第四代“内窥镜精灵”有四大核心功能，一是实时监测胃镜盲区，二是识别早期胃癌，三是监测胃镜手术质量。实时结肠镜检查，第四是识别癌前病变。 .此外，超声内镜、放大内镜、内镜逆行胰胆管造影等相关应用模块也正在整合到现有产品中。

武汉大学人民医院（湖北省人民医院）消化内科主任于洪刚教授在《柳叶刀-胃肠肝病学》发表的最新研究表明，人工智能（AI）辅助内窥镜检测系统-“内窥镜精灵”可以在不增加检查时长的情况下，将漏检胃肿瘤的风险降低近80%，同时最大限度地减少不必要的活检。

消化道肿瘤的发病率占我国癌症总发病率的43.5%。仅2020年，我国消化道肿瘤年发病人数将达到136万人，死亡人数将达到96万人。胃癌是居民死亡的重要原因之一。世界卫生组织最新发布的2020年全球癌症负担数据报告显示，胃癌在全球死亡率中位列第4位，在我国位列第3位，近年来呈现年轻化趋势。

人工智能实时监测胃镜盲区

内窥镜检查是早期发现胃肠道肿瘤的必要手段。胃镜检查是临床筛查和诊断胃癌最有效的方法。自1805年引进消化内窥镜技术以来，该行业发展迅速。全世界每年消化内镜诊治已超过1亿例。

不过，这个领域的发展依然不容乐观。一方面，内窥镜设备性能不够好，往往导致患者漏诊；另一方面，由于内镜医师检查水平参差不齐，高水平内镜医师稀缺，我国部分地区和世界部分地区早期胃癌的诊断率仍然较低。数据显示，20%-40%的早期胃癌患者被漏诊，结肠腺瘤漏诊概率高达22%。

于洪刚认为，癌前病变、早期癌、晚期癌是消化道癌演变的“三部曲”。如果能在癌前和癌早期阶段就筛查出病变，并进行干预，将大大提高患者的生存率。然而，白光内镜作为胃癌检测的关键一线工具，对早期胃癌并不敏感和特异。

俞洪刚介绍，使用“内窥镜精灵”辅助医生进行胃镜手术。当视野内出现异常病灶时，“内窥镜精灵”会标有蓝框提醒医生；如果是没有癌变倾向的低危病变，屏幕左侧会显示“非肿瘤”；如果是有癌变倾向的高危病变，标记框会变成红色，屏幕左侧会显示“肿瘤”。 “内窥镜精灵”画面可额外提示胃镜盲区和异常病变，同时进行胃镜手术计时和质量评分，确保医生高质量完成胃镜检查。

本研究是一项前瞻性、单中心、随机对照、双臂平行串联胃镜试验，基于1812名接受无痛胃镜检查的患者。这是世界上第一个评估人工智能系统提高胃镜肿瘤筛查效果的随机对照试验。

百万图片助力“村姑”变“昭君”

2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军的消息轰动一时。当时，各国都在以国力抢占人工智能技术的制高点，为实现这一目标，我国也在大力发展人工智能。

受此启发，于洪刚产生了AlphaGo学习消化内窥镜的想法原型，并提出利用AI实时监测胃镜盲区的大致方向，从而实现全-全方位、无死角、无遗漏锁定病灶，最大限度地提高检查质量，保障患者生命安全。

从全球范围来看，消化内镜人工智能技术的研究大多处于少数疾病的理论研究阶段。与其他医学影像不同，消化内镜图像多为非标准化的动态图像，影响因素较多，图像差异较大，使得消化内镜人工智能技术的发展难度较大。目前国内外尚无利用人工智能监测消化内镜质量的应用研究。

消化内镜AI系统也面临着如何完善标准评价体系、如何规范内镜影像数据等技术难点。对于这些问题，国际上可借鉴的经验并不多。要转变“跟随”思维为“引领”思维，从临床实际需求出发，自行分析应用中存在的问题，形成一套自主消化内窥镜人工智能技术发展机制。

于洪刚与武汉大学资源与环境学院合作，研发集内窥镜质量控制和病变诊断于一体的人工智能医疗设备产品。很快，“内窥镜精灵”的原型产品通过了实验室环境的测试。但由于产品与传统内窥镜的兼容性障碍，首次临床试验后的结果并不理想。于洪刚和AI工程师团队反复测试、迭代近50个版本，最终研发出第一代独立AI系统“村妹”，不干扰传统内窥镜设备的操作。

《村姑》只有几千张图片，只能实现比较简单的功能，错误率也很高。随后团队一直在增加数据，优化功能，开发早期癌症识别、息肉识别等新技术。四年后的今天，“内窥镜精灵”经历了四次随着月千一代，“肚皮”里有近百万份，监测出错率大大降低。

第四代“内窥镜精灵”有四大核心功能，一是实时监测胃镜盲区，二是识别早期胃癌，三是监测胃镜手术质量。实时结肠镜检查，第四是识别癌前病变。 .此外，超声内镜、放大内镜、内镜逆行胰胆管造影等相关应用模块也正在整合到现有产品中。

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