AI技术在早期消化系统肿瘤检测中的应用
新加坡国立大学医院的AI系统
新加坡国立大学医院开建的消化系统健康中心将于2025年上半年竣工，该中心配备了计算机辅助检测、诊断和品质控制三重AI系统。当这三个系统配合运用时，不仅能更有效地识别早期胃肠道病变，还可针对这些病变进行实时可量化打分的癌症诊断。相关AI系统能够更准确检测出疑似“癌症”的情况，此后患者可进行微创手术切除，免受开刀和化疗之苦。这一举措有助于更多人群进行健康监测，尤其考虑到患消化系统疾病的人逐年增加的趋势，引入高效的AI检测系统对超过50岁的人群进行定期筛查有重要意义。
上海交大医学院附属瑞金医院的AI辅助系统
杨翠萍医生团队利用AI技术结合共聚焦显微内镜，打造了一套能够实时诊断早期胃癌的系统。共聚焦显微内镜能提供病理级图像，但在实际应用中图像分析面临诸多挑战，AI技术成为解决这些问题的关键。此外，还构建了胃癌监测预警大数据平台，通过对大规模数据的深度分析，能够对胃癌风险进行精准评估，为医生提供有价值的诊断参考。经过初步临床验证，AI辅助早期胃癌实时诊断系统在定位可疑病变方面表现出色，有效降低了漏诊率。
AI技术在早期消化系统肿瘤诊疗流程中的作用
术前阶段
深度学习（DL）驱动的多模态数据模型能显著提升早期病灶检测率与器官功能评估准确性，并预测患者对新辅助治疗的治疗响应情况。这有助于医生更全面地了解患者病情，为制定手术方案提供更准确的依据。
术中阶段
智能手术相位识别技术和病理检测辅助系统有助于优化手术流程；AI和增强现实导航系统（AR）和混合现实技术（MR）能提高术中导航的精确度；自主手术机器人借助精细的运动控制算法，可以提高术中关键任务的执行能力。这些技术的应用能够增强外科医生确定病变组织位置的能力，提高手术的精准度和安全性。
术后阶段
联邦学习促进了跨机构数据的安全共享以缓解数据孤岛问题；可解释性AI模型还可为并发症预测及预后管理提供更清晰的决策依据，帮助医生更好地对患者进行术后管理。
AI技术应用于早期消化系统肿瘤面临的挑战
质量控制难题
模型泛化能力不足与缺乏统一评估标准的双重制约，使得AI模型在不同的临床场景和数据集中可能表现不稳定，影响其在实际应用中的效果。
方法论挑战
决策的逻辑不透明和算法的因果推理过程尚存认知障碍，影响其可信度。医生和患者难以理解AI决策的依据，从而对其诊断和治疗建议的可靠性产生怀疑。
伦理与法律真空
医疗责任归属不明，法律体系尚未完全适应AI应用的发展。当AI系统出现错误或导致医疗事故时，难以确定责任主体，这给医疗纠纷的处理带来了困难。
应对挑战的未来发展方向
开发透明的AI系统
实现从黑箱预测到白盒推演的范式跃迁，让AI决策的过程和逻辑更加清晰易懂，提高其可信度和可解释性。
建立系统化的评估标准和监管框架
制定统一的AI评估标准，规范AI在医疗领域的应用，同时建立健全伦理法律监管框架，明确医疗责任归属。
推进生物数据库和因果图谱库的建设
助力AI从辅助工具向智能决策伙伴升级，通过建立消化肿瘤专科生物数据库和因果图谱库，为AI提供更丰富、准确的数据支持，使其能够更好地进行决策和分析。
AI技术在消化肿瘤研究的新进展
1. AI辅助消化系统肿瘤早期检测
- 定义：利用人工智能技术对消化系统肿瘤进行早期筛查和诊断，帮助医生更准确地发现肿瘤迹象。
- 关键事实与趋势：浙江省肿瘤医院联合阿里巴巴达摩院发布全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMOGRAPE，利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶。该模型敏感性和特异性分别达到85.1%和96.8%，相比放射科诊断医生分别提升21.8%和14.0%，还能提前2 - 10个月发现胃癌。在两家地区医院模拟机会性筛查试验中，胃癌检出率分别达24.5%与17.7%，且约40%为无症状患者。
- 争论观点：部分人认为虽然AI在检测上有较高的敏感性和特异性，但平扫CT通常被认为不适宜检查胃肠道等空腔脏器，对该技术的可靠性存在一定质疑。
2. AI在消化系统肿瘤诊疗流程中的应用
- 定义：将AI技术应用于消化系统肿瘤诊疗的术前、术中、术后各个阶段，以优化诊疗过程。
- 关键事实与趋势：术前，深度学习驱动的多模态数据模型可提升早期病灶检测率与器官功能评估准确性，预测患者对新辅助治疗的响应；术中，智能手术相位识别技术、AI和增强现实导航系统等能提高手术精准度；术后，联邦学习促进数据共享，可解释性AI模型为并发症预测及预后管理提供决策依据。
- 争论观点：有人担心AI在手术中的应用可能会降低医生的实操能力，且决策的逻辑不透明可能导致医疗风险。
3. AI技术推动消化系统肿瘤筛查模式创新
- 定义：借助AI技术改变传统消化系统肿瘤筛查方式，提高筛查效率和准确性。
- 关键事实与趋势：联合团队提出基于平扫CT + AI的胃癌筛查新模式，先用AI对腹部平扫CT检查患者进行胃癌高风险人群初筛，再通过胃镜确诊，为胃癌防治提供了精准、高效的解法。
- 争论观点：有观点认为新模式可能会增加医疗成本，且目前该模式的大规模推广效果还有待进一步观察。
4. AI技术在消化系统肿瘤研究中面临的挑战
- 定义：AI技术在消化系统肿瘤研究应用过程中遇到的各种阻碍和问题。
- 关键事实与趋势：面临质量控制难题，如模型泛化能力不足、缺乏统一评估标准；方法论挑战，决策逻辑不透明、算法因果推理存在认知障碍；伦理与法律真空，医疗责任归属不明。
- 争论观点：对于如何解决这些挑战，不同人有不同的看法。一些人认为应加大技术研发投入，另一些人则强调建立完善的监管体系更为重要。
进一步阅读资源
1. 《浙江省肿瘤医院联合达摩院发布全球首个胃癌影像筛查AI模型》，新浪浙江，
2. 《AI医学影像再获突破：可提前10个月查出胃癌 智能化为医疗器械行业注入动能》，财联社，
3. 《人工智能在消化系统肿瘤外科诊疗中的应用与挑战》，张雨怡等，中华普通外科杂志
4. 《基于医疗影像AI的癌症筛查：现状与未来》，相关医学研究期刊论文
5. 《AI技术在医疗领域的伦理与法律问题探讨》，学术论坛文章
智能总结
1. AI技术在消化系统肿瘤早期检测方面取得重大突破，如DAMOGRAPE模型能利用平扫CT提前发现胃癌，提高检出率。
2. AI贯穿消化系统肿瘤诊疗全流程，在术前、术中、术后都有重要应用，推动精准诊疗体系变革。
3. 基于平扫CT + AI的筛查新模式为消化系统肿瘤防治提供了新途径，但推广效果有待观察。
4. AI技术在消化系统肿瘤研究中面临质量控制、方法论、伦理法律等多方面挑战。
5. 尽管存在争议和挑战，AI技术在消化系统肿瘤研究中的应用前景广阔，有望为患者带来更多希望。
