人工智能(artificialintelligence，AI)在20世纪50年代正式确立为一门学科，其广泛地包含了用计算机模拟智能任务的能力。近年来，电子病历的应用、计算能力的进步以及机器学习领域的创新，使得AI技术在医疗领域迅速兴起。

凭借AI技术在医学领域的应用，医学进入了智能时代，AI在垂体腺瘤领域中的应用也是当下研究的热点。垂体腺瘤是一组由蝶鞍内脑垂体细胞引起的肿瘤，是最常见的中枢神经系统肿瘤之一，约占颅内肿瘤的10%～20%;在尸检研究中垂体腺瘤的患病率为14.4%，在放射学研究中为22.5%;尽管垂体腺瘤通常是良性的，但处理不当仍会增加患者的死亡率。

现对AI在垂体腺瘤的诊断、治疗、预后预测方面的应用进行综述，并展望其在垂体腺瘤个体化及精准化诊治中的作用。

1.AI在垂体腺瘤诊断方面的应用

1.1AI与垂体腺瘤的影像学诊断

近年来，卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，CNN)的快速发展推动了计算机辅助诊断的研究。其使用一套算法系统来模拟人脑中的信息处理过程，目前在乳腺癌、肺结节等疾病的诊断中取得了巨大成功。受到先前的研究启发，特别是那些关于脑肿瘤的分类和分割的研究，CNN和MRI可以很好地结合起来，帮助临床医生诊断垂体腺瘤。

于谦等的研究便旨在开发一个以CNN为基础的电脑辅助诊断系统，以诊断垂体腺瘤;结果显示该系统的诊断准确率为96.97%，敏感性为94.44%，特异性为100%。因此，该计算机辅助诊断系统能根据MRI图像准确诊断垂体腺瘤，可有效地减少垂体腺瘤的漏诊及误诊，使患者得到及时的治疗。此外，CNN系统能够有效地提高效率，降低医疗成本，对精密医学的发展会起到重要的作用。

1.2AI与肢端肥大症的早期诊断

肢端肥大症是一种相对罕见的慢性病，高达99%的肢端肥大症患者患有生长激素型垂体腺瘤，导致生长激素(growthhormone，GH)和胰岛素样生长因子1(insulin-likegrowthfactor，IGF-I)分泌增多，从而导致多系统影响。面部变化几乎在所有肢端肥大症患者中均很常见，由于其发展缓慢，往往在这些变化变得明显之前患者无法注意到;因此，其诊断和治疗常被延误。

田梦等将三维成像技术与机器学习技术相结合，应用于肢端肥大症患者的面部特征分析和识别，对于肢端肥大症的早期诊断具有应用价值。该研究共纳入62例肢端肥大症患者及62例匹配的对照者，利用三维成像技术测量了58个面部参数，采用双向方差分析(varianceanalysis，ANOVA)和事后t检验来检验这些参数随疾病状况和性别的变化;利用线性判别分析(lineardiscriminantanalysis，LDA)进一步区分患者和对照者，以确定哪些参数组合可以最好地预测疾病状态及其相对贡献。

另外，孔祥义等同样对于用机器学习方法从面部照片中自动检测肢端肥大症做了相关研究，证实AI技术对于肢端肥大症的早期诊断有重要的作用。应用三维成像技术识别和预测肢端肥大症患者的面部特征，结合机器学习技术，可以根据患者的面部变量准确地对疾病进行识别和预测;使得其成为一项非常有前途的技术。

此方法将对肢端肥大症患者的早期发现、及时会诊以及改善其预后产生巨大的帮助，在临床上的应用前景将会十分广阔。

1.3AI与库欣病(Cushingdisease)的早期诊断

库欣病在激素分泌性垂体腺瘤中占5%～10%，是由于垂体腺瘤分泌异常和过量的促肾上腺皮质激素(adrenocorticotropichormone，ACTH)而引起的皮质醇增高，导致一系列物质代谢紊乱和病理变化，是一种耗竭性疾病，极少自行缓解，若不及时诊治，病死率很高。因此，其早期诊断显得尤为重要。

