《胃肠病学》（Gastroenterology）是美国胃肠病学会（American Gastroenterology Association，AGA）的官方杂志，是国际消化病学领域的顶级学术期刊，提供了胃肠病学基础和临床研究的最新和权威报道。首都医科大学附属北京友谊医院是国家消化系统疾病临床医学研究中心和消化健康全国重点实验室依托单位，是AGA在中国唯一官方指定授权发布《胃肠病学》杂志翻译的单位。

本期为大家带来《自主人工智能VS人工智能辅助人类对结直肠息肉的光学诊断：一项随机对照试验》，敬请关注！

微小结直肠息肉（直径1~5mm）占被检测出的结直肠息肉的70%~80%，对此类息肉的光学诊断已经被证明可以代替组织学诊断，因此，根据光学诊断的结果实施“切除-丢弃”和“发现-保留”等策略可以安全地节约成本，进而被应用于结直肠癌的筛查项目。美国消化内镜学会在其保存和整合有价值的内镜创新（PIVI）的建议中提出了实施光学诊断策略的基准：对直肠、乙状结肠腺瘤来讲，当与基于病理建议的监测间隔一致率≥90%时可以实施“切除-丢弃”策略，当≥90%阴性预测值（NPV）时可以实施“发现-保留”策略。虽然光学诊断在学术机构中已经取得了很高的准确性，但这些策略并未广泛应用于一般的临床实践中，最主要的障碍是大多数内镜医生担心出现误诊，而使用AI进行诊断可能有助于减轻这些担忧，并能够使内镜医生更广泛地采用光学诊断的策略。

CADx已经被开发用于结肠镜检查中预测结直肠息肉的病理诊断。已有研究表明，当使用AI-H诊断时，高度契合PIVI阈值。然而，CADx尚未验证其自主性能。所以，本研究开始在一项随机对照的非劣效性试验中研究自主AI与AI-H相比的表现，这是迄今为止第一项评估没有人工干预的AI自主实施的研究，其结果是发人深省的，可能对引入AI进行内镜下息肉诊断具有重要意义。

本研究发现，自主AI组建议的监测间隔与基于病理建议的监测间隔一致率显著高于AI-H组（91.5% vs 82.1%，P=0.016），这突显了人工与AI模块交互的复杂性，在某些情况下，人工干预可能导致结果变差。出现此类现象可能是由于内镜医生对AI的不信任，或对基于AI的诊断有一种优越感，后续还需要进行更多的研究来阐明这一现象。

很少有研究评估基于CADx的光学诊断的有效性。一项研究显示，当使用CADx时，监测间隔的一致率可达到96%，而内镜医生进行诊断时，监测间隔的一致率也可达到96%。然而，该研究并没有使用美国多学会工作组建议的所有可选择的监测间隔（1年、3年、3~5年、5~10年和7~10年），而是选择1年、3年或10年作为监测间隔。此外，没有息肉的患者也被纳入了上述监测间隔一致率的计算，这可能会放大一致率的百分比，而在本研究中则排除了这些患者。

虽然本研究显示AI-H组的一致率较低，但是，该一致率计算中只包括了发现息肉的患者，这或许会更好地代表自主AI和AI-H两组在目标人群中的效能。此外，考虑到CADx目前不能诊断锯齿状病变（SSL），而且自主AI组中所有SSL都自动被认为是不正确的（在自主AI组中占微小息肉的3.8%，在AI-H组占2.8%），这说明自主AI组的诊断效能还有进一步改善的潜力。该技术的未来迭代应该包括对SSL的评估。未来的CADx版本经过识别SSL的训练，很有可能会提高自主AI的诊断能力，进而超越AI-H。考虑到即使现阶段CADx没有诊断SSL的能力，其研究结果也能达到超过PIVI1和PIVI2阈值诊断的能力，所以仍强烈推荐在常规实践中使用CADx。

本研究的主要优势在于其随机对照设计，而且对与监测间隔的一致和不一致的定义有明确而细致的描述。本研究仅纳入息肉患者进行PIVI1标准评估，研究人员通过专注于CADx技术的目标受益人群（息肉患者），能够更准确地评估该技术在这些人群中的有效性和实用性。