新算法可以改善小儿结核病诊断

结核病是全世界年轻人死亡的主要原因之一。模型研究表明，在涉及 15 岁以下儿童的致命病例中，超过 96% 的受感染儿童没有接受治疗。

两种新的基于证据的小儿结核病诊断算法可能有助于扭转这一趋势。

耶鲁大学公共卫生学院的科学家领导的团队开发了基于算法的评分系统，医护人员可以使用该系统在诊断疾病时做出决定，这种疾病在资源贫乏的诊所通常很难识别。耶鲁团队与全球科学家网络合作，研究了来自世界各地 4,000 多名患有结核病的儿童的数据，并通过统计分析开发了他们所说的迄今为止最强大的儿科结核病算法。

作为该团队分析的结果，世界卫生组织现在建议在其最新的综合指南中使用算法来治疗这种疾病。世卫组织还鼓励使用耶鲁大学领导的研究团队的算法。

耶鲁大学医学博士 Kenneth Gunasekera 说：“这些医护人员要考虑模糊的症状并做出结核病诊断，压力很大，这可能部分解释了为什么我们在治疗幼儿结核病方面存在差距。” 学生是该研究的第一作者。“我们的工作受到这个问题的推动。我们希望支持在资源有限的环境中工作的医护人员做出基于证据的结核病治疗决定。”

算法对于小儿结核病并不陌生。其他科学家已经创建了类似的算法来增强疾病诊断，但 Gunasekera 解释说，这些算法在很大程度上依赖于专家意见，而不是对数据的严格解释。Gunasekera 说，此外，一些基于证据的算法是使用相对较小样本量的数据构建的，这可能会限制它们的普遍性。Gunasekera 的团队结合了来自 12 个国家的 13 项研究的 4,718 名儿童的数据，并在一组 WHO 鉴定的专家的建议的帮助下，努力开发更稳健的评分系统。

森林图描绘了预测模型的比例分数的性能，以 85% 的灵敏度对结核病进行分类。对从个体参与者数据集开发的预测模型得出的分数进行结核病分类（综合参考标准：细菌学证实的肺结核和未证实的肺结核）的（A）敏感性和（B）特异性的研究水平和汇总估计，以进行分类结核病的敏感性为 85%。

研究人员根据医护人员为患者获取胸部 X 光片的能力构建了两种算法。在这两种算法中，患者都会根据他们的症状和其他细节获得一定数量的分数，然后工作人员将这些分数相加以获得建议。如果分数高于 10，平均而言，85% 的结核病儿童将被正确诊断。（即使有其他症状，如果已知患者暴露于肺结核，他们的得分也可能高于 10。）

Gunasekera 说：“现在我们有了一个以证据为基础且实用的工具，因为医护人员很容易实施这个评分。” 该团队希望新工具能够让更多儿童及时接受结核病治疗。

但是，研究人员警告说，他们的评分系统存在一些局限性。最重要的是，该团队无法在论文发表前正式测试算法。然而，研究将很快展开，以评估算法在现实世界中识别结核病的能力。尽管从多项研究中得出结论有助于改进统计分析并创建更强大的数据集，但不同的纳入标准和研究定义可能会导致数据略有偏差。最后，由于结核病已经很难诊断，一些不正确的结论“可能会出现”，作者在他们的研究中写道。对小儿结核病的更多研究无疑将有助于完善新算法，更多数据和更好的诊断工具也将如此。

尽管如此，Gunasekera 解释说，WHO 有条件地推荐使用算法来协助小儿结核病诊断，并鼓励耶鲁大学领导的团队在该领域使用新算法，这对未来的研究来说是一个强有力的鼓励。

“我真的很期待看到这些算法的前瞻性评估结果，届时其他人将在研究环境中实际使用它们，以帮助为正在接受结核病调查的儿童做出治疗决策，”他说。“我们基于证据构建了算法，但看到它们的实际表现如何将令人兴奋。”

这项研究引起了 Gunasekera 的个人共鸣，他正在攻读医学博士的最后一年。耶鲁大学的计划，并希望毕业后从事儿科工作。他说，该项目源于与 YSPH 及其他地方领导人的宝贵指导。

“通过这项工作，我得以与儿科结核病领域的一些领导者密切合作，老实说，与这么多我一直在阅读他们论文的人一起工作真是太高兴了，”他说。“现在，我曾经崇拜的人是与我共事的同事。在我努力解决儿童结核病和全球公共卫生这一重要问题时，这对我来说真的是一次难得的机会和经历。 ”