2021年12月17—19日，中国消化内镜学年会在线上召开。本届年会旨在全面展现全球消化内镜领域最新诊疗技术和相关前沿研究进展，进一步规范消化内镜诊断和治疗相关技术操作及其流程。今年恰逢中华医学会消化内镜学分会成立30周年，年会开幕式期间也特别增加了30周年庆典活动。

本次会议是一场高规格、高质量、高水平学术的饕餮盛宴。会议期间，大数据协作组针对人工智能（AI）在消化内镜领域应用的报告成为会后讨论的热门话题。《中国医学论坛报》特邀吉林市人民医院消化中心王宏光教授对会上有关AI在消化内镜领域应用的研究进展进行详细介绍。

吉林市人民医院消化中心  王宏光教授

中国医学科学院北京协和医院冯云路教授首先梳理了AI在超声内镜中的发展历程。她指出，AI概念的提出最早见于20世纪50年代，20世纪80年代起进入机器学习阶段，2010年后进入深度学习时期。超声内镜图像识别的研究已有20年历史，最早可追溯到诺顿（Norton）等学者于2001年发表在《消化内镜》（Gastrointest Endosc）杂志上的研究，该研究应用AI成功鉴别胰腺肿瘤和胰腺炎。此后不同的团队纷纷尝试用人工神经网络（ANN）模型开展识别超声内镜图像的研究，但这种方法的局限性在于其需要提前处理图像，并且存在过度拟合等问题。

随着AI研究的不断深入，2019年后，卷积神经网络（CNN）模型成为超声内镜图像识别中运用的主流工具。CNN模型通过模拟人类视觉信号形成的方式进行图像识别：先用过滤器获得特征地图，然后用卷积层和池化层提取图像特征，最后用全连接层进行分类。CNN模型成功解决了ANN模型中过度拟合的问题。目前已有多个成熟的CNN模型供国内外研究者使用和调试。根据已发表的基于CNN模型的超声内镜图像识别研究，可将CNN模型分为疾病识别和解剖部位识别两大类。其中疾病识别包括识别胰腺癌、自身免疫性胰腺炎、恶性胰腺导管内乳头状黏液肿瘤（IPMN）、浆液性囊腺瘤（SCN）、黏液性囊腺瘤（MCN）、胆囊息肉和肝占位等；解剖部位识别包括识别胰腺和胆管。上述模型均表现出良好的诊断敏感性和识别准确率，不劣于甚至优于超声内镜专家的判断结果。

冯云路教授认为，识别解剖部位的CNN模型可以帮助初学者学习超声内镜图像，缩短其学习曲线，因此具有良好的应用前景。冯云路教授还表示，期待未来有更多的识别超声内镜图像的AI模型出现，并能转化为识别工具最终应用于临床和教学。

中南大学湘雅三医院王晓艳教授介绍了其团队开发并应用的内镜AI接受度量表。她指出，内镜AI的临床应用可提高病灶检出率和内镜检查完成质量。但医生对内镜AI的接受度影响其使用效能。为客观科学地评价医生对内镜AI的接受度，王晓艳教授团队开发并验证了一套标准化的内镜医师AI接受量表。

在42名内镜医师对内镜AI接受度原始量表填写后，通过α系数、验证性因子分析（CFA）和内容效度检验量表的信度和效度。研究团队最终制定了一个包含4个维度的正式量表。这4个维度包括：内镜AI提供的服务、内镜医师的心理和情感、内镜医师对AI的依赖性和内镜AI的准确性。

正式研究共收集了210份有效的接受度量表，量表总体α系数为0.904，所有因子载荷量均＞0.50。根据受试者工作特征（ROC）曲线可知，量表得分＞50分的内镜医师被认为是对内镜AI具有高接受度，曲线下面积（AUC）=0.949，P＜0.001。研究人员还发现，79.52%的医生表现出高接受度，20.48%的医生表现出低接受度。年龄越大、职称越高对内镜AI的接受度越高，王晓艳教授认为这提示有内镜经验的医师更容易接受内镜AI。在4个维度中，平均得分最低的是内镜医师对内镜AI的依赖性，研究中约60%的内镜医师认为停止使用AI后也不会遗漏盲点和病灶。

王晓艳教授认为，该量表可以准确评估并及时发现内镜医师在使用内镜AI过程中的感受和问题。通过对内镜AI接受度低的医师加强宣传和培训，以及优化内镜AI，可以促进内镜AI在临床中更好地服务于患者。

王宏光教授分析了消化内镜AI辅助系统——内镜精灵在诊断胆管癌中的应用优势。

据王宏光教授介绍，内镜精灵作为国内外首个AI消化内镜质控和辅助诊断系统，不仅可以对消化内镜下视频影像实时监测，规范医师的内镜操作，还可以实时辅助医师提示可疑病灶，减少漏诊、误诊，提高早期癌症检出率。SpyGlassTMDS胆胰子镜直视系统的问世同样为诊治胆胰疾病带来新突破。SpyGlassTMDS胆胰子镜不仅成功克服了第一代图像清晰度差、光纤易受损和安装复杂等问题，而且具有即插即用和可于自然腔道直视下激光碎石的优点。但由于基层医院内镜医师操作或诊断水平有限，早期胆管癌的诊断难题并未彻底解决。王宏光教授认为，内镜精灵在SpyGlassTMDS胆胰子镜中的应用为该问题指明了方向。

吉林市人民医院消化中心回顾性收集了2020年9月至2021年9月期间，经病理组织学诊断的胆管癌病例28例和胆管良性病变30例。所有病例在内镜逆行胰胆管造影术（ERCP）诊治中均通过SpyGlassTMDS直视系统进行录像。研究人员将视频输入内镜精灵系统进行识别，结果表明，内镜精灵诊断胆管癌的准确率为89.7%，敏感性为96.4%，特异性为83.3%。每张图片的诊断过程平均耗时0.25±0.03 s。该研究充分证实了内镜精灵在内镜检查中辅助医师进行胆管癌诊断的可靠性。

王宏光教授认为，内镜精灵具有以下优势：①内镜精灵可以增加胃镜检查部位覆盖面积，从而提高上消化道疾病的检出率；②内镜精灵的盲区监测及自主采图功能可有助于提高胃镜检查质量和内镜医师识图能力；③内镜精灵可自动形成完整胃镜检查报告。总之，内镜精灵的应用可以有效辅助内镜医师进行胃镜检查，在减少检查盲区，减轻医师工作负担的同时提高检查质量。王宏光教授表示，希望内镜精灵能尽快正式应用于胆胰疾病诊治。他认为内镜精灵未来将被应用于内镜检查的各个领域，成为内镜医师不可或缺的得力助手。

30年来，中华医学会消化内镜学分会经历了从无到有，从弱到强，从跟跑发达国家到今天领跑世界前列，从内镜下简单诊断的有限应用到微创操作模糊内外科界限，从耗时数小时的人工阅片到瞬间AI视频识别的发展过程。消化内镜学分会已经从消化科分支成长为具有强大生命力的主干，吸引着不同专业的医师与工程技术人员加入消化内镜学的行列中，助力我国在成为消化内镜大国的道路上阔步向前。