安翰科技AI研究荣膺GIE“2019年消化内镜领域十大进展”
安翰科技2020-07-24 10:17
近日，美国消化内镜学会官方期刊GIE发布了题为《2019年消化内镜领域十大进展》的特约文章，揭晓了2019年消化内镜10个主题领域的共识名单，安翰科技自主研发的AI研究成果入选榜单第二名-智能程序。
“2019年消化内镜领域十大进展”名单出炉
《2019年消化内镜领域十大进展》截图据了解，作为消化内镜领域最具权威和国际影响力的顶尖杂志，每年美国消化内镜学会（ASGE's）GIE编委会都会对该年度全世界范围发表的含金量高的消化内镜相关研究进行评选。评选标准为“最能代表一年来消化内镜领域的主要研究进展，引领业内新型内镜技术的继续教育，聚焦前沿科学的探索领域”。
此次为了遴选2019年的重大新进展，GIE编辑委员会9位成员审查了发表在10种主要期刊上的有关消化道内镜的原创研究文章。这些期刊是根据影响因子选择的，包括医学期刊（Annals of Internal Medicine、JAMA、Lancet和New England Journal of Medicine）、胃肠病学期刊（American Journal of Gastroenterology、Clinical Gastroenterology and Hepatology、Gastroenterology、Gut、Hepatology）和内镜特刊（Endoscopy、Gastrointestinal Endoscopy）。
委员会成员在审阅时，根据重要性、新颖性、对国民健康的影响和对全球健康的影响等标准，独立确定了他们认为最优先的10个内镜研究领域。汇总每位成员的名单后统计投票结果，最终确定了2019年消化内镜10个主题领域的共识名单。其中，人工智能作为排名第二的“十大进展”领域，获得了9位委员的全票通过。
《2019年消化内镜领域十大进展》截图“十大进展”领域名单如下：
1.内镜消毒：要清洗和如何清洗--技术是答案吗？全票通过
2.智能程序：内镜检查的计算机辅助和人工智能（AI） 全票通过
3.内窥镜袖状胃成形术（ESG）：内窥镜医生会成为未来的减肥外科医生吗？ 全票通过
4.提高腺瘤检出率（ADRs） 全票通过
5.息肉切除术的技术不断发展 8票
6.不只是看看，还要检查：增强成像 8票
7.巴雷特食管的最佳诊断：有待继续讨论 7票
8.第三空间内窥镜检查：阿皮安方式 7票
9.EUS引导下引流从胰腺移回胆管树 6票
10.高级内镜的培训能力 6票
这项用于发现小肠疾病的AI研究，究竟有何神奇之处，能让所有国际消化领域权威专家评委全票通过，赞不绝口？简单的说，它就像给医生装上“火眼金睛”，能够以极快的速度和极高的准确度，帮医生从数万张胶囊内镜图片中筛选出异常图片，让医生对小肠疾病的诊断更高效也更准确。
Gastroenterology 2019;157:1044-54.图为《2019年消化内镜领域十大进展》文中介绍利用安翰磁控胶囊胃镜进行的人工智能小肠图像识别研究
高效能、高质量-人工智能技术成消化医生阅片得力助手
作为小肠疾病的重要诊疗方式，胶囊内镜改变了小肠领域的研究。然而，由于每例小肠检查胶囊内镜产生的图像视频时长长达 8-10 个小时（平均 20000-30000 张采集图片/例），每例患者将耗费消化内科医生 1-2 小时的时间逐一分析数据和诊断疾病。这不仅大大增加了消化科医生分析和诊断小肠疾病的时间成本，也限制了胶囊内镜在小肠疾病临床检查中的广泛应用。
为了破解消化医生小肠阅片难题，安翰科技研发团队基于CNN 算法，训练了一个基于深度学习的 AI 模型，来区分正常图像中的异常图像，以协助分析评估小肠胶囊内镜图像。
具体效果如何？武汉协和医院运用安翰科技开发的这个算法和基于深度卷积神经网络的AI模型以及ESView数据平台进行了一项临床研究。
研究方法：研究收集 2016 年 7 月至 2018 年 7 月期间 6970 名患者的小肠胶囊内镜检查图片 113,426,569 张图像，分别通过常规方法阅片、CNN（深度卷积神经网络）的人工智能图像辅助阅读模型阅片。
研究步骤：在 CNN模型训练阶段，使用 1970 例患者的小肠检查图像建立模型；在模型验证阶段，用 5000 例患者的小肠检查图像验证模型。
研究结果显示：
1阅片时间大大缩短：平均诊断时间由 96.6 分钟/例下降到 5.9 分钟/例。
2筛选出的异常图像数量大大减少：平均人工读片数量由 22654 张/例下降到 578 张/例。
3病灶识别灵敏度大大提高：基于病灶分析的异常识别的灵敏度由 76.89% 提高至 99.90%。
Gastroenterology封面推荐文章该研究成果 Gastroenterologist-Level Identification of Small-Bowel Diseases and Normal Variants by Capsule Endoscopy Using a Deep-Learning Model（译名《使用深度学习模型的胶囊内窥镜对小肠疾病和黏膜正常改变的胃肠病专家级临床识别》）作为封面推荐文章，于2019年10月发表在美国胃肠病学会（AGA）官方刊物Gastroenterology（译名《胃肠病学》，影响因子 19.233，RANK = 1）。
利用AI技术提升医生工作效能，意味着消化道疾病诊疗能力的直接提升。民族企业自主创新带来的健康红利，将首先惠及中国百姓，解决中国人消化道疾病筛查难的困局，其临床价值和社会价值不可估量。
随着安翰磁控胶囊胃镜技术获批美国FDA创新医疗器械认证，未来，这项基于磁控胶囊胃镜检查的AI技术也将服务全球，为人类消化道健康管理带来更深远的影响。
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