近日，我校附屬第三醫院耳鼻咽喉頭頸外科楊欽泰教授（通訊作者）團隊聯合清華珠三角研究院韓藍青教授（共同通訊）和任勇研究員（共一），我校附屬第三醫院病理科邵春奎教授和陳健寧教授（共一），中山眼科中心林浩添教授、附屬第五醫院洪海裕教授、附屬第七醫院孫悅奇教授等，在柳葉刀子刊EBioMedicine在線發表了“Artificial intelligence for cellular phenotyping diagnosis of nasal polyps by whole-slide imaging”。
嗜酸性慢性鼻竇炎伴鼻息肉具有治療效果差和高復發率的特點，嚴重影響了患者的生活質量，對其進行病理分型和個體化治療具有重要臨床價值。隨著研究的進一步深入，鼻息肉根據復發率不同被劃分為5種細胞表型，團隊在第一代人工智能慢性鼻竇炎診斷平臺（AICEP 1.0; The Journal of Allergy and Clinical Immunology主題文章https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.12.002）的基礎上，研發功能更加強大的第二代人工智能慢性鼻竇炎診斷平臺（AICEP 2.0）旨在實現快速準確診斷多種鼻息肉細胞表型，實現患者個體化的臨床診療，減少鼻息肉的復發率。
四種鼻息肉細胞表型分類過程示意圖：A，四種不同表型的鼻息肉患者。B，將鼻息肉玻片通過掃描儀轉化為全玻片數字化圖像（whole-slide imagings, WSIs）。C，WSIs被自動分割成許多個pathch。D，將patches 輸入到由EfficientNet B5進行訓練的AICEP 2.0。E，AICEP 2.0輸出鼻息肉四種細胞表型的結果。F，針對不同鼻息肉細胞表型給予個體化治療。
為了構建和驗證AICEP 2.0，團隊主要成員吳慶武、袁聯雄、張雅娜、鄧慧儀、鄭瑞和黃雪琨等共納入453名慢性鼻竇炎伴鼻息肉（chronic rhinosinusitis with nasal polyps, CRSwNP）患者。其中，①構建AICEP 2.0時，篩選出179例患者(WSIs)，在400×HPF下從感興趣的區域自動提取了24625個patches，并由兩位病理醫生計算這些patches中各種炎癥細胞的數量。②為了評估AICEP 2.0應用于前瞻性隊列的性能，納入158例CRSwNP患者，他們分別于2020年6月至2020年12月接受鼻內鏡手術，并提取了他們術前臨床基本特征。③為了解不同鼻息肉細胞表型的復發率，團隊在回顧性隊列中應用了AICEP 2.0，總共納入2016年5月至2017年6月行手術治療的116例CRSwNP患者。
研究結果顯示，①AICEP 2.0對之前的AICEP 1.0進行了擴展，進一步分析了鼻息肉細胞表型，并且可以通過熱圖顯示四種炎性細胞在WSI中的分布及濃度。②在4種性能評價指標里，AICEP 2.0的性能均優于1.0版本。③基于WSI的CRSwNP四種細胞表型具有不同的臨床特征，可以預測患者不同的預后，并有利于個性化治療。
基于WSI鼻息肉四種細胞表型全景顯示圖: A，嗜酸性細胞主導的表型（E）。B，淋巴細胞和漿細胞主導的表型（LP）。C，嗜酸性粒細胞以及淋巴細胞和漿細胞主導的表型（E+LP）。D，中性粒細胞以及淋巴細胞和漿細胞主導的表型（N+LP）。
該成果也是我校附屬第三醫院與清華珠三角研究院自2019年4月聯合成立“醫學人工智能中心”后的又一研究成果。醫學人工智能中心基于我校附屬第三醫院“一體兩翼、三城四院”發展格局下豐富的醫療資源，多個學科群的優勢和特色以及清華珠三角研究院在人工智能領域的技術優勢，著力建設三大平臺：醫療影像輔助診療平臺、人工智能技術服務平臺、專業技術人才培訓平臺。
