Tbornottb：一种新颖的人工智能驱动工具，可简化医院的结核病评估

Tbornottb：一种新颖的人工智能驱动工具，可简化医院的结核病评估

新的临床决策支持系统“Tbornottb”有助于简化感染隔离决策，减少工作量并保持结核病检测的准确性。

在《感染控制和医院流行病学》最近发表的一项研究中，研究人员提出了临床决策支持系统（CDSS）来指导疑似结核病（TB）的评估。

背景

在美国，结核病发病率已从1992年的每10万人10.4例下降到2020年的每10万人2.2例，近年来医院内传播变得罕见。

尽管如此，到 2023 年，美国结核病发病率仍将上升至每 10 万人 2.9 例。同时，医院面临容量和人员配备的挑战，增加了对疑似结核病患者做出决策的紧迫性。

目前针对疑似结核病的指南建议对痰样本进行分枝杆菌培养和抗酸杆菌 (AFB) 标记物检测，并实施空气传播感染 (AII) 隔离。

然而，培养通常需要≥两周的时间，并且几乎一半的肺结核涂片患者显示出结核病。虽然核酸扩增测试 (NAAT) 的灵敏度高于 AFB 拭子，但其灵敏度明显低于培养物。

因此，停止 NAAT 和拭子结果为时过早，并将风险转移给工作人员和其他患者。因此，感染预防和控制 (IPC) 工作人员经常在停止 AII 之前对患者记录进行额外审查。

此外，随后可能会与相关顾问和主要团队进行讨论，以确定结核病是否不太可能诱发 AII 疾病，因为这是时间和劳动力密集型的。

关于该研究

该研究旨在开发临床决策支持系统（CDSS），以协助终止空气中的空气隔离（AII），同时确保对疑似结核病（TB）病例进行适当评估。研究人员创建了“tbornottb”系统，以简化 AII 停药流程，同时不影响对核酸扩增检测 (NAAT) 和抗酸杆菌 (AFB) 检测呈阴性的疑似结核病患者的护理。

专家组根据临床指南和流行病学数据，采用德尔菲共识法制定并完善了一系列问题。这些问题在马萨诸塞州综合医院 (MGH) 的住院患者身上进行了测试。

CDS 根据流行病学危险因素、结核病症状、病史、支气管镜检查/痰液结果和胸部影像学评分。如果患者的评分超过设定阈值，AII 就会自动调整。否则，建议进一步评估。

为了验证 CDSS，研究人员使用来自麻省总医院 (MGB) 系统的数据进行了病例对照分析。该工具回顾性地应用于经培养证实的结核病患者（病例）和匹配的培养阴性对照。

无法提高预测准确性的变量被删除或减少。然后通过调整关键结核病预测因子的权重并分析其敏感性、特异性和曲线下面积 (AUC) 来微调模型的性能。

亚组分析比较了 Covid-19 大流行前后 CDSS 的有效性。此外，该研究还估计了麻省总医院通过实施 CDSS 每年节省的预防和控制（感染控制）IPC 工时。

最后，该研究表明，考虑到该过程的时间和劳动密集性，结核病不太可能成为 AII 终止的强大驱动因素。

结果

研究人员在病例对照亚研究中确定了结核病的几个预测因素。胸部放射学报告中的空洞病变或其他可疑结核病的发现与活动性结核病密切相关。

此外，曾居住在结核病高流行国家是结核病最严重的流行病学危险因素。干扰素-γ释放试验（IGRA）阳性的病史也是活动性结核病的有力预测因子。

值得注意的是，过去一个月的 IGRA 或微管蛋白皮试阴性表明与结核病呈负相关。被认为会增加结核病风险的病史与结核病无关。

体重减轻史是预测活动性结核病的唯一传统结核病症状。此外，通过替代诊断的治疗可显着改善或解决症状，这表明与结核病存在强烈的负相关性。

该初始 CDSS 模型显示出 16% 的特异性和 100% 的敏感性。经过对评分系统的迭代修订，最终模型的敏感性为 100%，特异性为 27%，AUC 为 0.87。

Covid-19 之前和之后的模型性能没有差异。研究人员估计，Tbornottb 每年可为 MGH 节省 40 多个 IPC 工时。

结论

该研究共同开发并验证了一种新型 CDSS，以指导低流行地区疑似结核病患者的诊断评估。既往 IGRA 阳性、居住在结核病流行国家以及胸部放射学检查发现可疑结核病是结核病的重要预测因素。

最终的 CDSS 模型在检测结核病方面表现出适度的特异性和高灵敏度。总体而言，Tbornottb 可以帮助降低院内传播风险并挽救大量 IPC 人员的生命。

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