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摘要：目的：比较普通胃镜与人工智能消化内镜大数据诊断系统对胃癌及癌前病变诊断的准确性。方法：选择2021年1月至2022年10月我院内镜中心行消化道内镜检查、且存在胃癌高风险因素的门诊及住院患者400例作为研究对象，对400例患者行普通电子胃镜检查、人工智能内镜大数据系统检查，并进行活检病理学诊断，比较普通电子胃镜检查、人工智能内镜大数据系统检查活检率及活检阳性率。结果：400例患者人工智能消化内镜大数据诊断系统，经胃粘膜病变活检患者275例，活检病理学诊断阳性165例，包括胃高级别上皮内瘤变9例，低级别上皮瘤样变28例，其他胃粘膜病变111例、胃癌17例；普通消化内镜经胃粘膜病变活检患者222例，阳性128例，包括高级别上皮内瘤变4例，低级别上皮瘤样变18例，其他胃粘膜病变89例，胃癌17例。人工智能内镜大数据诊断系统指导活检率68.75%明显高于普通消化内镜指导活检率55.50%；人工智能内镜大数据诊断系统指导下检出高级别上皮内瘤变9例（2.25%），低级别上皮瘤样变28例（7%），明显高于普通消化内镜检出胃高级别上皮内瘤变4例（1%），低级别上皮瘤样变18例（4.5%）（P＜0.05）。结论：通过比较普通胃镜与人工智能消化内镜大数据诊断系统对胃癌及癌前病变诊断的准确性，认为人工智能消化内镜大数据诊断系统的准确性更高，可提高胃癌早诊早治率。

关键词：人工智能消化内镜大数据诊断系统；胃癌；癌前病变

胃癌是一种常见恶性肿瘤，死亡率排在全球第三位，如果能早期发现胃癌并治疗，患者的五年生存率可以从25%提高到90%之上[1]。大多数胃癌的进展都可以被分成三个阶段：癌前病变、胃早期癌、胃进展期癌，胃早期癌患者接受内镜黏膜下剥离术微创治疗手术不仅并发症发生率低、住院时间短，而且远期预后好[2]。目前为止，胃镜检查是发现、诊断胃早期癌的重要手段和方法，基于消化内镜检查，能于内镜视野下找到肿瘤病灶，同时进行靶向活检。我国作为胃癌高发国家，临床实践指南中建议年龄超过40岁的群体都应做胃镜筛查，以求及早发现胃癌，遏制疾病进展[3]。但我国内镜医师尚少，等级不同的医疗单位诊疗水平也各异，内镜检查质量更是不同，因此一直存在着病灶漏诊情况。近些年来，人工智能以其图像分类与模式识别的强大功能被广泛用于医疗领域，人工智能消化内镜大数据诊断系统在胃镜检查中的应用更是提高了检查质量，辅助发现胃早期癌，减少了胃肿瘤性病变的漏诊。下文结合我院应用实际，将所得成效进行汇总。

1  资料和方法

1.1  一般资料

选择2021年1月至2022年10月我院内镜中心行消化道内镜检查、且存在胃癌高风险因素的门诊及住院患者400例作为研究对象，其中男242例、女158例。年龄32～81岁，平均（57.63±4.84）岁。

1.2  选取标准

1.2.1  纳入标准

患者存在胃癌高风险因素：幽门螺旋杆菌感染、慢性萎缩性胃炎、肠上皮化生、异型增生、胃癌家族史、胃溃疡、吸食鼻烟、肥胖。

1.2.2  排除标准

对进行消化内镜检查存在禁忌证、存在肝肾功能异常或免疫功能障碍、精神异常、已明确有恶性肿瘤、有上消化道手术史或不愿参与本研究的患者。

1.3  方法

采用单中心自身对照研究方法，在内镜型号、操作医师、季节气候一致的前提下对这400例患者进行普通消化内镜及人工智能内镜大数据诊断系统检查。

1.3.1  普通消化内镜检查

在检查前让其禁食12h，检查前2h让其口服去泡剂与去黏液剂，去除附着于胃壁上的泡沫与黏液。患者均行静脉麻醉，直至睫毛反射消失，经口置入电子胃镜，常规对患者食管、贲门、胃体和胃底等处的黏膜情况进行观察，在胃镜下找到病变部位，从不同角度对病变部位进行观察，取少量病变处的黏膜样本做活检。

