人工智能助力印度抗击结核病

结核病（TB）对于大多数美国人和欧洲人来说可能已经成为遥远的记忆，但去年全球仍有约 125 万人死于这种疾病。印度一家非营利组织正在开发人工智能工具，以加强根除这种疾病的努力，而印度是全球结核病病例数最多的国家之一，占全球病例总数的四分之一以上。

每年约有 1000 万人患上结核病，使其成为世界上最普遍的传染病之一。2018 年，印度总理纳伦德拉·莫迪雄心勃勃地承诺到 2025 年在印度消除结核病。尽管去年印度记录了 250 万例病例，这一目标显然无法实现，但印度政府已在庞大的国家结核病项目中投入了数亿美元，并在 2015 年至 2023 年间将该病的发病率降低了约 18%。

然而，诊断和治疗结核病是一个复杂且漫长的过程。结核病是可以治愈的，但需要患者接受严格的六个月抗生素治疗方案。任何偏离该方案的行为都可能迅速导致耐药性，因此患者需要持续监督。而筛查结核病的黄金标准方法是胸部 X 光检查，这在印度结核病最常见的农村地区难以进行。

因此，印度非营利组织 Wadhwani AI 开发了一套人工智能驱动的工具，以帮助医护人员检测未诊断的病例，制定治疗方案，并防止患者中途放弃治疗。该组织与印度政府和美国国际开发署合作，目前正在全国范围内试点这些工具。Wadhwani 的解决方案总监纳库尔·贾恩表示，到 2025 年，可能会有几种工具被纳入印度的国家结核病患者管理系统 Nikshay。

“我们在前几个阶段的试点中看到了非常令人鼓舞的结果，政府也表示支持，”贾恩说。“我们希望大多数解决方案现在能够被整合到主流的 Nikshay 应用程序中，并在全国范围内使用。”

印度卫生和家庭福利部负责结核病项目的拉古拉姆·拉奥表示，为了实现政府雄心勃勃的根除结核病的目标，该部已拥抱数字解决方案。“Wadhwani AI 的创新人工智能解决方案，加上强大的分析支持，增强了该项目对抗结核病的努力，”拉奥说。“通过实现数据驱动的决策制定和帮助提高项目效率，Wadhwani AI 在帮助我们实现印度消除结核病的目标方面提供了重要支持。”

人工智能如何帮助诊断结核病

Wadhwani 开发的最有希望的工具之一是一个人工智能应用程序，它可以从患者咳嗽的声音中检测潜在的结核病感染。Wadhwani 的首席人工智能科学家阿尔潘·拉瓦尔说，在印度，医护人员通常依靠症状报告来识别潜在病例，然后将这些人送去做确诊 X 光检查。但该组织希望看看他们是否可以使用人工智能在患者出现疾病迹象之前识别病例。

为此，他们必须收集大量咳嗽声音数据集来训练他们的模型，并且至关重要的是，数据集包括有症状和无症状的患者，拉瓦尔说。在国家结核病消除计划的帮助下，Wadhwani 从前往 X 光诊所就诊的患者那里收集了 36,000 个咳嗽声音，这些患者患有各种疾病，而不仅仅是结核病，这提供了患病和未患病人群的数据。研究人员还从尚未出现感染迹象的结核病患者的家人和亲密伙伴那里录制了声音。拉瓦尔说，这些声音是通过智能手机收集的，因为该团队知道，如果医护人员必须依赖专业设备，那么解决方案将无法扩展。

“我们希望从使用情况倒推，因此我们使用最基本的智能手机来收集这些声音，并确保背景噪声是真实的，”他补充说。“大量工作都投入到构建这些模型中，以确保这些解决方案能够在现场稳健地使用。”

一名医护人员通过收集患者的咳嗽声音来筛查结核病。
Wadhwani AI

该应用程序通过将录制的声音转换为视觉频率图来工作，然后由计算机视觉算法处理，以预测患者是否患有结核病。在 2023 年初开始的九个印度邦的试点中，他们发现该模型检测到的病例比现有筛查方法多 14%，这表明它正在识别无症状病例。他们希望最终使该模型的准确性与 X 光检查一样高，这将极大地简化筛查工作，尽管拉瓦尔说这需要更多数据。

人工智能如何帮助治疗结核病

一旦患者被诊断出患有结核病，他们通常会接受一种名为线探测分析的测试，该测试可以确定应该使用哪些药物来治疗他们特定的结核病菌株。该测试的输出是一条带有系列条带的条带，指示病原体对不同药物的反应。通常，该测试由实验室技术人员解释，然后上传到 Nikshay 平台。但 Wadhwani 创建了一种工具，使用类似于光学字符识别的技术自动解析测试结果，减少错误并加快处理时间。

让患者接受治疗只是冰山一角；确保他们坚持漫长的治疗方案也是一项挑战，拉瓦尔说。他说，有 4% 到 7% 的患者在完成治疗方案之前就放弃了治疗，即使是那些坚持治疗的人，每十次剂量中漏服一次也会使患上耐药性结核病的风险增加三倍。

Wadhwani AI 的不良结核病结局预测工具显示了一份高风险患者列表。
Wadhwani AI

因此，Wadhwani 还开发了一个名为不良结核病结局预测（PATO）的人工智能系统，该系统可以预测哪些患者会中途放弃治疗，以及哪些患者会死于该疾病。医护人员可以使用它来识别需要更密集干预的人员，例如每天上门拜访以确保他们服用了药物。

拉瓦尔说，创建这个工具之所以成为可能，是因为印度的结核病问题规模庞大，这意味着政府拥有大量患者数据。根据法律规定，必须从诊断到完成治疗跟踪每例感染，医护人员会收集详细的信息，包括病史、家庭情况和经济状况。Wadhwani 使用这些数据训练了一个人工智能模型，该模型使用治疗开始时收集的信息进行预测。该工具自 2023 年 4 月起在 12 个邦进行了试点，迄今为止已将不良结局数量减少了 28%。

拉瓦尔承认，使用人工智能来决定谁应该接受疾病检测以及如何治疗他们存在固有的风险，但该组织确保最终决定始终掌握在人类手中。他补充说，在像印度这样疾病负担沉重、医疗系统不堪重负的国家，医护人员需要尽一切可能获得帮助。

“我们不能被认为这是狂野西部，我们可以随心所欲地做任何事，”拉瓦尔说。“但我们需要与基线进行比较。目前最佳实践是什么？人工智能能否做出重大改变，使风险值得承担？”