在抗击结核病（TB）的重大进展中，斯坦陵布什大学（Stellenbosch University, SU）研究人员正引领一项重要的全球试验，旨在通过创新使用人工智能（AI）革新结核病诊断。该项目旨在创建并验证一种算法，使初级医疗设施中的医护人员能够使用连接到智能手机的手持超声设备快速准确地识别潜在的结核病例。
“结核病仍然是世界上最致命的传染病，但其诊断却严重不足，”SU临床分枝杆菌学与流行病学的领军人物、试验协调员格兰特·塞隆教授（Prof Grant Theron）解释道。他指出，结核病诊断面临的重大挑战在于许多患者接受不必要的检测，而其他急需筛查的患者却被忽视。“迫切需要可及、负担得起且可扩展的结核病筛查工具，”他表示。
这一雄心勃勃的项目名为“贝宁、马里和南非基于社区的肺结核筛查计算机辅助诊断与肺部超声技术”（CAD LUS4TB），涉及非洲和欧洲10家知名卫生与研究机构组成的联盟，并获得欧盟全球健康EDCTP3联合计划提供的1000万欧元（超过2亿兰特）资金支持。
该研究计划招募3000名成年患者，旨在评估人工智能驱动的超声技术在提高结核病检测和管理方面的有效性。总体目标是显著增加初级医疗水平上症状性成年患者对结核病筛查的可及性，确保在最需要的地方及时干预。
“即时护理肺部超声使用灵敏的手持成像设备，能够检测包括结核病特征在内的身体异常，”塞隆说。历史上，这项技术一直依赖于专业专家进行图像分析。然而，得益于人工智能的进步，现在有机会实现图像解读的自动化，即使是最少受训的医护人员也能迅速判断哪些患者需要进一步检测。因此，CAD LUS4TB倡议预示着在对抗结核病的持续斗争中，将迎来一种变革性的、无需样本的诊断解决方案。
在与欧洲合作伙伴的合作下，SU将深入开发和验证尖端的机器学习算法，借助SU工程学院托马斯·尼斯勒教授（Prof Thomas Niesler）数字信号处理团队的专业知识。目标是打造一种与便携式超声设备兼容的复杂算法，这些设备连接到智能手机。这一创新有望提供针对结核病指标的自动超声图像评估，所有内容都封装在一个用户友好的移动应用程序中，以便广泛使用。
该项目定于2025年9月1日启动，在瑞士洛桑联邦技术学院的维罗尼克·苏特尔斯博士（Dr Veronique Suttels）和贝宁国家肺炎与结核病教学中心的阿布洛·普鲁登斯·瓦希努教授（Prof Ablo Prudence Wachinou）的共同领导下，他们旨在为结核病诊断的光明未来奠定基础。
CAD LUS4TB联盟致力于生成强有力的人群特定证据，同时倡导由人工智能支持的计算机辅助诊断（CAD）整合，从而影响与肺部超声实施相关的医疗政策。
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