胃癌、食管癌等上消化道肿瘤早诊率低，肿瘤发病早期在基层医院容易漏诊，严重影响疗效和患者的生存时间。
中山大学肿瘤防治中心昨日公布，由我国消化道肿瘤领军人物、该院院长徐瑞华教授率领的团队经两年半攻关，成功研发出具有完全自主知识产权的“上消化道肿瘤内镜人工智能（AI）辅助诊断系统”，图像样本诊断准确率高达90%以上。记者获悉，在AI的辅助下进行内镜检查，可令基层或低年资医生迅速拥有高级专家的诊断水平，有望降低基层胃癌、食管癌的漏诊率，并显著节约内镜检查时间、提高检查效率。
该项成果10月4日正式在线发表于肿瘤学顶尖期刊《柳叶刀·肿瘤》（影响因子高达35.386）。这一研究标志着我国科学家在人工智能肿瘤学领域临床转化和落地应用方面迈出了国际领先的一步。
我国消化道肿瘤早诊率不足10%
据国家癌症中心统计，全球约有50%的上消化道癌症（食管癌、胃癌）等发生在中国，其中超85%的患者确诊时已为中晚期，晚期患者五年生存率低于10%，而早期患者五年生存率超90%。
上消化道早期诊断早期治疗是提高疗效的关键，而内镜检查及活检是上消化道癌早期诊断的金标准。徐瑞华指出，我国的内镜医生十分短缺，人才缺口巨大，远远不能满足临床实际需求。另一方面，由于早期上消化道癌在内镜下往往缺乏典型特征，医生如经验不足，或者因疲劳导致注意力分散，就很容易漏诊。
记者获悉，除了上述两个原因外，不同级别医院的内镜医生水平差异很大，导致我国早期上消化道癌的检出率低，早诊率不到10%，严重制约了上消化道癌症疗效的提高。
“有了AI辅助，就像给内镜医生开了‘第三只眼’。”徐瑞华解释说，该智能辅助系统的速度非常快，每秒可处理118张图像。AI有独立的显示屏，在医生进行内镜检查的同时，AI自动捕获图像并上传云端，进行快速分析，实时在屏幕上显示精确的可疑病灶区域，指导内镜医生选择活检部位。
在检查过程中，该系统可“监督”检查时间和检查部位，减少遗漏关键信息，提高检查质量。“我们都知道，千万不能去打扰工作中的内镜医生，拍他的肩膀一下，都有可能让他分散注意力，漏掉一处可疑病灶。”徐瑞华说，长时间工作的疲劳，也有可能让医生降低诊断准确率，而AI不会疲劳，能始终保持专注力。它还能自动采图存储，减少医生“一心两用”“手脚并用”带来遗漏关键信息的可能性。
AI辅助年轻内镜医生“速成”专家
据了解，为了训练人工智能，由平均年龄37岁、三十多名医学教授和数十名人工智能研究人员组成的团队，让它接受为期两年多的学习。通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习，该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%，对早期（I期）病变的识别率可以达到90%以上，初步显示出应用于上消化道癌早诊的巨大潜力。
为了对该系统的性能进行深入的验证，由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究，采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析。最终结果显示该系统对上消化道癌的诊断准确率达90%以上。而借助该系统，低年资医生的诊断率可与专家媲美，相当于“速成”专家。
“人工智能辅助内镜检查比中年资、低年资医生的水平更高。”徐瑞华说，该系统在基层医院应用，相当于为基层医院送去了一个顶尖的内镜专家，实时指导内镜检查操作，极大地加快了内镜检查的速度并提高了活检的阳性率，为优化内镜医生工作模式，提高内镜检查效率和诊断准确率提供了可行方案。
多家基层医院落地
患者可免费请AI复查
目前，该系统除了在中大肿瘤防治中心“上岗”外，已在梧州市红十字会医院、揭阳市人民医院、粤北人民医院、普宁市人民医院和江西省肿瘤医院落地应用。
徐瑞华团队还构建了基于云技术的多中心上消化道癌内镜AI诊断平台，临床医生可以通过复习并重新评估已存储的图片，来进行模拟诊断积累经验，提高技术水平，减少上消化癌的漏诊率。目前，临床医生和患者还可通过公共网站（http://graids.sysucc.org），免费访问开放共享的GRAIDS系统，并根据提示自行上传内镜图片，请AI辅助诊断系统重新评估已有诊断的准确性。
徐瑞华介绍，下一步，中大肿瘤医院正在建立上消化道肿瘤诊疗相关多场景、多模态的人工智能诊疗模型和应用系统，形成全国首个覆盖常见上消化道肿瘤筛查、诊断、治疗全过程的人工智能诊疗决策系统，并对社会开放共享。记者任珊珊 通讯员黄金娟、余广彪、杨森