Page 47 - 外科护理学改革与创新研究

第一章 内科护理改革与创新

（二）AI 技术辅助诊断胃疾病
1. 胃息肉
胃镜是诊断和治疗胃部病变（如息肉、黏膜萎缩、肠上皮化生、上皮内瘤变

等）的常用方法，但繁重的工作量会影响内镜医生的操作水平，即使是经验丰富
的内镜医生也可能会遗漏小息肉的诊断。一项浙江大学的研究显示 CNN 系统能
以每秒 50 帧的速度实时检测胃息肉，可将准确率从 88.5% 提高至 90.4%，息肉
检测召回率提高 10% 以上，尤其是小息肉，表明 CNN 系统可帮助内镜医生全面

地发现胃息肉，降低息肉漏诊率，并可提高工作效率。
2. 幽门螺杆菌感染性胃炎
全球范围内幽门螺杆菌（Hp）感染率约为 50%，Hp 感染与慢性萎缩性胃
炎、消化性溃疡、胃癌、胃黏膜相关淋巴组织淋巴瘤等疾病相关。内镜检查是评

估 Hp 感染相关性疾病的主要方法，黏膜水肿、萎缩、弥漫性红斑、皱襞增粗或
呈结节状提示 Hp 感染的可能，目前活体组织病理检查是诊断 Hp 感染的金标准，
但终极目标是用光学活体组织检查取代侵入性活体组织检查。2017 年 Shichijo 等
构建了一个诊断 Hp 感染性胃炎的 CNN 模型，其诊断的敏感度、特异度和准确

率分别为 81.9%、83.4% 和 83.1%，结果表明 AI 技术可在较短时间内以较高的准
确率诊断 Hp 感染相关性胃炎，有助于减少内镜医生的工作量。2018 年一项单中
心、前瞻性研究结果显示，AI 技术辅助普通白光内镜、蓝色激光成像和联动成
像内镜下诊断 Hp 感染性胃炎的 AUC 分别为 0.66、0.96 和 0.95，表明 AI 技术结

合图像增强内镜检查可进一步提高 Hp 感染性胃炎的检出率，提高内镜检查的准
确率和效率。上述研究表明，AI 技术辅助光学活体组织检查可能会取代活体组
织病理检查用于确诊 Hp 感染相关性疾病，其具有较高的潜在临床应用价值，并
可减少不必要的操作和材料成本。

3. 胃癌
胃癌是全球发病率第 5 位、病死率第 3 位恶性肿瘤，2020 年中国新发胃癌
病例约 48 万例。内镜检查是发现癌前状态（黏膜萎缩、肠上皮化生）和癌前
病变（上皮内瘤变）的主要方法，也是降低胃癌发病率、病死率的有效措施，

但一些早期胃黏膜病变仅表现为细微的形态学改变，内镜检查的假阴性率为
4.6%~25.8%。2018 年 Hirasawa 等开发了一个耗时 47s 处理 2296 幅胃癌图像的
CNN 模型，其诊断的敏感度、阳性预测值分别为 92.2%、30.6%，能准确识别 70

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