基于人工智能的胸部X光片解读对有结核病症状人群的分类：一项成本效益分析

背景：在没有快速专家影像解读的环境中，基于人工智能（AI）的胸部X光片（CXR）分析可以对出现疑似结核病（TB）症状的人进行分流，以识别需要额外微生物学检测的人。然而，关于该技术作为分流工具的成本效益的证据有限。方法：开发了一个决策分析模型，以评估在巴基斯坦卡拉奇，对出现疑似肺结核症状的患者使用基于AI的CXR分析进行分流策略的成本效益。将这些策略与当前标准护理（使用痰涂片显微镜检查或GeneXpert进行微生物学检测，不进行预先分流）进行比较。阳性分流CXR被认为可将合格人群微生物学检测的转诊成功率从91%提高到100%。软件诊断准确性基于在卡拉奇进行的前瞻性现场研究。其他输入来自巴基斯坦结核病规划。分析从医疗服务提供者的角度进行，成本以2020年美元表示。结果：与对所有疑似结核病患者进行前期痰涂片显微镜检查相比，使用基于AI的CXR分析的分流策略预计可将成本降低19%，从每1000人23233美元降至更低，并减少3%–4%的残疾调整生命年（DALYs），从372个DALYs降低。与前期GeneXpert相比，基于AI的分流策略将预计成本降低37%，从34346美元降至更低，并额外减少4%的DALYs，从369个DALYs降低。对于分流CXR阳性但微生物学检测阴性的患者，加强随访尤其具有成本效益。结论：在资源匮乏的环境中，对可能有结核病症状的人进行微生物学检测前加入基于AI的CXR分流，可以降低成本，减少额外的DALYs，并提高结核病检出率。