王前 何金戈 李玉红 陈明亭 周林

结核病是人类免疫缺陷病毒感染者和艾滋病患者(HIV/AIDS者)最常见的机会感染和最主要的死亡原因，在缺乏有效防控措施的情况下，可占HIV/AIDS者死亡总数的1/3；同时，HIV/AIDS者的免疫抑制状态使得其更容易感染结核分枝杆菌(Mycobacteriumtuberculosis，MTB)和发生结核病，发病风险是其他人群的19倍[1]。在HIV感染者中及时准确诊断结核病，是控制疫情的关键。结核病检查主要采用两种手段，分别为病原学检查和胸部影像学检查[2]。然而，MTB/HIV双重感染者细菌学检查阳性率低，检测标本的收集也常存在困难或是标本质量差。在胸部影像学检查方面，AIDS并发肺结核的影像学表现也主要取决于机体的免疫状态。在HIV感染的早期，多表现为典型肺结核的影像特点。而在HIV感染的中后期，机体处于中度及重度的免疫抑制状态，肺结核的影像学表现多不典型。

人工智能(artificial intelligence，AI)自动化阅片技术通过大量经人工标注的肺结核影像样本进行自主学习，由此构成的肺结核识别方案可对数字X线摄影(digital radiography, DR)图像中的肺结核影像特征进行自动化识别，从而实现基于DR图像的肺结核自动筛查功能[3]。目前，我国宁夏等地均在普通肺结核筛查中采用了AI自动化阅片技术，以提高结核病的检出率[4-5]。为此，笔者拟探讨AI自动化阅片技术在HIV感染者中筛查结核病的可行性。

资料和方法

1.研究对象：采用回顾性研究方法，选取2019年四川省凉山彝族自治州布拖县应用DR进行结核病主动筛查的633例HIV/AIDS者作为研究对象，其中，47例(7.4%)为病原学阳性肺结核患者(痰涂片、结核分枝杆菌分离培养、结核分枝杆菌分子生物学检测任一阳性)。……