1.3.2  人工智能内镜大数据诊断系统检查

完成普通消化内镜检查后继续进行人工智能内镜大数据诊断系统检查，该系统具有实时活检部位精确提示、内镜检查智能质控和自动采图等功能，可在医生进行内镜检查的同时自动捕获图像并进行云端人工智能分析，实时提示精确的可疑病灶区域，指导医生选择活检部位。

1.4  观察指标

观察并记录对这400例患者进行普通消化内镜检查、人工智能内镜大数据诊断系统检查的活检率、活检阳性率结果。

1.5  统计学处理

全部数据皆使用SPSS 26.0软件做出分析，以n、（%）的形式代表计数资料，使用X2检验，检验值P＜0.05表示差异存在统计学意义。

2  结果

400例患者人工智能消化内镜大数据诊断系统，经胃粘膜病变活检患者275例，活检率68.75%（275/400）。活检病理学诊断阳性165例，包括胃高级别上皮内瘤变9例（2.25%），低级别上皮瘤样变28例（7%），其他胃粘膜病变111例（27.75%）、胃癌17例（4.25%）。

普通消化内镜检，经胃粘膜病变活检患者222例，活检率55.5%（222/400）。活检病理学诊断阳性128，包括胃高级别上皮内瘤变4例（1%）、低级别上皮瘤样变18例（4.5%）、其他胃粘膜病变89例（22.25%）、胃癌17例（4.25%）。

两种检查方法的活检率比较，人工智能内镜大数据诊断系统指导活检率68.75%明显高于普通消化内镜指导活检率55.50%（P＜0.05）。

3  讨论

胃癌是全球均多见的一种恶性肿瘤，于全球的发生率位居第五、致死率排在第四[4]。过去的几十年里，胃癌全球发生率虽然有了一定降低，但基于人口老龄化加剧、胃癌发生年轻化之趋势的前提，胃癌的发病人数却仍见增长。我国更是胃癌高发之国家，无论是对国家的卫生系统还是社会经济，都已经造成巨大负担[5]。如何尽早诊断胃癌、及早施治、降低死亡率，是亟待于解决的一大重要卫生与社会问题。

胃癌的发生与发展，是从幽门螺杆菌感染，到慢性萎缩性胃炎，再到肠上皮化生、异型增生，直至最后发展成癌的一个多阶段过程[6]。胃癌早期指的是值在黏膜层与黏膜下层有肿瘤组织，无论是否有淋巴结转移[7]。而胃癌的预后则和诊断时机有密切关联。早期时，胃癌并不具有很高的侵袭性，浸润的深度比较浅、范围也小，淋巴结转移率非常低，如能及时通过活检发现，便可以在手术或者是内镜下进行切除治疗，获得良好的远期生存率。但是当胃癌进入进展期之后，便会有更强的侵袭性，又多会伴随着淋巴结转移或是远处脏器转移的发生，即便是接受手术治疗，远期生存率也比较低。然而，作为多发生在胃黏膜上皮的一种恶性肿瘤，早期发生时并不会有特异性体征表现，直至进入中晚期阶段才会有如胃炎、胃溃疡等胃部疼痛、上腹部饱胀等症状发生，或伴有黑便和出血表现[8]。我国胃癌的早期检出率并不高，大部分患者就诊时已处于进展期，而较低的远期生存率尤其堪忧，因此，强调早期诊疗才是重点。

消化内镜是检查胃癌的重要手段，内镜下能够明确肿瘤位置，得到黏膜组织以供病理检查，从而鉴别出胃黏膜病变的良、恶性[9]。但普通消化内镜检查不仅需要消耗很多人力、物力，对于检查者的水平也有一定要求，医师水平的不尽相同，也导致了胃癌诊断准确性参差不齐。

