在一篇新论文中，阿拉巴马大学伯明翰分校（UAB）的临床医生和研究人员解释了他们如何使用自然语言处理（NLP）来识别那些在进行其他疾病影像检查时意外发现肾上腺异常增生的患者。然后，他们联系这些患者，并将其连接到UAB的专门肾上腺偶发瘤诊所（AGI Clinic）。这是第一篇描述结合AI工具和专门AGI诊所的研究论文。
患者最初通常是因其他问题寻求治疗。他们可能刚刚经历了心脏病发作，或遭遇车祸，或有疑似胸部感染，或者正在进行癌症肿瘤的监测。关键在于这些情况需要进行腹部或邻近区域的断层扫描。
在解读影像时，放射科医生会注意到患者的肾上腺——位于肾脏顶部附近的两个小三角形器官——上有异常生长物。这种肿块或结节被称为肾上腺偶发瘤（AGI），因为它是在寻找其他问题时偶然发现的。尽管它不太可能是恶性的（肾上腺癌较为罕见），但在大多数情况下，仍需进一步调查。肾上腺会产生强效激素如皮质醇、肾上腺素、醛固酮及一些性激素。AGI可能会导致体内激素过量分泌，增加患者的血压，以及增加中风、高血压、糖尿病并发症、骨病等严重问题的风险。
“并非所有高血压或糖尿病患者都有肾上腺结节；但对于那些确实存在激素过量分泌的患者来说，只需一次门诊手术就能治愈高血压或改善糖尿病，这真是令人惊讶。”UAB Heersink医学院外科副教授兼UAB肾上腺偶发瘤诊所医学主任Brenessa Lindeman博士说道。该诊所在2022年成立。
全球性问题
“并非所有高血压或糖尿病患者都有肾上腺结节；但对于那些确实存在激素过量分泌的患者来说，只需一次门诊手术就能治愈高血压或改善糖尿病，这真是令人惊讶。”该论文的资深作者、AGI诊所医学主任Brenessa Lindeman博士说道。据估计，约5%的腹部扫描会发现AGI，而在65岁以上或患有高血压、糖尿病和肥胖症的患者中，这一比例可高达10%。四分之一的AGI据估计是生物化学活性的或可能是恶性的。因此，包括美国内分泌外科医师协会在内的多个医学学会指南建议，任何直径达到1厘米（不到半英寸）或更大的AGI应触发生物化学评估（通常是几项血液检测），以检查是否存在异常激素水平。但最近的一项系统性综述表明，只有18%的AGI患者接受了这样的评估。
“许多扫描是在创伤环境中进行的，”Lindeman说。“如果你刚经历了一场车祸，此时没人会关心你的肾上腺结节，而当你三周后出院时，人们可能已经忘记了。”
Lindeman是2024年12月发表于《世界外科杂志》的一篇论文的资深作者，该论文提出了一个解决这一全球性问题的方案。研究团队结合计算机科学、技术和人的坚持，开发了一种可持续的方法，用于发现和接触具有AGI的患者，并将其连接到适当的护理中。技术方面依赖于自然语言处理（NLP），即“一种用于在计算环境中理解人类语言的人工智能工具，通过识别某些词汇和短语”，作者解释道。人为方面则来自一位专门的执业护士，她联系由NLP识别的患者，向他们介绍AGI诊所，并指导他们完成评估过程。这两种方法之前都曾被尝试过，但这是首次描述它们结合后的效果。
AGI诊所模式的成功
在一年的时间里，从2022年3月到2023年2月，UAB团队确定了899名患者，并邀请他们到AGI诊所就诊；382名患者在诊所接受了检查，其中322名患者被纳入干预队列。其中，99%的患者接受了生物化学测试，40%的患者接受了肾上腺特异性影像学检查。16名患者（占5%）接受了肾上腺切除术——一种移除AGI的外科手术。“在这份报告中，我们证明了自然语言处理可以成功应用于搜索数千份放射学报告，高效识别具有AGI的患者，”作者写道。“基于NLP的AGI诊所是一种可行的方法，可以显著提高系统内AGI患者的整体护理质量。”
同样的技术也正在应用于其他影像检查中的偶发发现。“我们正在开发项目以识别这些偶发发现，并建立临床合作关系，将患者连接到适当的后续护理，”论文共同作者Srini Tridandapani博士、医学博士、放射学系临时主席说道。“在某些方面，我们正基于这些结果改变我们的实践方式。我们正在开发项目以识别这些偶发发现，并建立临床合作关系，将患者连接到适当的后续护理。”
“由于急诊科医生和初级保健医生的主要关注点是急性、危及生命或慢性医疗状况，他们并不适合长期跟踪和处理AGI，”论文作者写道。“我们认为，NLP作为初级保健医生办公室和急诊科的辅助工具，用于识别具有AGI或其他慢性偶发发现（如肺部或肝脏病变）的患者，并自动将其注册到专门诊所，是一个理想的用例。”
肾上腺偶发瘤的困境
