一个中国科学家团队表示，他们已经开发出一种人工智能系统，可以帮助医生识别早期食管癌，其结果是医生肉眼评估的检出率的两倍。

研究人员表示，这种算法目前已在中国数百家医院使用。它的工作原理是在医生进行内窥镜检查(一种使用相机观察消化道的医疗程序)时，在显示器上实时显示食道上的病变。

该团队在4月17日发表在同行评审期刊《科学转化医学》上的一篇文章中写道：“深度学习辅助可以增强食管癌的早期诊断和治疗，并可能成为食管癌筛查的有用工具。”

研究人员来自温州医科大学附属台州医院、武汉大学人民医院、浙江大学医学院附属杭州肿瘤医院和温岭市第一人民医院。

食管癌是全球第七大常见癌症，也是导致癌症相关死亡的第六大原因。亚洲，尤其是东亚和中亚，该病的发病率高于世界其他地区。

及时发现是关键，因为食管癌如果在症状出现之前进行内窥镜或手术治疗，五年生存率超过90%。但大多数患者一旦开始出现症状，往往就发展到疾病的晚期了。

虽然癌症通常无症状，但可以通过内窥镜检查发现肿瘤和癌前病变。为了帮助医生使用内窥镜识别这些迹象，该团队开始寻求更深度的“学习技术”，该技术擅长提取微小的视觉特征并对图像进行分类。

他们用从中国诊所收集的19万多张食管图像对机器进行了训练，使其能够高精度地识别病变，并预测病变是高风险还是低风险，并用方框标记供医生评估。

该团队在2021年至2022年期间对3000多名患者进行了临床试验。一半的人接受了人工智能辅助内窥镜检查，其余的人则接受了常规检查。

研究显示，人工智能组的检出率为1.8%，而对照组的检出率为0.9%。科学家们表示，这一增长是“一个巨大的进步，可能对改善患者预后具有重大的临床意义”。

温州医科大学附属台州医院消化内科主任医师毛鑫礼表示，内窥镜诊断的准确性在很大程度上与内窥镜医生的熟练程度有关。她说:“在内窥镜检查方面经验丰富的医生往往比经验不足的医生更能敏锐地识别早期癌症异常。这项技术是提高早期癌症检测能力和改善患者预后的重要工具。”

温州医科大学附属台州医院副研究员李少伟表示，新的人工智能功能与医院现有的内窥镜系统兼容。“人工智能的使用已经从全国的一家医院扩大到数百家医院。由于其高灵敏度、特异性和准确性，我们得到了积极的反馈。”

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