人工智能 （AI） 在醫(yī)學中的應用已引起廣泛關(guān)注，AI輔助消化內(nèi)鏡診斷成為行業(yè)研究熱點。臨床上內(nèi)鏡操作由內(nèi)鏡醫(yī)師完成，診斷則依靠醫(yī)師肉眼結(jié)合病理活檢完成，其本質(zhì)是一個不斷積累經(jīng)驗、逐漸完善的過程。AI輔助內(nèi)鏡診斷有望提高內(nèi)鏡醫(yī)師對消化道病灶的檢出率，有效減少誤診和漏診。

歷經(jīng)幾年發(fā)展，AI＋醫(yī)療已逐步進入行業(yè)洗牌階段，從最初的“新鮮”走向“落地”，當下，真正能落地的AI+醫(yī)療項目擁有更多市場和話語權(quán)。

9月11日－13日，由中華醫(yī)學會和中華醫(yī)學會消化內(nèi)鏡學分會主辦的“2020年中國消化內(nèi)鏡學年會”于線上召開。會上，中華醫(yī)學會消化病分會候任主委、華西醫(yī)院消化科唐承薇教授就《人工智能助力消化內(nèi)鏡》報告進行了精彩演講，并分享了華西醫(yī)院與希氏異構(gòu)消化內(nèi)鏡AI項目最新進展，吸引業(yè)界強烈關(guān)注。

消化內(nèi)鏡AI研發(fā)現(xiàn)狀與痛點：論文多產(chǎn)品少，在未知病變難發(fā)揮作用

據(jù)《臨床醫(yī)師癌癥雜志》（CA Cancer J Clin）在線刊發(fā)的2015年癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，中國消化道腫瘤大國，僅胃癌年發(fā)病案例就高達67．91萬例，死亡約50萬例，占總癌癥死亡比例的17．7％。

作為消化道疾病最直接的檢查設備，消化內(nèi)鏡在我國已經(jīng)非常普及，但我國的消化道疾病，尤其是惡性腫瘤的早診早治工作，開展得并不盡人意，其主要原因在于內(nèi)鏡醫(yī)生培養(yǎng)周期較長，一個有經(jīng)驗的醫(yī)生至少需要十年以上的培養(yǎng)周期，人才的培養(yǎng)依賴于時間的堆砌，人才相對稀缺，制約了消化道疾病的診治水平。

唐承薇教授指出，消化內(nèi)鏡領(lǐng)域需求量大，醫(yī)護工作量大，消化內(nèi)鏡人工智能技術(shù)和設備的研發(fā)，將有望改變這一現(xiàn)象。

消化內(nèi)鏡AI目標是提高診斷效率，全面提升診斷準確率，通過AI技術(shù)，建設新型內(nèi)鏡診療體系，發(fā)揮區(qū)域醫(yī)療中心的質(zhì)控作用，為落實我國分級診療政策助力。

“國內(nèi)消化內(nèi)鏡診治水平參差不齊，很多患者因此經(jīng)歷多次內(nèi)鏡檢查，增加相關(guān)檢查風險，浪費醫(yī)療資源。消化內(nèi)鏡AI技術(shù)的開展，對于高等級醫(yī)院來說，讓醫(yī)護給予患者更多的呵護，使醫(yī)生騰出更多精力做好微創(chuàng)治療；對于低等級醫(yī)院來說，能夠克服醫(yī)生受培訓及經(jīng)驗不足的弱點。”唐承薇教授表示。

在會上，唐承薇教授就消化內(nèi)鏡AI目前的現(xiàn)狀和痛點做了相關(guān)解讀。她指出：

一、消化內(nèi)鏡AI領(lǐng)域論文多、產(chǎn)品少，真正付諸實踐的項目不多。

二、內(nèi)鏡臨床診斷仍有不足。醫(yī)生通常面對的是未知的內(nèi)鏡病變，僅用檢測某種已知病變的AI輔助設備，難以在面對各種未知病變時發(fā)揮輔助作用。

三、AI檢測水準暫時未能超越內(nèi)鏡醫(yī)生。隆起性病變是內(nèi)鏡觀察到的主要病變之一，可能為息肉、炎性病變、早期或進展期癌、血管病變、平滑肌瘤等。進一步甄別內(nèi)鏡下的隆起性病變，對于內(nèi)鏡醫(yī)師并不困難，即使少數(shù)隆起性病變的鑒別有難度，AI未必能勝過內(nèi)鏡醫(yī)生。

