文/本刊記者 郭瀟雅

“內鏡精靈”會自動識別盲區(qū)，及時提醒醫(yī)生未曾到達的檢查部位，避免漏查漏診。

4月3日，世界三大通訊社之一的英國路透社(Reuters)，專題報道了武漢大學人民醫(yī)院消化內科研發(fā)的內鏡質量改善人工智能監(jiān)測系統(tǒng)“內鏡精靈”（ENDOANGEL），引起國際醫(yī)學界的廣泛關注。美國克利夫蘭診所心血管醫(yī)學主席Eric Topol在國外社交媒體上轉發(fā)了該消息，并給予積極評價：“這款由中國醫(yī)生研發(fā)的最新系統(tǒng)，可以顯著降低消化道內鏡檢查的盲區(qū)率?！?/p>

據(jù)了解，內鏡精靈以現(xiàn)有的消化內鏡設備和數(shù)據(jù)系統(tǒng)為平臺，結合人工智能技術，構建內鏡圖像樣本數(shù)據(jù)集，開發(fā)訓練可以辨認內鏡下解剖學部位的深度學習模型，在不干擾原有內鏡設備正常工作的前提下，研發(fā)的一款新型人工智能無盲區(qū)消化道早癌篩查診斷儀器，實時監(jiān)測內鏡下的畫面。在醫(yī)生做檢查的同時，主動提示并輔助診斷病灶，監(jiān)測醫(yī)生操作質量，避免內鏡下漏診誤診。

其實，該項研究成果此前曾發(fā)表在消化病學國際頂級期刊《英國胃腸病學會官方期刊》（Gut）上，該雜志影響因子高達17.016。2019年以來，武漢大學人民醫(yī)院消化內科“內鏡精靈”研發(fā)團隊多次獲邀到德國、意大利、美國等參加國際消化病、內鏡診療高端學術會議，并作專題演講，向世界同行展現(xiàn)中國內鏡醫(yī)師的精湛技藝及創(chuàng)新發(fā)明。

構建三大模塊

內鏡檢查是早期發(fā)現(xiàn)消化道腫瘤的必要手段，但由于內鏡醫(yī)師檢查水平參差不齊，高水平內鏡醫(yī)師稀缺，基層醫(yī)院消化內鏡檢查中漏檢、漏診現(xiàn)象較多。目前，中國和世界部分其他地區(qū)早期胃癌的診斷率仍低于20%，而消化道腫瘤發(fā)病率占中國癌癥總發(fā)病率的43.5%。消化道腫瘤若能早期發(fā)現(xiàn)，治愈率可高達95%。

“內鏡精靈”項目負責人、武漢大學人民醫(yī)院消化內科主任于紅剛教授介紹，該院消化內科是湖北省重點學科、武漢大學重點學科，國家中醫(yī)藥管理局Ⅱ級實驗室，湖北省消化系統(tǒng)疾病重點實驗室，湖北省消化內鏡介入診療質量控制中心及湖北省消化內鏡質控中心掛靠單位。消化內鏡中心在2018年接待患者52880位，進行了34995例胃腸鏡檢查。學科擁有多名全國學會副主委，承擔國家級及省級科研項目多項，獲省部級科技成果獎十余項。

依托強大的學科專業(yè)基礎，從2017年開始，于紅剛帶領團隊成員開始了研發(fā)之路?！皟如R精靈”主要基于以下三大模塊的構建。

一是結直腸癌前病變篩查診斷系統(tǒng)的構建。結直腸癌前病變篩查主要從兩方面入手：一方面是醫(yī)生的檢查質量，退鏡速度過快會導致錯過部分腸粘膜、漏診腸道早癌，退鏡時間每增加1分鐘，腺瘤檢出率會提高3.6%，因此，構建了實時監(jiān)測腸鏡退鏡觀察速度的模型，將退鏡速度控制在安全范圍內，提高腸鏡檢查質量；另一方面是可能發(fā)展為癌的疾病診斷，大于80%的腸癌由息肉發(fā)展而來，息肉檢出率與腸癌漏診風險息息相關，因此，科研團隊構建了結直腸息肉自動識別模型。

二是無盲區(qū)早期胃癌篩查及輔助診斷模型的構建。早期發(fā)現(xiàn)是提高胃癌患者生存率的重要策略。然而，早期胃癌病灶改變輕微、十分隱蔽，需要內鏡醫(yī)師具有豐富的經(jīng)驗和強大的知識儲備。因此，基于使用最為廣泛的白光內鏡技術，構建了早期胃癌篩查模型，一方面訓練AI識別胃鏡檢查中重要的26個部位，在做胃鏡過程中，AI會根據(jù)醫(yī)生觀察到的部位數(shù)對操作進行打分，并提示漏檢的部位；另一方面，使AI學會識別胃早癌的特征，發(fā)現(xiàn)疑似早癌的位置會用方框提示，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)胃早癌。

