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新生儿黄疸是由于新生儿体内胆红素水平异常升高引起的疾病，临床表现为皮肤、黏膜发黄，生理性黄疸在新生儿代谢过程中会自行消失[1]。病理性黄疸是由于感染因素和结石、肝、胆等系统炎症造成体内胆红素代谢失常，导致其水平持续升高，易引发一系列并发症，治疗不及时危害新生儿生命安全[2]。目前临床采用血清总胆红素（total serum bilirubin，TSB）检测新生儿体内血清胆红素水平，诊断准确率高，但新生儿好动且爱哭闹，检测过程中抽血等操作，检测难度高且会给新生儿带来疼痛感[3]。经皮胆红素在特定仪器的辅助下测定胆红素值，操作简便。图片初步人工智能是采用手机APP 软件采集婴儿图片，通过分析和比对色卡从而获得胆红素值的一种方法[4]。目前采用该种方式对两种类型黄疸鉴别报道较少，本研究旨在探讨图片初步人工智能检测在新生儿病理性黄疸诊疗中的应用价值。

1.资料与方法

1.1 一般资料

对2018年10月—2019年12月于江西省新余市妇幼保健院就诊的200 例新生儿黄疸患儿的临床资料进行回顾性分析，根据黄疸分型将其分为病理性黄疸组（98 例）和生理性黄疸组（102 例）。病理性黄疸组中，男50 例，女48 例；胎龄（39.47±0.67）周；日龄3～20 d，平均（11.51±2.23）d；新生儿体重（3458.47±469.21）g。生理性黄疸组中，男52 例，女50 例；胎龄（39.32±0.58）周；日龄3～19 d，平均（11.26±2.19）d；新生儿体重（3469.47±469.37）g。两组的一般资料比较，差异无统计学意义（P>0.05），具有可比性。本次研究经医院医学伦理委员会审批通过。纳入标准： ①胎龄≥35 周、日龄≤60 d；②病理性黄疸组患儿均符合新生儿黄疸诊断标准，TSB≥13 mg/dL[5-6]。排除标准：①经皮血氧饱和度＜0.85 或毛细血管再充盈时间＞3 s；②新生儿测定部位皮肤瘀斑、水肿、破溃、感染等异常；③入组前48 h 内接受过光疗或换血治疗。

1.2 方法

所有患儿入组后均采集血液标本，以1500 r/min离心5 min，有效离心半径为10 cm，检测末梢血总胆红素，采用总胆红素试剂盒（上海华臣生物试剂有限公司，20062400659）测定胆红素值。随后检测比较两组经皮测胆红素值（transcutaneous bilirubin，TcB）、人工智能胆红素值（automated image-based bilirubin，AIB）和新型人工智能胆红素值（new artificial intelligence bilirubin，DiagB）的差异。

1.3 观察指标及评价标准

采用MBJ20 型经皮黄疸仪（北京麦邦光电仪器有限公司，20102200501）检测TcB，并定期质控校正。使用手机软件“哪吒保贝－新生儿黄疸移动监护”4.2.0版本（深圳贝申医疗技术有限公司），将软件中比色卡打印后进行裁剪，在明亮自然光线下将专用比色卡中心区域置于经皮黄疸仪检测的相同部位，打开APP，取景框套住比色卡，将新生儿放置于光线充足处后进行拍照，随后上传至系统利用图像处理技术和人工智能运算技术得出AIB 值。采用图片初步人工智能2.1.1 版本，将新生儿脸部及身体照片上传云端，自动下载DiagB 值。3 种方式均连续测量7 d 取平均值。比较两组新生儿TcB、AIB、DiagB 差异；以受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线描述TcB、AIB、DiagB 应用于新生儿病理性黄疸中诊断效能，AUC＞0.90 表示诊断性能较高，0.71～0.90 表示有一定诊断性，0.50～0.70 表示诊断性能较差，cut-off 值为截断值，代表在该值下诊断效能最佳，其标准为约登指数，敏感度+特异度-1；以TSB 为新生儿黄疸诊断的“金标准”，评估DiagB 单独诊断新生儿黄疸的效能，准确度=（真阴性例数+真阳性例数）/（真阴性例数+真阳性例数+假阳性例数+假阴性例数）×100%，阳性预测值=真阳性例数/（真阳性例数+假阳性例数）×100%，阴性预测值=真阴性例数/（真阴性例数+假阴性例数）×100%。采用Kappa 一致性检验评估一致性，Kappa 值>0.75 表明一致性极好，0.40～0.75 表明一致性较为理想，<0.40 表明一致性差。

1.4 统计学方法

采用SPSS 20.0 统计学软件进行数据分析，计量资料以均数±标准差（

±s）表示，组间比较行独立样本t 检验；计数资料采用率表示，组间比较采用χ2 检验，以P＜0.05 代表差异有统计学意义；诊断效能评估采用ROC 曲线分析。

2 结果

2.1 两组新生儿血清TcB、AIB、DiagB 值的比较

病理性黄疸组的TcB、AIB、DiagB 值均高于生理性黄疸组，差异有统计学意义（P＜0.05）（表1）。

表1 两组新生儿血清TcB、AIB、DiagB 值的比较（μmol/L，

±s）

2.2 TcB、AIB、DiagB 诊断新生儿病理性黄疸效能分析

TcB、AIB、DiagB 指标诊断新生儿病理性黄疸的ROC 曲线下面积（area under the curve，AUC）分别为0.774、0.764、0.792，cut-off 值分别为228.59 μmol/L、213.13 μmol/L、214.96 μmol/L；TcB、AIB、DiagB 指标诊断新生儿病理性黄疸具有一定诊断效能，其分别达到228.59、213.13、214.96 μmol/L 时诊断效能最佳（图1、表2）。

