡,術(shù)野放大倍數(shù)更大,EndoWrist手術(shù)操作臂增加的顫動(dòng)濾除功能,可幫助外科醫(yī)生完成更加穩(wěn)定、細(xì)致的精巧操作[24-26]。
TET目前在臨床應(yīng)用多還處在病例積累和不斷提高操作技術(shù)的階段,真正實(shí)現(xiàn)術(shù)者、患者、設(shè)備的有機(jī)結(jié)合,達(dá)到美容與治療的完美統(tǒng)一,還需要一定的時(shí)間和過程。
無論采取開放或是腔鏡乃至機(jī)器人完成甲狀腺手術(shù),有效保護(hù)喉返神經(jīng)(recurrent laryngeal nerve,RLN)尤為重要。甲狀腺手術(shù)在上世紀(jì)70年代正式步入了電生理時(shí)代[27],1970年Flisberg首次提出應(yīng)用IONM識(shí)別RLN[28],1996年Shedd教授首次報(bào)道在甲狀腺手術(shù)中應(yīng)用IONM,收到很好效果。
我們研究團(tuán)隊(duì)2014年開始承擔(dān)在軍內(nèi)、國內(nèi)培訓(xùn)及推廣IONM在甲狀腺術(shù)中的應(yīng)用工作,在對IONM規(guī)范化操作與解剖、病理相關(guān)性系列研究中發(fā)現(xiàn),RLN解剖、病理變異,是致術(shù)中錯(cuò)誤識(shí)別和損傷RLN的主要原因;精確把握RLN解剖病理變異狀態(tài),是提升IONM水平、有效保護(hù)RLN的前提[29]。
術(shù)中實(shí)時(shí)IONM歷經(jīng)40多年的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)了科學(xué)化、體系化、規(guī)范化的蛻變,現(xiàn)已得到普遍認(rèn)可,亦成為目前首選的RLN保護(hù)技術(shù)。
由于甲狀旁腺解剖結(jié)構(gòu)的特殊性,甲狀旁腺及血供受損,是甲狀腺手術(shù)主要的并發(fā)癥之一。智慧醫(yī)療的出現(xiàn),為術(shù)中原位保護(hù)甲狀旁腺及血供提供了技術(shù)支撐。
我們研究團(tuán)隊(duì)按照精準(zhǔn)識(shí)別—精準(zhǔn)保護(hù)—精準(zhǔn)手術(shù)的思路,從智能識(shí)別甲狀旁腺入手,積極引入新設(shè)備和技術(shù),在國內(nèi)率先將近紅外自體熒光顯像技術(shù)和吲哚青綠熒光成像技術(shù)應(yīng)用于甲狀腺手術(shù)[30],對術(shù)中精準(zhǔn)保護(hù)甲狀旁腺收到了顯著效果。在智慧醫(yī)療的牽引下,甲狀腺術(shù)中甲狀旁腺保護(hù)技術(shù)在臨床應(yīng)用日趨廣泛。
甲狀腺術(shù)中甲狀旁腺主要識(shí)別技術(shù):肉眼辨別、納米碳負(fù)顯影、術(shù)中快速冰凍等仍在普遍應(yīng)用。近年來,近紅外光(near-infrared,NIR)檢測甲狀旁腺的自發(fā)熒光[31]、NIR 檢測增強(qiáng)熒光和光學(xué)相干斷層掃描成像技術(shù)[32]等,正日益受到大家的青睞。
智慧醫(yī)療為基因研究向臨床轉(zhuǎn)化搭建了廣闊的平臺(tái),現(xiàn)已發(fā)現(xiàn)多種甲狀腺癌相關(guān)基因,為甲狀腺癌分子標(biāo)志物進(jìn)入臨床應(yīng)用奠定了實(shí)驗(yàn)室基礎(chǔ)。
用分子診斷標(biāo)記物判斷甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的研究,已由單基因突變或表達(dá)檢測向多基因篩查過渡。González 等[33]建立的多基因診斷模型,診斷敏感率高達(dá)93%,特異度達(dá)81%。美國已將3種分子診斷工具ThyGenX/ThyraMIR 、Affirma GSC和Thyroseq v3用于臨床[34]。鑒別甲狀腺濾泡癌與甲狀腺濾泡腺瘤的診斷模型相繼建立。用于術(shù)前鑒別NIFTP和甲狀腺乳頭狀癌(thyroid papillary carcinoma,PTC)的分子標(biāo)志物,步入臨床應(yīng)用已指日可待。BRAFV600E突變和 TERT 啟動(dòng)子突變用于PTC預(yù)后的價(jià)值已被認(rèn)可。miRNA是潛力巨大的甲狀腺癌生物標(biāo)志物,已在分化型甲狀腺癌(differentiated thyroid carcinoma,DTC)中鑒別出許多候選miRNAs。miRNA表達(dá)或?qū)?DTC 術(shù)后隨訪監(jiān)測提供幫助。
