王鑫鑫 综述,郑 盛,杨 涓△ 审核

    (1.大理大学临床医学院,云南 大理 671000;2.大理大学第二附属医院消化内科,云南 昆明 650011)

    消化系统疾病病种繁多,很多疾病临床表现复杂并且早期一般无明显症状,不易于早期诊断和治疗[1-2]。目前,越来越多的研究将人工智能(AI)技术应用于胃肠病学和肝病学等医学领域,包括内镜识别、病情监测、预后评估等。该文就AI技术在部分胃肠疾病和肝脏疾病诊疗中的应用研究进展进行了综述。

    1 AI技术在胃肠病学中的应用

    根据算法的不同,AI在医学领域主要分为传统的机器学习算法和深度学习算法[3]。深度学习算法具有无需人工提取各种特征的优势,其学习过程更迅速、更智能、更准确。在临床实践中,AI由人工神经网络、深度学习、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络等多种重叠技术组成[4]。近年来,基于内窥镜、病理学、血清学指标等临床数据开发的多个AI模型已广泛应用于胃肠疾病的精确诊断和预后评估,如胃癌识别、结直肠癌预后评估及消化道出血检测等。

    1.1胃癌早期诊断 胃癌症状隐匿、无特异性,确诊时多为晚期且预后较差,是全球癌症相关死亡率的第4大原因[5],早期发现和合理治疗对降低胃癌病死率至关重要。目前已有多项研究关注深度学习算法在胃癌诊治中的应用[6-11]。CNN是一种高效的深度学习图像识别方法,HUANG等[6]设计了一个基于CNN的模型,其可以通过分析数字苏木素伊红染色病理图片准确诊断胃癌。值得一提的是该模型的诊断性能与病理医生不相上下。LUO等[7]收集上消化道肿瘤患者内镜影像数据,建立了基于深度学习的人工智能诊断系统,其可在内镜检查中为上消化道癌提供实时辅助诊断,其诊断灵敏度几乎与内镜专家不相上下,有助于降低可疑病变的漏诊风险。有研究显示,基于深度CNN的计算机辅助系统能够较内镜医生更准确地检出早期胃癌,而且在食管胃十二指肠镜检查过程中可主动跟踪可疑癌灶并监测盲点[8-9] ......