在显微镜下，AGI看起来像一串细胞组成的“覆盆子”，Lindeman说。“每个细胞都可以分泌激素。”对放射科医生来说，AGI看起来像一个两难问题。
原因如下：放射科医生对肾上腺增生的观察——连同影像检查的更紧急事项以及其他任何放射科医生在扫描中注意到的内容——都会包含在放射科报告的“发现”部分。“然后是印象部分，它是对所有发现的综合分析，”Tridandapani说，他也是放射学系成像信息学副主任。“我们尽量不在印象部分放入过多杂乱信息，因为急诊科医生此时不需要这些。他们只是试图决定是否要将患者收治入院。”
会在患者的病历中留下一条注释，要求在六个月或一年后预约复查，但由于自我转介法律的限制，放射科医生无法直接联系患者安排这些预约。“这不是立即需要处理的事情，所以它们可能会被遗忘，”Tridandapani说。
使用NLP寻找患者
为了识别放射学报告中提到的偶发发现，研究人员使用了由论文共同作者John Osborne博士创建的工具。“我的工具从电子健康记录中提取数据，并使用关键词和结构化数据的组合来识别患者，”Osborne说。为了找到这些可能在UAB卫生系统各诊所接受治疗的患者，研究人员利用了由论文共同作者John Osborne博士开发的系统。Osborne是UAB生物医学信息学和数据科学系的副教授，同时也在UAB文理学院计算机科学系任职。早在2010年代初期，他在UAB临床与转化科学中心（CCTS）工作时，开发了一个程序，使用NLP在UAB的电子健康记录系统中识别可报告的癌症患者。2016年，他获得了UAB卫生服务基金会普通基金的资助，将该系统扩展为一个名为PheDRS（表型检测登记系统）的通用系统。“我的工具从电子健康记录中提取数据，并使用关键词和结构化数据的组合来识别患者，”Osborne说。该工具已广泛应用于各种项目，包括识别肺结节、COPD等。
类似的系统i2b2（用于整合生物学和床边信息学）由UAB CCTS管理，允许研究人员收集匿名数据。“区别在于PheDRS用于每日更新的交互式应用，”Osborne说。他和他的实验室团队，包括程序员Micah Cochran，与合作者会面以确定需求。简单的项目可能不需要对现有算法进行太多调整。“如果他们想使用新的NLP，通常需要机器学习，我们可以通过资助来实现，”Osborne说。
与患者沟通
其他研究人员使用NLP识别出值得跟进的偶发发现，“但这会变得难以管理，”Lindeman说。AGI诊所成功的最关键创新是将NLP与专门人员结合：执业护士Haleigh Negrete，CRNP。“这就是她的全部工作，这使她能够在肾上腺病理生理学方面积累深厚的专长，”Lindeman说。
当Osborne的算法标记出一名患者时，他们的名字就会出现在Negrete的名单上供其联系。在研究期间，她会打电话给每位患者，向他们解释诊所及其异常影像结果，并询问他们是否愿意前来进一步检查。患者的反应各不相同，“有些人感激，有些人犹豫，还有些人害怕。但我们发现，只要能让他们来到我们的诊所，就可以消除这些恐惧，”Negrete说。
执业护士（论文共同作者）Haleigh Negrete，CRNP，与患者沟通，告知他们发现情况及AGI诊所的情况。“我做了很多教育工作，因为大多数人不知道肾上腺是什么或它能产生什么，”Negrete说。“我解释了这些激素的长期影响，包括中风、糖尿病、高血压和骨病。”
并不是所有的随访都需要前往UAB。“我们采用面对面和远程医疗相结合的方式，因为很多随访主要是沟通，”Negrete说。“我做了很多教育工作，因为大多数人不知道肾上腺是什么或它能产生什么。我解释了这些激素的长期影响，包括中风、糖尿病、高血压和骨病。”这些潜在后果“通常会激励患者完成有时繁琐的检查过程”。
当肾上腺结节过度分泌激素时，微创门诊手术可以解决问题，Lindeman说。“当我与患者交谈时，我会告诉他们这就像切除胆囊一样，”她说。
对于不适合手术或不愿意接受手术的患者，可以在许多情况下进行药物管理，Lindeman说。但当研究比较了手术管理和药物管理对肾上腺激素过量分泌的效果时，“手术组总是表现更好，”她指出。
在许多情况下，测试会显示AGI并未分泌激素或产生不良影响，这为患者及其护理人员提供了安心。随着诊所逐渐为人所知，Negrete表示越来越多的医生在患者被Osborne的算法标记前就直接将患者转介过来。“一旦他们意识到我们在那里，就开始打电话，”Negrete说。“这就是我们想要的。诊所的核心就是确保患者得到后续护理。”
(全文结束)
