原标题：长海医院研发人工智能胶囊胃镜阅片系统 几分钟阅数万图像零漏诊
图片说明：2017中国内镜医师大会现场 主办方供图
操作简单，无痛无损伤等优点令胶囊胃镜越来越受到青睐，但临床医生也面临人工审阅海量图片费时费力、容易漏诊等挑战，成了胶囊胃镜发展瓶颈。在日前召开的2017中国内镜医师大会上，由国家消化系统疾病临床研究中心、海军军医大学长海医院消化内科与北京诺道认知医学科技有限公司联合研发的“胃诺”智能胶囊胃镜阅片系统在会上亮相。据悉，该系统为我国自主研发的人工智能胃镜图像分析系统，可在几分钟内处理数万张胃镜图像，目前已经实现零漏诊率。
我国是胃癌高发国家，发病和死亡例数均约占世界的 50%。胃癌早期发现对治疗非常重要。“如果患者能在胃癌仅限于胃壁的黏膜层时检出并进行治疗，5年的生存率可达95%。”中国医师协会内镜医师分会会长、长海医院消化内科学科带头人李兆申教授表示，胃癌早期、及时、准确检出，对于降低胃癌病死率具有十分重要的意义。目前日本的胃早癌发现率为70%，韩国为55%，而我国还不足15%，胃癌防治形势非常严峻。
胶囊胃镜相对于传统胃镜具有操作简便、无痛无损伤、适用人群广泛，一次性使用，避免交叉感染等优点。但是胶囊内镜所拍摄的海量内镜图片是临床医生面临的一大挑战，也是胶囊内镜想要发展及广泛应用的一大瓶颈。一般情况下患者每次胶囊内镜检查会产生数万张内镜图片，医生要花费大约两个小时甚至更多时间来阅片。如何快速、准确的发现并识别病灶，是胶囊内镜图片审阅中的关键所在。
长海医院消化内科是国家消化系统疾病临床研究中心之一，是国内最早使用胶囊胃镜的单位之一。胶囊胃镜逐步得到推广，证实了胶囊胃镜与传统电子胃镜在疾病检出上的一致性。今年以来，李兆申教授与诺道医学共同研发人工智能系统，解决这一“瓶颈”。在青年长江学者、消化科副主任廖专教授的直接组织下，消化科内镜医师与算法工程师联合组成团队，在高质量的图像数据集基础上，利用人工智能深度学习卷积神经网络，通过对海量图片的学习和训练，形成了具有学习、推理能力的人工智能图像推理系统“胃诺”。
据介绍，“胃诺”可在几分钟内处理数万张胃镜图像，目前已经实现0％漏诊率，图片漏检率小于5%，病变类型识别准确率高于95％。“胃诺”还具有增量学习功能，在临床实践中，如果遇到之前未学习过的病灶图片，可通过与临床使用者的交互，把该病灶也纳入知识库中，因此随着“胃诺”在临床实践中的学习训练，其“经验”也会越来越丰富，其“能力”也会越来越强。