“內(nèi)鏡醫(yī)生最需要AI輔助的是，在檢查過程中協(xié)助及時發(fā)現(xiàn)病變，避免漏掉病變，這對于經(jīng)驗不足、承擔大工作量或疲勞狀態(tài)的醫(yī)生尤為有用。”唐承薇教授指出。

國內(nèi)首個消化內(nèi)鏡AI產(chǎn)品已獲證，二代產(chǎn)品研發(fā)中

2017年3月，華西醫(yī)院與希氏異構(gòu)醫(yī)療科技公司聯(lián)合成立的華西－希氏醫(yī)學人工智能研發(fā)中心，以唐承薇教授團隊為核心，雙方在消化內(nèi)鏡人工智能產(chǎn)品研發(fā)方面進行了深度合作。

目前，希氏在消化內(nèi)鏡AI領(lǐng)域的研發(fā)成果覆蓋全消化道，涉及包括腫瘤、息肉、萎縮性病變、潰瘍類病變、糜爛性病變、血管病變等多類別百余種疾病。

唐承薇教授介紹，歷經(jīng)3年時間的探索和研究，中心在消化內(nèi)鏡AI領(lǐng)域取得了不錯的成果。基于CNNs原理設計的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，將大量內(nèi)鏡隆起性病變圖片轉(zhuǎn)換為復雜數(shù)據(jù)信息，進行內(nèi)鏡CAD系統(tǒng)模型訓練，成功誕生了第一臺消化內(nèi)鏡影像實時輔助診斷設備（內(nèi)鏡AI設備）。

在完成了近500例的臨床試驗后，這款消化內(nèi)鏡影像實時輔助診斷設備于2020年4月已經(jīng)獲得了藥監(jiān)部門的審批，作為醫(yī)療設備準予進入臨床應用，這也是迄今為止國內(nèi)獲批的第一臺消化內(nèi)鏡圖像輔助診斷設備。

作為國內(nèi)第一個硬件設備化的消化AI產(chǎn)品，該款產(chǎn)品有什么特點？

首先，該款產(chǎn)品達到了設計標準，識別速度非劣效于內(nèi)鏡醫(yī)生，可與內(nèi)鏡醫(yī)生同時發(fā)現(xiàn)隆起性病變。腸鏡下對≥5mm隆起型病變的敏感性更高，達96．81％。

其次，內(nèi)鏡AI設備在“助手”的角色中，表現(xiàn)優(yōu)于設計期望值，對今后內(nèi)鏡AI設備研發(fā)的行業(yè)標準制定提供了有益的基礎。

最后，該產(chǎn)品可幫助醫(yī)生實時、高效地發(fā)現(xiàn)病變；系列產(chǎn)品可對全消化道（上、下消化道）的多種病變實現(xiàn)快速、高效的識別，有效解決臨床痛點。從疾病的覆蓋面、臨床產(chǎn)品化等多個角度，該產(chǎn)品處于國際領(lǐng)先地位。

唐承薇教授介紹，消化內(nèi)鏡圖像輔助診斷設備只是初期的一個產(chǎn)品，人工智能技術(shù)在消化內(nèi)鏡領(lǐng)域的應用，絕不局限于某一種或幾種病變的實時檢出，更多的應用將陸續(xù)覆蓋消化內(nèi)鏡檢查的不同環(huán)節(jié)。

目前最新研究成果已經(jīng)趨于成熟，與希氏異構(gòu)合作研發(fā)的二代產(chǎn)品也已經(jīng)基本定型。她指出，二代產(chǎn)品將與臨床結(jié)合更為緊密， 滲透到消化內(nèi)鏡檢查的更多環(huán)節(jié)，一方面在實時視頻多病變的識別上有新的突破，另一方面在病變定性、定量和質(zhì)控方面，有更多技術(shù)推出，實現(xiàn)在消化內(nèi)鏡檢查的前端和后端做整體性的布局。

自2017年以來，AI作為一項國家戰(zhàn)略，已在皮膚癌、糖尿病視網(wǎng)膜病變中發(fā)揮重要作用，我們相信，未來基于AI的內(nèi)鏡圖像診斷識別有望在消化內(nèi)鏡篩選消化道早癌方面發(fā)揮重要作用。

可正如開篇所講，醫(yī)療AI 經(jīng)歷幾年的發(fā)展，其價值早已被醫(yī)生認可，但概念早已過了“新鮮期”，唯有那些真正在醫(yī)療場景應用，解決實際問題的項目才能擁有真正的市場話語權(quán)。
責編AJX