据国家癌症中心统计数据显示，全球约50%的上消化道癌（包括食管癌、胃癌等）发生在中国，其中超过85%的患者在确诊时已为中晚期，每年因此导致的死亡病例超过40万。目前，内镜检查及活检仍是上消化道癌早期诊断的金标准。但是我国的内镜医生十分短缺，人才缺口巨大，远远不能满足临床实际需求；而另一方面，由于早期上消化道癌常缺乏典型的内镜下表征，极易漏诊；加之不同级别医院的内镜医生水平差异很大，导致我国早期上消化道癌的检出率低，早诊率不到10%，严重制约了疗效的提高。因此，寻找更为准确有效的早诊方法，通过推广应用至基层医疗机构，促进其上消化道癌内镜早诊水平与优势中心的同质化，成为了目前改善上消化道肿瘤疗效与预后的关键问题之一。

        针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题，徐瑞华教授带领由数十位专家组成的团队开展了多学科联合攻关，经过不懈努力，成功自主研发出具有完全自主知识产权的上消化道癌内镜AI辅助诊断系统（GRAIDS）。经临床实践数据验证，该系统对上消化道肿瘤的诊断敏感性高达90%以上。10月4日，相关研究成果正式在线发表于肿瘤学顶尖期刊《柳叶刀.肿瘤》（2018年影响因子35.386）。

        人工智能如虎添翼，实时指导精准诊断

        据徐瑞华教授介绍，该智能辅助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，在医生进行内镜检查的同时自动捕获图像并进行云端AI分析，实时提示精确的可疑病灶区域，指导内镜医生选择活检部位；在检查过程中，该系统能对检查时间和检查部位进行质控，减少遗漏关键信息，提高检查质量；在临床操作中，该系统还能够依据指南要求自动采图存储，减少医生“一心两用”、“手脚并用”带来的遗漏关键信息的可能性。该系统的研究和应用，相当于一个顶尖的内镜专家在实时指导内镜检查操作，极大地加快了内镜检查的速度并提高了活检的阳性率，为优化内镜医生工作模式，提高内镜检查效率和诊断准确率提供了可行方案。

        云端平台智慧多能，开放网站免费共享

        该云诊断平台可以自动捕获内镜检查图像上传至云端进行AI分析，实时向操作者反馈提示可疑病灶区域，指导操作者更有针对性的选择活检部位，提高活检阳性率。该系统还集成了培训功能，临床医生可以通过复习并重新评估已存储的图片，来进行模拟诊断积累经验，提高技术水平，减少上消化癌的漏诊率。并可通过建立的开放性百万级大规模内镜图像数据库（存储内镜图片超过100万张），对初级医生及研究者进行内镜诊断培训。临床医生和患者还可通过公共网站（http://graids.sysucc.org.cn），免费访问开放共享的GRAIDS系统，并根据提示自行上传内镜图片，重新评估已有诊断的准确性。

        AI+国内顶尖团队，助力基层快速提升

        通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习，该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%，对早期（I期）病变的识别率可以达到90%以上，初步显示出应用于上消化道癌早诊的巨大潜力。为了对该系统的性能进行深入的验证，由我校肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究，采用该系统对其提供的来自84,424例患者的共1,036,496张内镜图像进行了识别和分析。最终结果显示该系统对上消化道癌的诊断准确率达90%以上，其中内部数据验证诊断准确率为95.5%，前瞻性数据验证诊断准确率为92.7%，外部数据验证诊断准确率为91.5%至97.7%，其诊断灵敏度（94.2%）与专家级的内镜医师（94.5%）相当。更重要的是，在GRAIDS的帮助下，可提升专家的诊断灵敏度至0.984，而低年资医生的诊断灵敏度将提升到与专家独自判读时相当的效果。这一鼓舞人心的结果显示，该系统的推广相当于为基层医院送去了一位内镜专家，在有效帮助基层医院内镜医师提高上消化道癌的诊断准确率的同时，还显著的节约了内镜检查时间、提高了检查效率。

        我校肿瘤防治中心还充分利用泛中南地区肿瘤专科联盟这一平台，与8省15家医院签署了《上消化道肿瘤人工智能诊疗决策系统的研发及推广应用》合作协议，希望能进一步整合联盟单位的临床资源和数据信息，加快该系统的完善和推广应用。接下来还将进一步建立上消化道肿瘤诊疗相关多场景、多模态的人工智能诊疗模型和应用系统，形成全国首个覆盖常见上消化道肿瘤筛查、诊断、治疗全过程的人工智能诊疗决策系统，并对社会开放共享。目前，该系统已首批在梧州市红十字会医院、揭阳市人民医院、粤北人民医院、普宁市人民医院和江西省肿瘤医院落地应用，并将在泛中南地区肿瘤专科联盟成员单位进一步推广应用，这对于提高我国上消化道肿瘤的早诊早治水平、促进肿瘤规范化治疗、推动分级诊疗的实现，具有十分重大的意义。

        徐瑞华教授指出，该上消化道肿瘤人工智能诊疗决策系统的成功研发和推广，能够明显提高基层医疗机构的肿瘤诊断水平，推动不同级别医院肿瘤诊疗水平的同质化，解决医疗资源供需严重失衡以及地域分配不均等问题，让优质医疗资源下沉到基层，让更多群众享受到普惠医疗的好处。此外，肿瘤人工智能诊疗技术的发展，有助于将防癌战线进一步前移，为肿瘤临床防治带来革命性的改变，在节约大量公共卫生资源、实现巨大经济社会价值的同时，还将为实现健康中国的中国梦提供重要而强大的保障。

        论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1470204519306370