胃镜操作医师一边操作内镜，人工智能就能主动在可疑、高危的区域进行标识，并且当令的反应到医师操作台前的屏幕上。有了这一神器，即便是低年资的消化内镜医师发现前期食道、胃这些上消化道癌症的准确率也能打破96%。
针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题，我国消化道肿瘤范畴的领军人物、中山大学肿瘤防治中心徐瑞华教授带领由数十名专家组成的团队展开多学科联合攻关，经过不懈努力，成功自主研制出具有彻底自主知识产权的上消化道癌内镜AI辅佐确诊体系（GRAIDS）。经临床实践数据验证，该体系对上消化道肿瘤的确诊敏感性高达90%以上。10月4日，相关研讨效果《Real-time artificial intelligence for detection of upper gastrointestinal cancer by endoscopy: a multicentre, case-control, diagnostic study 》（人工智能实时辅佐内镜前期确诊上消化道肿瘤：一项多中心、病例对照、确诊性研讨）正式在线宣布于肿瘤学顶尖期刊《柳叶刀·肿瘤》，文章通讯作者为徐瑞华教授，一起榜首作者为骆卉妍副教授、徐国良教授、李超峰工程师、贺龙君主治医师、罗琳娜博士和王梓贤博士。这一文章的宣布，标志着我国科学家在探究人工智能肿瘤学范畴临床转化和落地使用方面迈出了抢先一步。
0月4日，相关研讨效果正式在线宣布于肿瘤学顶尖期刊《柳叶刀·肿瘤》。
上消化道癌症早诊率不到10%
据国家癌症中心统计数据显现，全球约50%的上消化道癌（包含食管癌、胃癌等）发生在我国，其间超越85%的患者在确诊时已为中晚期，每年因而导致的逝世病例超越40万。前期上消化道癌患者五年生存率超越90%，而晚期患者的五年生存率则小于10%。
因而，上消化道癌的前期确诊前期医治是进步作用的要害。现在，内镜查看及活检仍是上消化道癌前期确诊的金规范。但我国的内镜医师非常缺少，远远不能满意临床需求；另一方面，因为前期上消化道癌常缺少典型的内镜下表征，极易漏诊；加之不同等级医院的内镜医师水平差异很大，导致我国前期上消化道癌的检出率低，早诊率不到10%。
因而，寻觅更为准确有用的早诊办法，经过推广使用至底层医疗机构，促进其上消化道癌内镜早诊水平与优势中心的同质化，成为了现在改进上消化道肿瘤作用与预后的要害问题之一。
人工智能深度学习过百万张内镜图片
据徐瑞华教授介绍，该体系在深度卷积神经网络（AI技能）的基础上开宣布多项立异技能，能够针对内镜图画部位多、疾病品种多、癌变体现多样化情况下完结高准确性，能够在高度杂乱人-机协同的临床实操环境中完结安稳的猜测；一起该体系的速度非常快，一台装备单GPU卡的一般服务器即可到达每秒118张图画的处理才能，处理延时低于10ms。浅显点了解，便是操作医师在做内镜查看时，获取到的图片、视频，当令的就上传到了云端处理器，而云端处理器在1毫秒（0.01秒）后就回传到了操作医师的操作台视频面板，哪里有问题，就在哪里用夺目的蓝色进行标识。
该智能辅佐体系具有实时活检部位准确提示、内镜查看智能质控和主动采图等功用，在医师进行内镜查看的一起主动捕获图画并进行云端AI剖析，实时提示准确的可疑病灶区域，辅导内镜医师挑选活检部位；在查看过程中，该体系能对查看时刻和查看部位进行质控，削减遗失要害信息，进步查看质量；在临床操作中，该体系还能够依据攻略要求主动采图存储，削减医师“一心两用”、“四肢并用”带来遗失要害信息的可能性。该体系的研讨和使用，适当于一个顶尖的内镜专家在实时辅导内镜查看操作，极大的加速了内镜查看的速度并进步了活检的阳性率，为优化内镜医师作业形式，进步内镜查看功率和确诊准确率供给了可行计划。
此外，构建了依据云技能的多中心上消化道癌内镜AI确诊渠道，该云确诊渠道能够主动捕获内镜查看图画上传至云端进行AI剖析，实时向操作者反应提示可疑病灶区域，辅导操作者更有针对性的挑选活检部位，进步活检阳性率。该体系还集成了训练功用，临床医师能够经过温习并从头评价已存储的图片，来进行模仿确诊堆集经历，进步技能水平，削减上消化癌的漏诊率。并可经过树立的敞开性百万级大规模内镜图画数据库（存储内镜图片超越100万张），对初级医师及研讨者进行内镜确诊训练。临床医师和患者还可经过公共网站（http://graids.sysucc.org.cn），免费拜访敞开同享的GRAIDS体系，并依据提示自行上传内镜图片，从头评价已有确诊的准确性。
人工智能辅佐初级医师准确率在96%以上
前期上消化道癌症难于被发现，与其症状不显着有着极大的相关。而有了AI的“明察秋毫”，这些不甚显着，简单被人眼疏忽的当地将纤毫毕现。徐瑞华教授泄漏，在没有AI辅佐之前，高年资医师的漏诊率大约在5.5%左右，辅以AI可降低到1.6%；中等年资医师的漏诊率达14.2%，有了AI，则削减到2.2%。即便是低年资的医师，有了辅佐后，也能从本来27.2%的漏诊率降低到3.6%的漏诊率，超越96%的前期上消化道癌症患者能被判别出来。
据悉，经过前期完结的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图画数据的辨认和深度学习，该体系对癌变的确诊准确率能够到达96%，对前期（I期）病变的辨认率能够到达90%以上，开端显现出使用于上消化道癌早诊的巨大潜力。
现在，为了对该体系的功能进行深化验证，由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同区域、不同等级的医院进行多中心研讨，选用该体系对其供给的来自84424例患者的共1036496张内镜图画进行了辨认和剖析。终究效果显现该体系对上消化道癌的确诊准确率达90%以上，其间内部数据验证确诊准确率为95.5%，前瞻性数据验证确诊准确率为92.7%，外部数据验证确诊准确率为91.5%至97.7%，其确诊灵敏度（94.2%）与专家级的内镜医师（94.5%）适当。更重要的是，在GRAIDS的协助下，可提高专家的确诊灵敏度至0.984，而低年资医师的确诊灵敏度将提高到与专家单独判读时适当的作用。
先进的辅佐AI已开端向底层延伸
中山大学肿瘤防治中心还充分利用泛中南区域肿瘤专科联盟这一渠道，与8省15家医院签署《上消化道肿瘤人工智能医治决议计划体系的研制及推广使用》协作协议，希望能进一步整合联盟单位的临床资源和数据信息，加速该体系的完善和推广使用。接下来还将进一步树立上消化道肿瘤医治相关多场景、多模态的人工智能医治模型和使用体系，构成全国首个掩盖常见上消化道肿瘤筛查、确诊、医治全过程的人工智能医治决议计划体系，并对社会敞开同享。
现在，该体系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使用，并将在泛中南区域肿瘤专科联盟成员单位进一步推广使用。
徐瑞华教授
徐瑞华教授介绍，在国家863课题赞助下，中山大学肿瘤防治中心正在建造肿瘤医学大数据中心，并已建成了多个专病大数据库，拟定了断直肠癌等数个癌种的规范大数据集；成立了人工智能实验室，经过严密有机的产学研结合，推进人工智能在肿瘤学范畴的研讨和使用，现已并行将发生一系列开创性的效果。
采写：南都记者 王道斌 通讯员 黄金娟 余广彪
