人工智能对内镜医师染色放大内镜下胃癌识别能力的影响研究

目的评估人工智能（artificial intelligence,AI）辅助胃癌诊断系统在实时染色放大内镜视频中对内镜医师识别胃癌能力的影响。方法回顾性收集2017年3月—2020年1月武汉大学人民医院和公开数据集中的早期胃癌和非癌染色放大内镜图片作为训练集和独立测试集,其中训练集包括4 667张图片（1 950张早期胃癌和2 717张非癌）,测试集包括1 539张图片（483张早期胃癌和1 056张非癌）。利用深度学习进行模型训练。前瞻性收集2020年6月9日—2020年11月17日来自北京大学肿瘤医院和武汉大学人民医院的100例患者的染色放大内镜视频（包含38例癌和62例非癌）作为视频测试集。纳入来自另外4家医院的4名不同年资内镜医师,分2次（无或有AI辅助）对视频测试集进行诊断,评估AI对内镜医师判断胃癌能力的影响。结果无AI辅助时,内镜医师诊断视频测试集中胃癌的准确率、敏感度和特异度分别为81.00%±4.30%、71.05%±9.67%和87.10%±10.88%;在AI辅助下,内镜医师辨认胃癌的准确率、敏感度和特异度分别为86.50%±2.06%、84.87%±11.07%和87.50%±4.47%,诊断准确率（P=0.302）和敏感度（P=0.180）较无AI辅助时均有提升。AI在视频测试集中辨认胃癌的准确率为88.00%（88/100）,敏感度为97.37%（37/38）,特异度为82.26%（51/62）,AI的敏感度高于内镜医师平均水平（P=0.002）。结论AI辅助诊断系统是染色放大内镜模式下辅助诊断胃癌的有效工具,可提高内镜医师对胃癌的诊断能力。它能实时提醒内镜医师关注高风险区域,以降低漏诊率。     

EUS并ESD在直径≤1 cm的直肠神经内分泌肿瘤中的应用

[目的]回顾性分析超声内镜(EUS)并内镜黏膜下剥离术(ESD)在直径≤1 cm的直肠神经内分泌肿瘤(rNENs)中的应用价值。[方法]纳入经结肠镜及EUS检查诊断为rNENs、直径≤1 cm的68例患者行ESD治疗。[结果]ESD后病理检查结果示68例为神经内分泌肿瘤;免疫组化分型35例为G1型,无G2型;病理结果切缘报告63例切缘阴性,完整切除率为92.6%;肠镜随访未发现有复发病例。[结论]直径≤1 cm的rNENs患者经EUS评估后,行ESD剥离,具有较高的完整切除价值及较好的预后。     

人工智能系统对胃癌前状态检出率影响的单中心自身对照临床研究

目的　评估人工智能系统对胃癌前状态检出率的影响。方法　采用单中心自身对照研究方法，在控制内镜主机、内镜型号、操作医师、季节气候等混杂因素一致的前提下，以病理学为金标准，统计分析并对比武汉市第八医院在传统胃镜操作阶段（2019-09-01—2019-11-30）和人工智能系统辅助内镜操作阶段（2020-09-01—2020-11-15）胃癌前状态（包括胃黏膜萎缩和肠上皮化生）检出率，并按照医师年资分层做亚组分析。结果　与传统胃镜操作相比，人工智能系统可显著提高胃黏膜萎缩［13.3%（38/286）比7.4%（24/323），χ2=5.689，P=0.017］和肠上皮化生检出率［33.9%（97/286）比26.0%（84/323），χ2=4.544，P=0.033］。在低年资医师（小于5年内镜经验）中，人工智能系统对胃黏膜萎缩［11.9%（22/185）比5.8%（11/189），χ2=4.284，P=0.038］和肠上皮化生检出率［30.3%（56/185）比20.6%（39/189），χ2=4.580，P=0.032］的提升作用更加显著；在高年资医师（大于10年内镜经验）中，尽管胃黏膜萎缩和肠上皮化生检出率稍增加，但差异无统计学意义。结论　人工智能系统有潜力提升内镜医师尤其是低年资内镜医师癌前状态检出率，减少早期胃癌漏诊。