这是人民医院消化内科研发的内镜质量改善人工智能监测系统“内镜精灵”（ENDOANGEL），当医生为患者进行胃镜检查时，它会自动识别盲区，及时提醒医生未曾到达的检查部位，避免消化道疾病的漏查漏诊，显著降低消化道内镜检查的盲区率。近日，该项研究成果发表在消化病学国际顶级期刊Gut（《英国胃肠病学会官方期刊》，影响因子17.016），并于4月初被世界三大通讯社之一的英国路透社专题报道，引发国际关注。
据了解，目前消化道肿瘤发病率占中国癌症总发病率的43.5%。消化道肿瘤若能早期发现，治愈几率高达95%。内镜检查是早期发现消化道肿瘤的必要手段，但由于内镜医师检查水平参差不齐，高水平内镜医师稀缺，中国和世界部分其他地区早期胃癌的诊断率仍低于20％。
从2017年开始，武汉大学人民医院消化内科于红刚、陈明锴等人开始研究如何利用人工智能，降低胃镜操作过程中的盲区率。他们与武汉大学测绘学院合作，绘制出人体消化道的“地形图”，并依照消化内镜检查的诊疗规范，标识出必查的“坐标点”。
经过近两年的研发，“内镜精灵”系统成功投入临床使用。研究团队使用107个真实的胃镜检查视频测试“内镜精灵”系统，结果表明该系统监测胃镜检查盲区的平均准确度为90％，平均灵敏度为88％，平均特异性为95％。
在一项随机试验中，分配到“内镜精灵”辅助胃镜检查的153名患者的盲点率（5.9％），显著低于常规检查组的150名患者（22.5％）；“内镜精灵”辅助胃镜组的平均检查时间（5.03分钟）明显长于对照组（4.24分钟）。同时，“内镜精灵”可以抓取并储存胃镜不同部位的典型图片，自动产生患者的图片报告。研究表明，“内镜精灵”自动产生的图片报告文件完整性（90.64％），显著高于内镜医师（79.14％）。
陈明锴教授介绍，“内镜精灵”相当于内镜医生的“第三只眼”，能及时提醒内镜医生不要放过检查死角，尽早识别可能有问题的消化道部位。如果医生经过提醒还是没有检查到某些“死角”的话，“内镜精灵”还会阻止胃镜检查报告打印发布。
“医生有时过于自信，但实际情况可能出乎意料。”于红刚教授在回应路透社记者采访时说，“如果有一个智能监测器‘陪伴’内镜医生，他们的手术水平会更加稳定，日常内镜检查的质量也会提高。”
“人工智能无法完全取代医生，但它可以帮助医生进行诊断和检测。”于红刚教授表示，希望这种设备能尽快进入大规模临床常规使用，帮助更多医生掌握正确规范的内镜检查方法，提升消化道早期肿瘤的诊治水平。
（“创新品牌”）