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人工智能(AI)技术,为越来越多的应用领域带来无法想象的惊喜。而当人工智能与医学影像技术结合,携手结肠腺瘤筛查,会给患者带来怎样的福音?我区有一支科研团队正在对此进行验证,研发出相关智能系统,取得了令人振奋的成果。
人类用肉眼识别人脸的成功率为97.52%,而人工智能(AI)的成功率为99.99%;阿尔法狗下过几百万盘对局,世界冠军常昊总共下过几千盘棋;谷歌的无人驾驶汽车已经行驶了130万多英里,只发生了一起事故……人工智能技术,为越来越多的应用领域带来无法想象的惊喜。
“发现2处结肠息肉,建议切除。”近日,在内蒙古自治区人民医院内镜中心,一台装有人工智能系统的结肠内镜实时准确标注出有病变的部位,医生根据辅助检查系统的提示,迅速为患者切除了2处3-4毫米的微小息肉。
“这款人工智能系统是团队自主研发的第4代产品,将计算机辅助诊断添加在内镜检查中,更有利于发现小于5毫米以内的小隆起,将疾病扼杀在摇篮里。”研发团队带头人、内镜中心主任赵贵君介绍说,智能辅助系统就如同为普通的肠镜检查安装了一个实时的会思考的“大脑”,去监测和提高常规结肠镜检查的质量。
相比人脑,大数据时代的人工智能最大的优势在于,可以处理和储存海量数据,在对大数据进行学习的基础上,通过模拟思维,对数据进行归纳、总结,并由此产生对同类事物进行判断的本领。
但是,比起其他医学领域,人工智能用于消化内科显得更加艰难。因为,从静态影像到动态视频,对于人工智能系统来说,难度是指数级增加的。
尽管如此,赵贵君认为,将人工智能技术引入内镜检查不仅很有必要,而且意义重大。
2017年中国城市癌症数据报告显示,大肠癌已经成为我国高发癌,发病率位于男性癌症第5位、女性癌症第3位。我区大肠癌发病率更是居高不下,饮食结构特殊,好饮酒、高盐饮食、动物脂肪摄入高、蔬菜摄入低,是肠道息肉、肠道腺瘤高发地区。
“及时发现与鉴别结直肠息肉,提升结直肠肿瘤早筛水平,是对抗结直肠癌的关键。”赵贵君告诉记者,结直肠癌是一种早期和晚期死亡率相差极大的癌症,早期结直肠癌患者生存率能够达到90%,几乎只要发现就能痊愈;而晚期结直肠癌患者生存率却只有仅仅20%。
肠镜筛查是结直肠癌早期发现的最有效和最可靠手段,然而,受到结肠结构、病变差异和就诊量大、退镜时间不足、设备差异等各种原因造成的漏诊还是时常存在。我国每年消化内镜检查超过6000万例,内镜下肠息肉漏诊率高达30%。
如何避免漏诊,尽早发现结直肠病变并进行干预治疗,是内镜医生和患者共同的心愿。
“内镜诊察是一门专业性很强的技术,训练一名能独立且熟练操作结直肠镜的医生通常需要几年的时间。研发该系统的初衷,就是想要让这个智能系统更好地帮助新手医生。”赵贵君说。
2017年,赵贵君带领团队,迈出了运用人工智能技术辅助消化内镜检查的第一步。
“研发历程是艰难而漫长的,我们用超过22万例肠道息肉图像训练系统,并发动科室主要医生参与息肉标注工作。还要确保每天持续增加新的数据,长期持续优化系统。”赵贵君说,训练系统只是迈出了第一步,临床场景使用还有很多实际的问题需要解决。
首先是2块显示器带来的困扰——人工智能信号与原始信号两个显示器在肉眼感官下必须保持同步对实时性要求。
日常我们看的视频每秒约为30帧,内镜检查时视频信号为每秒60帧。人工智能需要对每一帧信号进行处理,必然会造成延迟。根据实践经验,当处理延迟超过约0.05秒,也就是延时超过1.5帧时,操作医生就会有明显的卡顿感,新手医生对此感觉更强烈。
必须降低每一帧图像的处理时间,让两个显示器在肉眼感官下保持同步。经过团队的不懈努力,目前单帧处理时间约为23至30毫秒,延迟小于1帧。实现了肉眼感官一致的同步性要求。
那么,对于病变的反应速度,人工智能是否能先于医生发现并且做出提示?
目前,技术可以实时检测出肠息肉位置并初步判断息肉性质,通过实时的视频检测分析,能够在100毫秒内完成人工智能诊断,并在视频中实时圈出肿瘤位置,方便医生在内镜操作过程中实时查看。
从第1代到第4代,经过2年多的临床使用和训练,系统变得越来越“聪明”——腺瘤检出率(ADR)以及每位患者的平均腺瘤检出数明显增加,并且发现了更多潜在危险性病变。
从2019年起,内蒙古自治区人民医院内镜中心利用人工智能辅助肠镜手术例数超过1700例,2间诊室腺瘤检出率超过34%。另外,随机抽取2间诊室进行常规肠镜检查,约1650例肠镜手术,统计得到腺瘤检出率为25%,人工智能检出率提升了9%,比对结果令人振奋。
“实时检测出肠息肉位置只是第一步,目前,系统还缺少对于病变性质的鉴别。”未来,赵贵君希望这个智能系统能够在息肉分析和识别功能领域发挥更大的应用价值,让肠道息肉实时分型尽快走上临床,让更多患者受益。
“有人问,未来人工智能可能取代内镜医生吗?我只能说,‘人工智能》内镜医生’是个伪命题。而真命题应该是‘人工智能+内镜医生》内镜医生’。”赵贵君笑着说。
我们相信,探索的步伐不会停止。在不久的将来,在医生和工程师的共同努力下,在越来越多的病种筛查领域里,人工智能辅助系统必将大展身手。
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