在智慧醫(yī)療推動(dòng)下,甲狀腺癌分子標(biāo)志物的基礎(chǔ)研究與臨床應(yīng)用結(jié)合的成果,將會(huì)越來越多。
靶向治療是腫瘤生物學(xué)干預(yù)的主要手段,是智慧醫(yī)療飛速發(fā)展的標(biāo)志性產(chǎn)物。靶向治療更新了甲狀腺癌治療理念,豐富了治療手段,使甲狀腺癌精準(zhǔn)治療有了可能。
靶向治療使特異性的靶向藥物與目標(biāo)腫瘤分子靶點(diǎn)結(jié)合,進(jìn)而達(dá)到控制腫瘤生長發(fā)展目的。近年來研發(fā)的甲狀腺癌靶向治療藥物主要有:酪氨酸激酶抑制劑、抗血管內(nèi)皮生長因子藥物、環(huán)氧酶-2 受體抑制劑等。
甲狀腺癌靶向治療現(xiàn)已用于臨床。DTC和甲狀腺髓樣癌靶向治療相對成型。未分化甲狀腺癌(anaplastic thyroid cancer, ATC)惡性程度高,發(fā)病率低,致死率高,與DTC相比,在手術(shù)、放療、化療等傳統(tǒng)治療的療效都不理想。目前凡德他尼、索拉非尼、卡博替尼等靶向藥物已批準(zhǔn)用于ATC臨床治療;拉帕提尼、魯索替尼等也成為ATC候選靶向藥物。面對眾多選擇,基于智慧醫(yī)療建立的數(shù)據(jù)庫在ATC精準(zhǔn)治療方面發(fā)揮了重大作用,通過對ATC基因變異進(jìn)行分析、整理、歸納,可篩選出預(yù)后關(guān)系最密切的基因變異,進(jìn)而選出對ATC靶點(diǎn)最為契合的靶向藥物[35]。
智慧醫(yī)療衍生的一系列新技術(shù)、新設(shè)備的應(yīng)用,從許多方面極大地改善了患者的就醫(yī)體驗(yàn)及預(yù)后的生活質(zhì)量,但由于目前仍處于發(fā)展整合的起步階段,也存在一些不足。
首先,人才培養(yǎng):腔鏡以及機(jī)器人手術(shù)的開展需要較為漫長的學(xué)習(xí)曲線以及大量的病例積累,尤其是機(jī)器人手術(shù)醫(yī)生的培訓(xùn),目前有資質(zhì)的專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)十分緊缺。其次,信息處理:智慧醫(yī)療下的人機(jī)交互以及智能診斷系統(tǒng),需要大量、全面的患者信息,對于服務(wù)器端的處理運(yùn)算能力要求極高,如何系統(tǒng)、安全地保護(hù)好這些個(gè)人信息也是需要高度重視的問題。
在外科疾病中,甲狀腺腫瘤患者的診斷相對簡單,治療方式上也早已形成規(guī)范,疾病發(fā)生發(fā)展過程相對線性化,預(yù)后也較為理想,相較于其他疾病,這種疾病特點(diǎn)比較契合智慧醫(yī)療下的模式數(shù)據(jù)化處理,較少的數(shù)據(jù)處理就可以完成早期潛在患者的篩查、手術(shù)方案的制定,便于系統(tǒng)化地管理術(shù)后的隨訪和判斷預(yù)后。另外值得一提的是,還可以很好為其他疾病建立智慧醫(yī)療系統(tǒng)打頭陣、當(dāng)先鋒、種好試驗(yàn)田。不難預(yù)料,今后信息處理能力及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理會(huì)更為簡單、便捷,各種新設(shè)備的投入使用成本也會(huì)更為低廉,智慧醫(yī)療將在整個(gè)醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮不可估量的積極作用。