库欣病表现为代谢并发症和典型的外观变化，尤其是面部特征的变化，如满月脸是其特有的表现;此种病理征象可以通过面部分类软件检测出来，并可以用于早期诊断。人脸分类技术是近年来的研究中被证实作为库欣病诊断的一种非常有前途的工具。

Kosilek等曾在之前的研究中使用标准化的正面和侧面面部照片进行分类;图像分析的基础是将几何和图像纹理的数学函数应用于半自动放置在相关面部结构上的节点网格，从而得到二元分类结果。Kosilek等正在进行的研究则集中在改进这种方法的诊断算法，使其更接近于临床应用。如若人脸分类技术逐渐发展成熟并最终大规模应用于临床，将大大提高库欣病的早期诊断效率，从而使患者得到及时诊治，病死率也将明显降低。

2.AI在垂体腺瘤治疗方面的应用

当前，鉴于临床医学中产生的大量数据，越来越多的工作集中在将AI纳入医疗保健领域。随着AI技术在自然语言提取和图像识别等方面的快速发展，其在垂体腺瘤的治疗中将发挥越来越重要的作用。而随着虚拟现实技术与增强现实技术的不断成熟，AI技术与手术机械臂的结合应运而生，发展前景十分广阔。

2.1内窥镜下经鼻-蝶窦手术机械臂模型的建立与应用

内窥镜下经鼻-蝶窦手术(endoscopicendonasaltranssphenoidalsurgery，EETS)是治疗垂体腺瘤的标准方法。Chalongwongse等在研究EETS工作空间和路径的基础上，设计并开发一个具有导航引导系统的EETS机械臂模型，以确定手术器械插入的安全空间。

根据70具尸体的EETS实验数据，研究了EETS工作空间及其路径，实验过程中使用光学跟踪系统检测并记录手术器械的运动情况，利用Delaunay三角剖分和Voronoi图确定EETS工作空间采集数据的云位置。此外，为了确定EETS通路，采用了体素化方法，通过EETS工作空间的尺寸和EETS路径的属性，确定EETS引导机械臂的设计规范。因此，EETS机械臂被设计用来引导外科医生接近鼻窦;通过建立EETS导引机械臂的运动学模型，将对经鼻垂体瘤手术的路径导航产生重要作用，大大提高了手术路径的精确度。

2.2手术机械臂在垂体瘤精确切除中的应用

由于垂体腺瘤生长的位置位于鞍区，靠近许多重要的神经及血管，如视神经、颈内动脉等;因此良好的术区显像效果和精确的手术操作显得尤为重要。在这种情况下，手术机械臂应运而生。Kupferman等为了探索机械臂技术在垂体瘤手术中的潜力，开发了一种新的方法，即机械臂辅助下通过内窥镜行垂体瘤切除术的方法，并详细介绍了操作过程;术后证实手术机械臂可进入中央颅底，包括垂体、蝶骨平面和视交叉。

这种机械臂辅助下内窥镜所获得的三维图像要优于传统单通道鼻内窥镜所获得的二维图像;并且手术机械臂的视野比人类更加开阔，手术操作也比人类精准，这样有利于减小创伤面和失血量，从而有利于患者的术后恢复。由此可见，手术机械臂在垂体腺瘤手术中有着广阔的应用前景。相信在不久的将来，通过与手术机械臂的结合，AI技术完全可以独立完成垂体瘤切除术。

3.AI在垂体腺瘤患者的预后判断及个体化治疗中的应用

3.1AI与垂体腺瘤手术早期术后结果的预测

垂体腺瘤发生于具有不同围手术期危险因素、内分泌疾病和其他肿瘤相关并发症的异质性患者群体中。这种异质性使得用传统评分系统预测术后结果具有挑战性。现代机器学习算法能够自动识别出最具预测性的危险因素，并利用训练数据学习复杂的危险因素交互作用，从而建立一个稳健的预测模型，将其推广到新的患者队列中。

