静脉血栓栓塞症(VTE)，包括肺栓塞(PE)和深静脉血栓(DVT)，是癌症患者的常见并发症，是导致发病和死亡的重要原因。在所有诊断出的PE中，有相当一部分是在为分期或治疗反应评估而进行的计算机断层扫描(CT)中偶然发现的。美国临床肿瘤学会指南建议，偶发PE(iPE)的治疗方式应与有症状的PE相同，对孤立的亚节段性PE的治疗应视具体情况而定。在不同的研究人群中，iPE的患病率从0.7到15%不等。这种差异性可能反映了所包括的癌症类型和阶段、CT层厚以及单读与双读的异质性。运动伪影和肺动脉不透明也可能导致iPE的误诊。此外，如果仅根据放射学报告或电子健康记录中的编码来确定iPE，则可能低估了iPE的发病率。

基于人工智能(AI)的方法可能是提高iPE检测率的一种方式。早期的研究表明，CTPA研究对疑似PE的检测准确率很高。然而，关于iPE的研究还很缺乏。在标准胸部CT扫描中检测iPE是一个不同的挑战，因为与疑似PE相比，iPE的平均栓子负荷较低，而扫描在运动伪影和肺动脉造影剂增强不足的风险方面没有优化肺动脉的可视化。

近日，发表在European Radiology杂志的一项研究明确了癌症患者中已报告和未报告的iPE的发病率，包括iPE的水平和多重性，并评估了一种基于深度学习的人工智能算法在检测标准胸部CT图像中iPE的诊断性能，为临床快速、早期的发现PE的存在并进行治疗提供重要的技术支持。

本项研究对2018-07-01至2019-06-30期间进行的癌症患者的CT扫描进行了回顾性队列研究。对所有研究报告和图像进行审查，以确定已报告和未报告的iPE，并由AI算法进行处理。

共一千六百九十九名患者(1892项研究)被纳入。每项研究中，有75项研究存在iPE(4.0%)，其中16项(21.3%)被报告。与报告的iPE相比，未报告的iPE的受累血管数量明显较少，中位数为2(四分位数范围，IQR，1-4)对5(IQR 3-9.75)，P<0.001。在年龄、癌症类型或主肺动脉的衰减方面没有显著差异。AI算法正确识别了75个iPE中的68个，有3个假阳性(敏感性90.7%，特异性99.8%，PPV 95.6%，NPV 99.6%)。假阴性发生在有1-3条受累血管的病例中。在未报告的iPE中，32/59 (54.2%)为动脉的近端节段。

本项研究结果发现，虽然与癌症相关的iPE的总发病率为4.0%，但只有21%的被报告。较小的iPE更有可能被忽视，但超过50%的未报告的iPE是在段级水平动脉的近端。由于人工智能算法具有非常高的敏感性和特异性且假阳率较低，因此在提高iPE的检测率方面具有重要的临床价值。

原文出处：

Peder Wiklund,Koshiar Medson,Johan Elf.Incidental pulmonary embolism in patients with cancer: prevalence, underdiagnosis and evaluation of an AI algorithm for automatic detection of pulmonary embolism.DOI:10.1007/s00330-022-09071-0