一直以来，临床研究都在关注着要怎样提高胃癌早期的检出率。人工智能作为近年来的热点，在临床诊断中的实践应用尚为初级阶段，但已经展现出很大潜力。王警[10]等学者的研究报道中评估了人工智能辅助胃癌诊断系统于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，研究指出在AI辅助之下，内镜医师辨认胃癌的准确率、敏感度和特异度均较无AI辅助时提高，证明了人工智能是可以辅助诊断胃癌的有效工具。本研究中通过比较普通胃镜和人工智能消化内镜大数据诊断系统在胃癌诊断中的应用，结果显示人工智能内镜大数据诊断系统指导活检率68.75%明显高于普通消化内镜指导活检率55.50%；人工智能内镜大数据诊断系统指导下检出高级别上皮内瘤变9例（2.25%），低级别上皮瘤样变28例（7%），明显高于普通消化内镜检出胃高级别上皮内瘤变4例（1%），低级别上皮瘤样变18例（4.5%）（P＜0.05）。说明人工智能消化内镜大数据诊断系统的应用可以提高对胃癌的早诊早治率。除此之外，胃上皮内瘤变作为早期胃癌的前阶段，包括低级别上皮内瘤变和高级别上皮内瘤变，后者进展成胃癌的风险更高[11]。本研究显示人工智能内镜大数据诊断系统相较于普通消化内镜，对高级别上皮瘤样变的诊断率更高，说明人工智能消化内镜大数据诊断系统能够明显提高早期胃癌及癌前病变的检出率。这主要是因为一方面人工智能消化内镜大数据诊断系统可以弥补操作医师在经验上的不足，另一方面人工智能消化内镜大数据诊断系统可以实时提示精确的可疑病灶区域，指导医生选择活检部位[12]。

综合以上，通过比较普通胃镜与人工智能消化内镜大数据诊断系统对胃癌及癌前病变诊断的准确性，认为人工智能消化内镜大数据诊断系统的准确性更高。

参考文献：

[1] 刘洋，胡奕炀，刘月平，等. 人工智能辅助技术在胃癌新辅助化疗患者HER2表达评估中的价值[J]. 中国癌症杂志，2023，33（4）：377-387.

[2] 窦维佳，康林，刘喜，等. 人工智能技术在早期胃癌内镜诊断中的应用进展[J]. 中国现代医学杂志，2023，33（6）：37-42.

[3] 法利德·阿塔别克，伊尔扎提·艾则孜，李秀娟，等. 基于深度学习的人工智能技术对内镜下早期胃癌诊断价值的Meta分析[J]. 现代消化及介入诊疗，2023，28（1）：63-67.

[4]Japanese Gastric Cancer A. Japanese gastric cancer treatment guidelines 2018  （5th edition）[J]. Gastric Cancer， 2021， 24（1）： 1-21.

[5]Song W-c， Qiao X-l， Gao X-z. A comparison of endoscopic submucosal  dissection （ESD） and radical surgery for early gastric cancer： a retrospective  study[J]. World Journal of Surgical Oncology， 2015， 13（1）： 1-8.

[6] Junbi H ， Yan Z ， Mudan R ，et al.The Comparison between Endoscopic Submucosal Dissection and Surgery in Gastric Cancer： A Systematic Review and Meta-Analysis[J].Gastroenterol Res Pract， 2018， 2018：1-10.

[7]Choi JH， Kim ES， Lee YJ， et al. Comparison of quality of life and worry of  cancer recurrence between endoscopic and surgical treatment for early gastric  cancer[J]. Gastrointestinal endoscopy， 2015， 82（2）： 299-307.

[8] 董娜，崔婷，王露露，等. 人工智能在胃癌诊治中的研究趋势：20年的文献计量学分析[J]. 中国全科医学，2024，27（4）：493-501.

[9] 王君，晁帅恒. 人工智能辅助消化内镜用于胃癌及癌前病变鉴别诊断临床价值分析[J]. 中国疗养医学，2023，32（6）：656-659.

[10] 王警，朱益洁，吴练练，等.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[J].中华消化内镜杂志， 2021， 38（10）：6.

[11] 梁炜祺，陈韬，余江. 人工智能技术在胃癌诊疗中的应用与进展[J]. 中华胃肠外科杂志，2022，25（8）：741-746.

[12] 谭霞，姚理文，张丽辉，等. 胃癌高发病率国家人工智能内镜筛查的成本效果分析[J]. 胃肠病学，2023，28（9）：513-522.