三是自動生成胃腸鏡圖像報告。傳統(tǒng)的內鏡檢查需要內鏡醫(yī)師在做檢查的同時人工采集圖像，來保存患者的圖像資料。這要求內鏡醫(yī)師在操作過程中密切關注胃黏膜形態(tài)，采圖質量與操作者的水平和主觀狀態(tài)緊密相關，很容易出現(xiàn)圖像不全面或者模糊不合格的情況。此外，由于人工采圖時，內鏡醫(yī)師必須先暫停視頻畫面才能采集圖像，導致檢查時間延長，增加了患者的痛苦情緒。而“內鏡精靈”可在后臺自動分析圖像，從全局視頻中全面準確地提取并儲存胃腸腔部位典型圖像，以及患者病灶處的清晰圖像，提高內鏡圖片質量，縮短檢查時間，減小操作醫(yī)師的負擔。

檢查數(shù)據(jù)精準

在研發(fā)過程中，科研團隊遇到過許多前期想象不到的困難，比如在腸道模型的訓練階段，最初的想法是讓AI能夠辨認出腸道不同部位的圖片，但腸道許多部位的形態(tài)都是相似的，因此訓練遇到了瓶頸。為了使這套監(jiān)測系統(tǒng)更加精準，科研團隊與武漢大學測繪學院合作，繪制出人體消化道的“地形圖”，并依照消化內鏡檢查的診療規(guī)范，標識出必查的“坐標點”，讓AI學習有特征的腸道結構并據(jù)此定位。

科研團隊先后使用了107個真實的內鏡檢查視頻測試“內鏡精靈”系統(tǒng)，在一項隨機試驗中，分配到“內鏡精靈”輔助檢查的153名患者的盲點率（5.9%），顯著低于常規(guī)檢查組的150名患者（22.5%）；“內鏡精靈”輔助胃鏡組的平均檢查時間（5.03分鐘）明顯長于對照組（4.24分鐘）；“內鏡精靈”可以抓取并儲存胃鏡不同部位的典型圖片，自動產(chǎn)生患者的圖片報告，“內鏡精靈”自動產(chǎn)生的圖片報告文件完整性（90.64%），顯著高于內鏡醫(yī)師（79.14%）。

武漢大學人民醫(yī)院消化內科教授陳明鍇表示，經(jīng)過近兩年的研發(fā)，“內鏡精靈”系統(tǒng)成功投入臨床使用，它相當于內鏡醫(yī)生的“第三只眼”，能及時提醒內鏡醫(yī)生不要放過死角，盡早識別可能有問題的部位。如果醫(yī)生在被提醒后，還是沒有檢查到某些“死角”的話，“內鏡精靈”還會阻止檢查報告的打印發(fā)布。

武漢大學人民醫(yī)院研發(fā)的“內鏡精靈”。

于紅剛認為，“內鏡精靈”的研發(fā)具有深遠的意義：首先，“內鏡精靈”實時監(jiān)測內鏡畫面，在醫(yī)生做檢查時主動提示早癌病灶，標記未觀察部位，大幅減少早癌漏診，為醫(yī)保省錢、為家庭減負；其次，我國消化內鏡診療機構眾多，每年衛(wèi)生行政部門耗費大量人力物力進行走訪調研、質量監(jiān)管，該系統(tǒng)可自動評估醫(yī)院消化內鏡檢查質量，迅速、準確地獲得各級醫(yī)療機構質控數(shù)據(jù)，大幅節(jié)約質控成本；再次，我國人均內鏡醫(yī)師僅為日本的1/14，培訓方式多為手把手教學，周期長且水平參差不齊，該系統(tǒng)實時監(jiān)測內鏡醫(yī)師操作規(guī)范，可使醫(yī)師快速學習和提高。

不過，于紅剛也坦言，“內鏡精靈”還有許多功能有待完善和拓展。下一步將首先基于國內外胃腸鏡操作規(guī)范，建立標準化胃腸鏡質控體系，再利用醫(yī)療機構的消化內鏡電子影像及病例信息，儲存和傳輸醫(yī)學影像，準確快速地實時記錄并遠程同步每家醫(yī)院、每位醫(yī)生的質控數(shù)據(jù)?！皟如R精靈”研發(fā)的兩大終極目標是：構建基于人工智能的無盲區(qū)消化道早癌篩查診斷系統(tǒng)；構建自動監(jiān)測消化內鏡檢查質量控制指標的智能分析系統(tǒng)。

目前，“內鏡精靈”已在全國的多家醫(yī)院進行試用，未來，“內鏡精靈”還將被推廣到全國基層醫(yī)院，以驗證該系統(tǒng)的臨床價值。