美国杜克大学医学中心的Brian Allen等报告的一项随机交叉研究表明，针对转移性肿瘤，计算机辅助判读(eMASS系统)CT图像不仅可消除人工判读的误诊，而且可加快图像的处理过程。(2017年美国伦琴射线学会年会. 摘要2804)

Allen介绍，人工判读的误诊率高得惊人。鉴于该研究所入组的对象都是放射学专家，否则非专家阅片的误诊率可能会更高。这项研究中11名阅片人员来自10所机构，均为经美国放射学委员会认证的、受过职位培训的放射科医生。

研究结果

研究人员们进行了文献回顾，并确定了研究中将采用的三项标准：(1)实体肿瘤疗效评价标准1.1(RECIST 1.1);Choi疗效评价标准;MASS疗效评价标准(Morphology、Attenuation、Size和Structure)。根据配对的基线资料和治疗后首次CT图像结果，所有阅片人员均独立对20例转移性肾细胞癌患者的疗效予以判读、分类。为了降低回忆偏倚，在人工阅片判读和计算机辅助阅片判读之间设置了一个为期2周的洗脱期。

在人工阅片阶段，阅片人员需要远程访问一个标准浏览器，将所有的测量值、数据和计算结果手动输入到数据库中。

在计算机辅助阅片阶段之前，阅片人员可以观看一个30分钟的教学视频，然后再练习30分钟。结果显示，计算机辅助阅片的总误诊率显著低于人工阅片的(30.5% vs 0.0，P<0.01)。

Allen表示，这些误诊可能会随着时间的推移而叠加，并且可能会改变临床决策并完全影响患者的护理情况。如果第一次阅片就出现了错误，那么就可能会影响治疗时间。人工阅片阶段大约出现了15种不同类型的错误，如果同一种错误出现两次，便不被计入统计。

内置的错误检测程序

如果在计算机辅助阅片过程中的任何步骤出现了差错，内置的错误检测器就会阻止放射科医生的下一步评估。Allen解释，软件会预先识别错误，并逐步指导错误的修正，然后再继续运行。

例如，当图像被加载到软件中时，读取CT图像的人使用鼠标来描绘他感兴趣的区域，确定图像是转移灶还是淋巴结，并输入部位，如肺或肾上腺。

只要病变符合靶病灶的判定标准，就会被该软件自动测量。例如，如果基线图像上的淋巴结短轴小于1.5 cm，则会要求用户选择另一个。这款软件最常见的错误与数据传输和计算有关。

Allen介绍，在靶病灶的选择和测量中，错误较少被见到。不过偶尔也能看到淋巴结测量时错测成了长轴，而不是短轴。而在分析的最后也出现过疗效分类错误的情况。每例患者在计算机辅助阅片阶段的平均判读时间是人工阅片的一半(6.4分钟 vs 13.1分钟，P<0.001)。

除了提供更精确、更快的评估外，该系统还为肿瘤医师自动生成一页总结。这减轻了阅片人员的记录负担和汇总计算的负担，并能自动得出客观缓解情况。汇总表把肿瘤的指标和应答情况以图表的形式清晰地呈现给了患者。

放射科医师开发的软件

eMASS系统是由密西西比大学医学中心的放射科医生Andrew Smith和克利夫兰诊所属的创新公司ImageIQ共同合作开发的。

虽然还有其他类似的工具，但Smith表示，他没发现其他工具有减少错误和提高效率的专门措施。

其他工具侧重于肿瘤体积、高级统计分析或图像注释等方面。eMASS系统的重点是减少错误和提高效率。放射科医生追求的是工作速度加快，而肿瘤科医生和患者希望得到无差错的数据。

Smith介绍，使用eMASS系统软件时，医生可以测量多个肿瘤指标，并添加任何想要的肿瘤疗效评价标准。在跟随软件学习时，用户可以看到自己在犯什么样的错误。例如，有些人直到系统提醒时才意识到他们在同一器官内选择了太多的病灶。这个软件能避免医生犯错误。

南加州大学凯克医学院的Miriam Romero认为这项研究报告的误诊情况并不令人惊讶。她表示：“我在工作中看到过这样的情况。分类系统越复杂就越容易出错。计算机辅助阅片看起来很有潜力，操作似乎很简单而且节省时间。在很多地区，医生们仍在用字迹潦草的检查单结果来代替人工阅片。” 

 (编译 李达)