探秘人工智能医疗——AI辅助结肠镜检查让结肠病变无所遁形

这是

达医晓护的第 1553 篇文章

收到讯息的我心情很沉重，这位朋友的妹妹芳龄25，海外留学第二年，大把的好前程面前，却发现了结肠肿瘤，实在痛心。更何况，在去年便血很有可能就是该处肿瘤引起的情况下，她在海外就医被漏诊了，拖延了快一年后才得到确诊。回到这位朋友的问题，结肠镜检查真的会漏诊吗？国内的结肠镜检查也经常会漏诊吗？

要回答这个问题，我们首先得仔细了解一下结肠镜检查。正常成人的结肠长度在一点五米左右，在腹腔内一般盘成一个M型，但个体差异大，也不完全是M型。教科书上的结肠长这样。

但实际工作中，我们看到的结肠却是这样的。

结肠的很多弯曲和皱襞，对结肠镜检查是个巨大的挑战，这些皱襞和弯曲会导致内镜检查时视野盲区的存在。

红色箭头处是容易漏诊的视野盲区

不仅如此，结肠病变并不像人们想象中的那样，高高耸立、显而易见。许多结肠病变带有欺骗性，它们通常具有和正常粘膜相似的特性，比如色泽相似，或过于平坦，不借助特殊方法难以发现。

借助电子染色技术和化学染色技术对肉眼难以发现的病灶进行诊断。

虽然结肠镜检查是一门专业性很强的技术，训练一名能独立且熟练操作结肠镜的医生通常需要几年的时间，但由于结肠的结构、病变的差异和就诊量大、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。如何避免漏诊，如何尽早发现结肠病变并进行干预治疗，相信是每个内镜医生和患者共同的心愿。

近些年，人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术飞速发展，2016年人工智能AlphaGo就以绝对的优势大胜世界顶尖棋手，AI作为一门新兴技术开始进入人们的视野。AI通过模拟人的思维方式并加以扩展来进行工作。人脑是无法处理和储存海量数据的，然而出生于在大数据时代的AI却具有巨大的优势，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。随着AI技术的不断成熟，应用领域也不断扩展。将AI与医疗结合，成了这几年的趋势。

由于结肠镜检查是基于医生对患者结肠图像进行判断的一门技术，AI通过学习大量已知结果的结肠病灶图像，包括病灶大小、形状、颜色、边界、病理结果，是否就能对病灶进行自动的诊断了呢？目前国内外已有多项大型临床研究正在对此进行验证，而目前取得的成果也是令人欣慰的。

让我们通过一些国内外最新的研究结果，探寻一下正在研究中的AI结肠镜究竟有多智能。AI结肠镜在检查过程中首先会发现病灶，并进行报警。接着，确定病灶的边界并描绘。

通过对该图像进行采集，并将其进行分割，按层次重新组合，并对病灶深层进行分析。

图为对病灶进行分割，并按层次重新排列，描绘出病灶内部微血管的图像。

由于肿瘤病灶内的血管走向与正常组织不同，通过对边界，微血管的判断，AI就能做出癌/非癌的判断。图为AI诊断病灶为癌，建议进行活检。

从发现病灶，边界判断，图像解析，并做出最终诊断，AI结肠镜可以说相当智能了。虽然目前研究还在进行中，AI结肠镜的诊断正确性仍是未知，但在未来，将AI运用于结肠镜检查中，势必能在很大程度上帮助减少肉眼观察的漏诊率，并且给予医生对病灶性质的参考意见，对早期结肠肿瘤的检出，减少进展期肿瘤的发病率，将会是一个飞跃性的技术革新和进展。

AI也许会是人类创造出的一把双刃剑，我们不知道未来，它究竟会变为一个怎样的存在。许多人担心，当人工智能具有真正的智能之后，会脱离人类这个造物主的控制，造成不可预见的后果。但不论结果如何，探索的步伐不会停止，在不久的将来，AI势必会越来越多的融入我们的生活，改善我们的生活。

作者介绍

陈晔

肠子久安专栏特约编辑

上海中医药大学附属龙华医院消化内镜科医师

上海市中西医结合学会医学科普专委会青年委员

卫计委医苑新星讲师团讲师