Nature Communications| 用于即时检测的快速深度学习辅助预测诊断

背景介绍

在即时检测（POCT）中，实现高灵敏度和快速诊断是一个关键挑战。目前，实时聚合酶链反应（RT-PCR）、酶联免疫吸附测定（ELISA）和快速检测试剂盒等技术正在被探索，以提高诊断测试的灵敏度并减少检测时间。现有的商业分子诊断方法通常需要几个小时，而免疫测定可以从几个小时到几十分钟不等。在急诊医疗护理中，迅速和精确的诊断对于患者结果具有深远的影响。例如，心肌梗死患者到达急诊室时，及时诊断和管理至关重要。在这种情况下，疾病和条件的快速识别对患者结果有重大影响。特别是在涉及传染病的情况下，及时诊断在识别病原体和感染中起着关键作用，从而有助于及时实施感染控制措施，避免潜在的爆发，并保护患者和医疗保健提供者的健康。此外，对于急诊室中的孕妇，了解她们的怀孕状态至关重要，尤其是在考虑涉及辐射的医学成像、麻醉或可能影响胎儿健康的治疗时。快速和精确的诊断是指导知情决策、有效管理健康状况的同时，最小化患者和胎儿风险的关键。

主要结果

图1：AI驱动的TIMESAVER算法的性能指标。这个示意图展示了三种代表性的商业化诊断工具：商业LFA、PCR和ELISA，以及它们在时间、劳动、成本和准确性方面的性能指标。TIMESAVER算法，利用全面的时间序列深度学习架构，通过基于AI的验证，提供增强的结果分析，所有这些都在快速的1-2分钟检测时间内完成，超越了人类专家15分钟的检测。

图2：TIMESAVER算法的模型优化。a TIMESAVER算法由使用YOLO的对象检测、通过CNN-LSTM的时间序列图像分析和FC层组成。b 对象查找：在LFA中的两种ROI选择方法比较。仅选择测试线的结果准确度更高（95.2%）与使用窗口（92.9%）相比。c 使用RGB和HSV的数据增强：结合两者达到了97.6%的准确度。d CNN模型优化：ResNet-50展现了最高的准确度97.6%，超过了其他模型。e LSTM优化：LSTM达到了97.6%的准确度，而GRU获得了91.7%。f 均方根误差（RMSE）与归一化GPU内存消耗之间的权衡，展示了基于AI优化的检测时间。g 时间序列图像：连续图像显示了检测随时间的进展。

图3：使用TIMESAVER模型对商业LFA进行传染病（COVID-19、甲型/乙型流感）的2分钟检测评估。a TIMESAVER实现了96.3%的灵敏度、100%的特异性和97.6%的准确度。b ROC曲线显示AUC为0.99。c 混淆矩阵突出显示假阴性主要与低浓度样本相关。d-e 评估TIMESAVER算法在不同商业化LFA模型上的性能。f 混淆矩阵表明，区分低浓度和阴性对照对于实现更高准确性至关重要。g-i 流感检测：g 流感模型的灵敏度、特异性和准确度分别为93.8%、100%和95.8%。h ROC曲线的AUC值为0.97。i 混淆矩阵表明，假阴性主要与低浓度样本相关。

图4：使用TIMESAVER模型评估非传染病生物标志物（肌钙蛋白I和hCG）的检测。a-c 肌钙蛋白I检测：a 肌钙蛋白I检测的灵敏度、特异性和准确度分别为96.9%、98.4%和97.9%。b ROC曲线的AUC值为0.99。c 混淆矩阵。d-f hCG检测：d hCG检测的灵敏度、特异性和准确度分别为97.5%、95.0%和96.7%。e ROC曲线的AUC值为0.95。f 混淆矩阵。g-i 使用94个测试数据评估1分钟hCG自我测试的可行性：g 使用TIMESAVER在1分钟检测中实现了90.6%的灵敏度、93.3%的特异性和91.5%的整体准确度。h TIMESAVER在1分钟的准确度超过了五名专家在5分钟的准确度。i 混淆矩阵表明，假阳性和假阴性主要与低浓度相关。

图5：通过盲测使用临床样本对COVID-19进行临床评估。a 十名未经训练的个体和十名人类专家评估了252个数据，包括COVID-19临床样本的各种浓度水平和阴性数据。b, c 盲测结果表明TIMESAVER在2分钟检测中显著快速。d 额外的临床数据提高了AUC（0.80），与仅有标准数据集（0.76）相比。e 在2分钟检测中，TIMESAVER超过了人类专家在15分钟检测中的准确度，达到了80.6%（n=3）。f 热图显示，在中低滴度范围内，TIMESAVER的准确度为84.6%，超过了未经训练的个体（29.2%）和人类专家（37.2%）。

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