研究人员发现，经验不足的医生在进行人工智能辅助结肠镜检查时，对息肉的检出率明显提高。将人工智能与这种诊断工具结合使用，可以降低漏诊这些大肠癌潜在前兆的几率。

人工智能的加入使乳房 X 射线照相术、超声波和核磁共振成像等多种医疗诊断工具得到了改进。现在，轮到结肠镜检查获得计算机辅助升级了。

结肠镜检查是将内窥镜插入结肠以检查其内壁，通过检测和切除恶性前息肉（又称腺瘤）来降低结肠癌相关死亡的发生率。然而，作为一种诊断工具，结肠镜检查可能并不完美；多达 26% 的腺瘤和 9% 的晚期腺瘤可能被漏诊，从而增加了不良后果和死亡的风险。腺瘤被漏诊的原因包括腺瘤形态扁平、肠道准备不充分以及内镜医师经验不足。

现在，香港中文大学（CUHK）医学院的研究人员研究了人工智能辅助结肠镜检查是否能提高腺瘤检出率（ADR）。

"我们的研究对人工智能在临床医学和内窥镜培训方面的未来发展意义重大，"该研究的第一作者路易斯-刘浩成（Louis Lau Ho-shing）说。"初级内窥镜医生的技术一般较差，在初始学习阶段需要更高水平的帮助。我们的研究对内窥镜培训意义重大，因为研究表明，使用人工智能可以为他们提供图像指导，以更标准化的方式练习技能。结果证实，这项创新有助于提高具有不同经验水平的内镜医师的腺瘤检测能力"。

研究人员使用的人工智能是计算机辅助息肉检测（CADe），这是一种深度学习系统，之前的试验报告显示，该系统为实时腺瘤检测提供了显著的临床益处。2021年4月至2022年7月期间，研究人员招募了22名个人经验少于500次内镜检查、培训时间少于3年的初级内镜医师，研究他们使用人工智能辅助内镜检查系统的表现。内镜医师被分为初级组（少于200例手术）和中级组（200至500例手术）。

研究的主要终点是 ADR。第二终点包括不同大小（小于5毫米、5至10毫米、大于10毫米）和位置的腺瘤的ADR。晚期腺瘤（结直肠癌的前兆）的定义是大于等于 10 毫米。

接受培训的内镜医师为 766 名患者进行了结肠镜检查，其中 386 人被分配到 CADe 组，其他人则接受了传统结肠镜检查。总体而言，CADe 组的 ADR 明显高于对照组： 分别为 57.5% 对 44.5%。对于小于 5 毫米的腺瘤，CADe 组的 ADR 为 40.4%，而对照组为 25.0%；对于 5-10 毫米的腺瘤，CADe 组的 ADR 为 36.8%，而对照组为 29.2%。晚期腺瘤的 ADR 无明显差异。在 CADe 组中，初级（60.0% 对 41.9%）和中级（56.5% 对 45.5%）内镜医师的 ADR 较高。

研究人员表示，CADe 对大型腺瘤和晚期腺瘤的益处仍不明确。他们建议优化算法性能，同时开发计算机辅助腺瘤诊断系统。不过，基于他们的研究结果，他们主张将人工智能设备纳入内窥镜检查培训课程。

该研究发表在《临床胃肠病学和肝病学》杂志上。

编译来源：ScitechDaily