为此，Hollon等进行了建立预测模型的相关研究，使用监督机器学习来准确预测垂体腺瘤手术的早期结果。研究显示，Logistic回归模型对100例垂体腺瘤术后早期疗效的预测敏感性为68.0%，特异性为93.3%，总体准确率为87.0%;其中最重要的预测变量是最低的围手术期血钠水平、年龄、BMI、最高围手术期血钠水平和库欣病。由此可见，使用机器学习方法可以较为准确地预测垂体腺瘤手术的早期术后结果;用机器学习的预测模型可改善垂体腺瘤患者的围手术期管理。

3.2AI与肢端肥大症患者经蝶手术反应的预测

临床实践指南显示，经蝶手术(transsphenoidalsurgery，TSS)是治疗肢端肥大症的主要方法。尽管术前应用生长抑素受体配体(somatostatinreceptorligand，SRLs)治疗可以减小肢端肥大症患者的肿瘤体积并提高手术治愈率，但不建议常规术前使用SRLs治疗。一般认为，当预期手术成功的可能性很低时，应考虑术前应用SRL治疗。

因此，如果临床医生能够对肢端肥大症患者的TSS反应做出准确的术前预测，那么那些预测结果不佳的患者可以进行适当的术前辅助治疗，这可能会大大提高患者的手术疗效和术后的生活质量。因此，术前准确判断肢端肥大症患者的TSS反应有助于评估患者的预后和治疗策略的制定。

范杨华等研究报道，为了更好地对肢端肥大症的TSS反应进行术前预测，开发和验证了基于机器学习(machinelearning，ML)的模型。此研究共纳入了686例肢端肥大症患者，分为训练(n=534)和文本数据集(n=134);前向搜索算法用于选择特征，6种机器学习算法用于构建TSS响应预测模型;并且这些ML模型的性能用接收器工作特性分析进行了验证，还评估了模型校准、辨别能力和临床实用性;由8个重要特征构成的梯度增强决策树(GBDT)在训练(AUC=0.8555)和验证(AUC=0.8178)队列中均显示出最佳的区分能力;GBDT模型显示出良好的辨别能力和校准能力，具有最高的准确性和特异性，可以更好地评估肢端肥大症患者的TTS反应;决策曲线分析也证实该模型有临床应用价值。总之，基于ML的模型可以帮助神经外科医师对肢端肥大症患者的TTS反应进行术前预测，并有助于确定患者个体的治疗策略。

3.3AI在垂体腺瘤手术切除率的预测中的应用

在过去的几十年中，经鼻蝶窦入路已成为大多数垂体腺瘤(pituitaryadenoma，PAs)切除术的首选方式。大多数情况下，经鼻蝶窦入路手术完全切除(gross-totalresection，GTR)肿瘤是可以实现的;并且通过术中高场MRI等辅助技术的应用，垂体腺瘤的GTR率稳步上升。现有分类在预测GTR方面是有效的，但往往受到有限的区分能力和较差的层间协议的限制。作为机器学习的一个子集，深度学习在预测治疗结果方面已被证明是非常有效的。

Staartjes等对评估使用深度学习模型预测垂体腺瘤经蝶手术后GTR的可能性进行研究，结果显示深度学习模型在术前预测GTR中具有优异的性能。在一个前瞻性多中心研究的大样本上进行训练之后，其将会被用于日常临床医疗工作，届时将会有益于患者的术前咨询、个体化治疗和医生的手术决策的制定等。

4.讨论与展望

AI在垂体腺瘤领域的应用前景广阔，以致于越来越多的学者致力于整合AI，以帮助临床提高对垂体腺瘤的认识。尽管AI在垂体腺瘤的病理诊断、药物治疗以及术后随访等方面的研究及应用有待进一步开发与成熟，但其已经为改变临床医学的面貌和改善垂体腺瘤患者的生活做好了准备。这一学科的发展需要多领域专家的共同努力与合作，相信AI技术一定能促进垂体腺瘤诊治方式的发展，推动其个体化、精准化、精细化的治疗。

来源：王磊,王宏飞,王妍,史怀璋,王宁,孟祥喜.人工智能在垂体腺瘤诊断、治疗及预后预测的应用进展[J].临床神经外科杂志,2021(05):588-590+593.