图1 各个方法检测新生儿病理性黄疸的ROC 曲线

表2 ROC 曲线参数

2.3 DiagB 诊断效能

DiagB 诊断新生儿病理性黄疸敏感度为74.49%（73/98），特异度为77.45%（79/102），准确率为76.00%（152/200），阳性预测值为76.04%（73/96），阴性预测值为75.96%（79/104），Kappa 值为0.520（表3）。

表3 DiagB 检测与TSB 检测结果比较[n（%）]

3 讨论

黄疸是幼儿出生后常见症状，病理性黄疸易导致眼球运动障碍、采取治疗措施不及时可致运动、智力发育不全影响新生儿健康[7]。新生儿胆红素水平在其出生后呈现动态变化过程，积极检测有利于预防高胆红素血症发生[8]。传统抽血检测过程复杂无法做到实时检测。因此，亟需寻找安全有效的检测方法。

新生儿较为特殊，正常情况出生后2～4 d 可出院，出院后由家属密切观察身体状况[9]。生理性黄疸新生儿出生1 周左右自行消退，病理性黄疸是新生儿出生后由于各种原因导致的体内胆红素水平升高并且短期内进行性加重。本研究结果显示，连续检测7 d后，病理性黄疸组3 种检测方式测出胆红素平均值均高于生理性黄疸组，差异有统计学意义（P＜0.05）。推测其原因是病理性黄疸新生儿存在先天性代谢酶和红细胞遗传性缺陷，体内红细胞被破坏后，刺激机体氧化应激，激活细胞炎症因子，血清中总胆红素大量产生。

随着医疗水平提高，新生儿胆红素检测方法不断增多[10]。作为“金标准”的TSB 是抽取新生儿体内血液进行检测，准确率高，但为有创性操作，易导致新生儿进一步感染[11-12]。TcB 检测作为一项无创检测方法，因其对仪器要求较高，一般家庭不具备在家操作的条件，未能广泛应用。而AIB 检测方式通过手机图像拍摄，对新生儿进行实时检测，灵活度高，但检测结果受拍照环境及周围光线影响较大。图片初步人工智能检测作为目前最新型智能检测方式，拍摄新生儿脸部及身体照片后上传至系统云端，通过软件自动化分析得出新生儿胆红素值，对外界条件要求较低，可操作性强且安全有效，易被新生儿家属接受，李媛等[13]研究结果显示，人工智能云端分析软件诊断在骨骼肌影像学诊断中所得参数在相关骨骼肌疾病诊断中具有显著效能，最低ROC 曲线AUC 可高达0.721，本次研究中经多种诊断方式所得的TcB、AIB、DiagB 数值诊断新生儿病理性黄疸的ROC 曲线AUC 分别为0.774、0.764、0.792，其中图片初步人工智能诊断效能最佳，其截断值为214.96 μmol/L，此结果与杨波等[14]研究中所得临界值201.35 μmol/L 相似，提示该检查方法在新生儿病理性黄疸鉴别诊断中具有较高效能。

TSB 作为新生儿黄疸分型检测标准，其虽具备较高准确性，但检查过程复杂，伴随一定创伤，患儿家属家庭检测中并无法普及应用，而近年来家庭蓝光灯等光疗技术将治疗引入患儿家庭中，故在家进行病情检测成为黄疸患儿家庭的一大重要需求。本次研究中，以TSB 为新生儿黄疸诊断的“金标准”，图片初步人工智能检测准确率为76.00%，这一结果与秦锋等[15]研究中人工智能诊断准确率高达77.61%较为接近，李甜等[16]将人工智能云端分析阅片技术应用于肺结节诊断中，其所得准确率高达87.20%，高于人工阅片的准确率68.80%，结合以上研究结果与本次研究中所得准确率，均可分析得出以图片初步人工智能为代表的人工智能云端上传诊断技术具有较高的检出率，分析其原因是利用人工智能系统自动处理，对新生儿病理性黄疸检测准确性较高。出院后常采取视觉评估法通过人肉眼进行评估，带有一定的主观色彩可靠性较低[17]。应用图片初步人工智能检测幼儿家属可在家实时检测，避免频繁入院抽血复查，一旦发现图片初步人工智能检测胆红素值持续异常及时来医院就诊，做到早发现早治疗。

本研究受软件推广应用效果影响，在样本量获取方面仍存在一定局限性，同时本次研究中所提软件仍存在一定上传网络不佳问题，不同用户在处理速度方面存在差异，但并未进行较为全面的用户体验调查，以后此类人工智能诊断技术评测时可适当加入对用户体验的调查，以了解软件使用方面存在的问题，便于后续改进。

综上所述，基于图片初步人工智能检测在新生儿黄疸诊疗过程中具有较高的应用价值及临床意义。能实时检测新生儿体内胆红素值，如发现异样及时采取治疗措施，防止疾病进展。

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