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【科学前沿】协和医院科研成果在国际消化领域顶级期刊发表

来源:协和医院 浏览次数: 发布时间:2019-07-09 编辑:牛晓丹

新闻网6月25日消息,康科德医院消化内科“消化内镜研究小组”结果发表在消化领域排名最高的期刊胃肠病学(影响因子19.233 ,RANK=1),这也标志着人工智能在小肠道在疾病诊断领域取得了突破。文章的第一作者是丁震教授和石惠英博士 。同济医学院附属协和医院是唯一的第一作者和通讯作者 。

与传统的内窥镜检查和结肠镜检查不同 ,小肠疾病是传统内窥镜检查和成像的难点 。胶囊内镜的应用是小肠疾病的重要治疗方法。然而,由于内窥镜胶囊内窥镜的每个视频导致8-10小时的长时间(平均20,000-30000个图像/示例),每个患者将花费消化医生分析数据并在一段时间内逐个诊断疾病 。 1-2小时,这大大增加了消化外科医生分析和诊断小肠疾病的时间成本。同时,高强度人工阅读会增加漏诊率,这极大地限制了胶囊内镜在小肠疾病临床检查中的广泛应用 。因此  ,积极寻找有助于消化内科医生诊断小肠胶囊内镜图像的有效工具具有重要的临床和社会价值 。

经过四年多的努力  ,侯晓华教授和荣荣教授尝试使用基于深度卷积神经网络(CNN)的人工智能图像辅助阅读模型来帮助消化医生阅读小肠胶囊的内窥镜图像 。基于CNN的图像辅助阅读模型可以有效地区分正常的小肠胶囊内窥镜图像和可疑的异常小肠胶囊内窥镜图像。

经过大样本验证 ,结果表明 ,与传统的阅读模式相比 ,基于CNN的图像辅助阅读模型可以将平均诊断时间从96.6分钟/箱减少到5.9分钟/箱;人工读数的平均数量可以是22,654  。 /病例减少至578例/例 ,检测小肠异常病变的敏感性可从74.57%增加至99.88%。研究结果不仅实现了胶囊内镜应用的智能化,而且极大地改变了小肠疾病的诊断模式 。