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食管是我国最常见的症之一。早期发现可以大大提高患者的生存率。然而临床医学界一直缺乏更好的早期筛查方法。阿里巴巴阿达莫学院与国内多家医院合作，首次将人工智能与常规平扫CT相结合，有效识别早期食管，敏感性达93，特异性达98。其准确性超过了医生的水平。该研究论文将于本周召开的医学影像领域顶级会议MICCAI2022上发表，目前正在多个机构进行大规模临床验证，未来将广泛应用于健康检查项目中.预计
根据《2020年世界症统计》，2020年全食管新增病例将超过60万例，死亡人数将超过37万例，其中一半在中国。食管死亡率高主要是因为发现得太晚，而早期食管患者治疗后5年生存率较高。因此，国家卫健委《食管诊治指南》提倡早诊断、早治疗。
虽然食管的早期筛查方法很多，但准确性相对有限，容易漏诊，尤其缺乏阈值低的可靠方法。例如，胃镜活检需要将内窥镜从口腔插入胃肠道，由于是侵入性操作，用户体验较差，难以大规模推广。CT影像检查高度依赖医生出色的鉴别能力，早期食管的鉴别尤其困难，因为病灶较小，直径约1~2厘米，与食管的肌肉组织相似。
达摩院医疗AI团队正与浙江大学医学院附属第一医院、中山大学肿防治中心、中国医科大学盛京医院、四川省肿医院等机构合作攻克这一难题。从2022年初开始。基本思路是，患者只需进行简单的低阈值CT扫描，利用AI技术来识别食管肿的存在与否以及良恶性。平扫CT是最常见的CT扫描，不需要额外注射含碘造影剂，广泛应用于各种医学检查。
考虑到早期食管体积小、与正常组织难以区分的特点，研究团队重点改进分割算法模型，引入全局注意力机制，并与位置嵌入相结合。该模型不仅着眼于局部，而且着眼于整体。这意味着AI学习食管的形状和纹理等各种全局特征，确定是否存在食管壁不对称增厚或食管壁压缩等异常情况，并添加需要分析的局部图像细节。AI识别早期食管的能力显着提升。
在入选MICCAI2022的论文《EffectiveOpportunisticEsophagealCancerScreeningUsingNon-ContrastCTImaging》中，研究团队对来自四家医院的741名患者进行了实验，其中180名患者表示已用于独立测试。达到了93，特异性为98。研究团队还招募了四名来自各医院放射科和放射肿科的食管专科医生参与测试，经验从5年到14年不等，均低于AI。研究团队还将AI识别与文献报道的其他方法进行了比较，发现AI识别的准确性基本上相当于胃镜检查的定量结果，并且优于血液和细胞学检查。
AI识别准确率超过4位医生
“即使在提交论文后，我们仍然继续深化我们的研究。目前，已经增加了2000多个新的学习案例，准确性进一步提高。在我们自己对5000多人的测试中，敏感度达到了98。”，DamoLu该院医疗AI团队负责人、IEEEFellow乐表示，该技术在公有云上公开了API调用接口，供医生日常体验和使用，未来体检项目将降低筛查门槛针对食管，实现食管的早期发现、早期诊断、早期治疗。
AI识别早期食管和良性肿，医生却无法识别
今年9月18日至22日在新加坡举办的MICCAI2022是全最具影响力的医学影像会议，达摩院医学AI团队将在食管以外的领域共发表四篇论文。图像分析，包括症和淋巴结检测，包括结直肠、皮肤和结直肠。目前，团队正在研发先进的症诊疗技术，包括大规模筛查、精准诊断、预后治疗、疗效评估等全流程症诊疗技术，涵盖多种重要疾病。AI图像系统。达摩院医疗AI团队多年来专注于医学影像等研究，在传染病爆发初期，利用CT影像开发了AI支持的新型冠状病感染诊断系统，并一直与国家先进科技攻关小组，被评价为。-科学技术部流行病学组。
API调用接口
论文链接
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