文章内容

本报讯 4月18日，台州医院毛鑫礼团队最新研究成果发表于Science子刊、转化医学国际顶级期刊《Science Translational Medicine》。该研究基于真实世界随机对照实验验证了人工智能辅助显著提高食管高风险病灶检出率有效性。

台州医院毛鑫礼教授、武汉大学于红刚教授与台州医院叶丽萍教授为该论文共同通讯作者，台州医院李少伟博士、武汉大学张丽辉博士为共同第一作者，台州医院为通讯作者和第一作者的第一单位。该研究得到了浙江省重点研发项目的支持。

食管癌是全球第七大最常见的恶性肿瘤，其发病率在亚洲，特别是东亚和中亚地区远高于世界其他地区。食管癌早期患者缺乏典型的临床症状和体征，大多数患者就诊时多已属于中晚期，5年生存率只有30%；而早期食管癌患者在接受内镜或手术治疗后，5年生存率可以达到90%-95%。因此，提高食管早期高风险病灶（食管早期癌、食管上皮内瘤变）的检出是改善食管癌预后的有效途径。

台州医院毛鑫礼团队联合武汉大学人民医院基于深度学习架构开发了实时食管病变检测系统，该系统使用约19万张食管胃镜图像的多中心数据集构建。系统会在内镜检查中识别食管段，并自动记录食管段的累计观察时间（保证食管段充分检查）。此外，该系统可以在NBI观察期间检测食道病变并将其分为高风险和低风险，其预测实时显示在内镜医生可用的监视器上，病变用红色或蓝色方框包围，分别代表肿瘤和非肿瘤病变。

在内镜检查过程中，深度学习系统以每秒20帧的速度将内窥镜视频动态地切成帧，然后对这些帧中的特定区域进行去噪和识别，并预测NBI内窥镜检查的高风险或低风险。