参与问卷调研，有机会赢取惊喜礼物哦

AI技术在胰腺良性病变超声内镜诊断中的应用

在胰腺良性病变超声内镜诊断方面，已有一些研究将AI技术应用到了多种胰腺良性疾病的辅助诊断中，这为AI赋能胰腺良性病变精准诊断提供了新的机遇。

Marya等使用EUS图像和操作视频，基于ResNet50 V2机构的算法，建立了自身免疫性胰腺炎诊断模型；结果显示，该模型能从正常胰腺、胰腺恶性肿瘤及慢性胰腺炎中准确识别出自身免疫性胰腺炎，其敏感性为90%~99%，特异性为71%~98%，从而能够为早期高效诊断自身免疫性胰腺炎提供了有效的辅助工具。

Nguon等使用EUS图像，基于ResNet50算法开发了胰腺黏液性囊性肿瘤和胰腺浆液性囊性肿瘤鉴别模型，该模型能够准确率可达82.75%，与经验丰富的内镜医生相当。

Vilas-Boas等使用5505张EUS图像，基于Xception架构，构建了胰腺黏液性囊性病变识别模型，该模型准确率、敏感性和特异性为98.5%、98.3%和98.9%。

胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤(Intraductal papillary mucinous neoplasm of the pancreas, IPMN)是一种潜在恶性肿瘤，目前普遍认为胰腺IPMN是胰腺癌的癌前病变。Kuwahara等使用50例IPMN患者（27例良性、23例恶性）的3970张EUS图像，基于ResNet50算法构建了IPMN良恶性识别模型，结果显示，该模型识别恶性IPMN的敏感性可达95.7%，特异度达92.6%，准确率为94.0%，显著优于临床医生诊断水平（56.0%）。

这些研究表明，AI在胰腺良性病变超声内镜辅助诊断中具有极为广阔的应用前景。

在胰腺恶性病变超声内镜诊断中，AI技术也能够发挥重要作用。

Norton等人于2001年利用简单的神经网络模型，通过学习图像灰度变化和亮度等特征，实现了高达80%的准确率，初步证明了AI在EUS图像分析中的可行性。

随后，Zhang等人在2010年利用支持向量机（SVM），基于29个特征构建的人工智能模型，在胰腺癌的诊断上取得了94.32%的灵敏度和99.45%的特异度，准确率高达97.98%。

此外，Udristoiu等人结合EUS灰度图、多普勒成像、谐波造影增强图像和弹性成像数据，基于卷积神经网络和LSTM算法构建了AI模型，使得胰腺癌的诊断准确率达到了97.61%。

EUS-FNA/FNB技术通过获取细胞或组织病理样本，为胰腺肿块的性质提供了进一步的明确依据。而AI技术的引入，不仅提高了病理医师的诊断效能，还增强了EUS-FNA/FNB在胰腺疾病鉴别诊断中的作用。

Momeni-Boroujeni等人在2017年首次将多层感知神经网络应用于胰腺EUS-FNA细胞病理学的诊断，其模型展现出了80%的灵敏度和75%的特异度，证明了AI在辅助提高病理诊断效能方面的潜力。

Naito等人则利用EfcientNet算法构建的AI模型，在胰腺FNB病理切片全景图中检测胰腺癌病灶，取得了93.02%的灵敏度、97.06%的特异度和94.17%的准确率。

快速现场病理评估（ROSE）能够在穿刺过程中即时评估病变性质，但受限于病理医师的现场参与，增加了检查费用和操作流程的复杂性。

而Zhang等人基于UNet算法构建的CNN模型，在协助进行ROSE时，其识别胰腺癌的灵敏度、特异度和准确率均达到了与病理医师相当的水平，并优于经过训练的内镜医师。AI在实时病理评估中的应用，不仅节约了病理医师资源，还因其不依赖于评价者的经验水平，提供了稳定客观的评估结果，具有极高的应用价值。

AI技术还被广泛应用于EUS规范化扫查和培训中。Zhang等人使用ResNet算法开发了名为BP MASTER的胰腺扫描系统，专门设计用于EUS胰腺规范化扫查和培训。该系统能够准确识别EUS扫查中的关键站点，在内部和外部验证中，该模型的准确率分别为94.2%和82.4%，与经验丰富的内镜医生水平相当。EUS技术的学习需要大量时间和实践，以及经验丰富的专家指导。该模型还可以缩短新手医生的学习曲线，该研究对8名没有接受过EUS操作培训的学员进行了前瞻性测试，该系统能够显著提高学员胰腺癌诊断水平。

Bonmati等人利用语音标注替代传统的手工图像标注，建立了包含五个解剖位点的AI识别模型，准确率可达76%，该模型在提高标注效率的同时，能够加快EUS的学习过程，并提高诊断质量。

这些研究表明，AI在胰腺疾病EUS诊断领域应用广泛，特别是在提高辅助诊断水平、加速培训过程和质量控制方面具有显著价值。当然，现有的研究大多仍是回顾性、小样本研究，未来还需要更多的前瞻性、多中心、大样本研究来进一步验证AI在胰腺疾病EUS诊断中的辅助价值。

下期预告

【鼓楼心法⑰】EUS-FNA门脉血CTC在预测胰腺癌肝转移中的应用

点击图片查看专题更多内容

本文版权属于中国医学论坛报社，转载须授权