人工智能辅助提高内镜医生对胃癌不典型增生和肠上皮化生的判读准确性

为何更聪明的胃部检查很重要

胃癌仍然是全球致死率最高的癌症之一，然而胃黏膜中许多危险改变往往很微妙，即使是使用现代内镜的受训医生也容易漏诊。这项研究提出了一个简单却影响深远的问题：在医生旁边实时观察内镜录像的人工智能（AI）助手，能否帮助更早且更可靠地发现更多病变？通过用真实病人的图像和视频测试一套先进的AI系统，研究人员表明数字辅助可以显著提高经验较少的内镜医生的判读准确性，尤其是在那些最难判断、常为癌前病变的情况上。

从常规镜检到数据驱动的问题

为寻找胃部疾病，医生将一根柔性摄像镜（内镜）经口送入胃内。他们需要在实时中判断每一处黏膜是正常、发炎、癌前改变，还是癌变。有些发现，比如晚期肿瘤，表现明显易辨；而另一些——例如不典型增生（早期异常增生）和肠上皮化生（胃黏膜的一种高风险改变）——则呈现为轻微的色泽改变或细腻的纹理差异，且因人而异。在日常临床中，这些微妙模式容易被忽视，医生间的检出率差异很大，这意味着一些具有高风险病变的患者可能在检查中未被诊断出。

AI副驾驶如何构建与测试

团队开发了一种名为Venotics‑G的AI系统，采用现代的“视觉变换器”（vision transformer）架构，擅长整体扫描图像并捕捉长程模式。他们用来自一家大型医院的超过1.6万张内镜图像对其进行训练，教会它同时完成多项任务：定位内镜在胃内的位置、判断是否存在异常区域、识别病变类型，以及是否可见高风险的肠上皮化生。在研究中，他们汇集了来自两家医院的1,584例真实内镜病例。每例既提供一张清晰的静态图像，也提供一段能清楚显示可疑区域的五秒短视频片段。病例涵盖胃癌、不典型增生、多种良性情况、高风险肠上皮化生以及正常或单纯胃炎。

让AI与人为判断正面交锋

六位在训内镜医生（每人经验不足三年）对所有病例进行了两轮评阅：先仅凭自身判断阅读，之后间隔一周并打乱病例顺序，再在有AI引导的情况下复查。AI单独对静态图像和视频均表现出高准确性，对焦点性病变和高风险肠上皮化生的正确分类率超过九成。更重要的是，当医生可以看到AI的建议和可视化高亮图时，他们的表现显著提升。焦点性病变的整体准确率从约75%上升到接近87%，无论在图像还是视频中均如此；他们的真阳性与真阴性的综合衡量（用ROC曲线下面积表示）也有明显改善。增益在不典型增生和肠上皮化生上尤其显著——恰恰是那些基线准确率最低、变异最大的类别。

决策过程内发生了什么变化

更深入的分析显示，AI支持在不同病变和图像类型下发挥的帮助略有不同。对于不典型增生，主要好处是促使读者识别出更多真实病变，同时仍保持低假阳性率。对于常以弥漫性、斑片状改变出现的肠上皮化生，AI在静态图像上主要起到降低假阳性的作用——使医生在判定某区域为正常时更有信心。在视频场景中，AI可以利用随时间的多帧信息，既提高排除正常组织的能力，也更好地标记真正异常且广泛的模式。该系统每帧处理速度在毫秒级，意味着它能跟上实时内镜检查，近实时地叠加关注图。同时，作者也指出，额外的屏幕提示可能增加认知负担，并且一些读者倾向于过度解读良性炎症，这提示对如何负责任地使用AI的培训将与算法本身同等重要。

这对患者和诊所意味着什么

总体来看，这项研究表明AI助手能成为经验较少的内镜医生的均衡器，使他们在多种胃部病变上的诊断更一致、也更常正确。AI带来的并非以增加假阳性为代价减少漏诊，而是同时提升了敏感性和特异性，表明这是真正的附加价值而非单纯偏差。这项工作仍属于早期且精心挑选的测试，因此其对日常工作流程、成本和长期患者结局的影响需要在更大规模的、实时的临床试验中进一步验证。但这些结果支持了这样一种前景：内镜检查常规配备AI伙伴，帮助医生更早、更可靠地发现高风险改变，从而给患者争取更及时的治疗机会并改善生存率。

引用: Lee, Y.H., Park, G., Kim, J.Y. et al. Artificial intelligence assistance improves endoscopist accuracy for gastric cancer dysplasia and intestinal metaplasia. Sci Rep 16, 12428 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43149-9

关键词: 胃癌筛查, 内镜人工智能, 肠上皮化生, 不典型增生检测, 医学图像分析