大连消化道早癌筛查的质量控制：开启互联网时

据统计，我国食管癌、胃癌、结直肠癌三大恶性肿瘤约占所有肿瘤的50%，仅胃癌就造成每年约49.8万人死亡，其中超过85%患者在确诊时已为中晚期。消化道肿瘤的内镜早诊早治是提高患者生存率、改善预后的关键，同时还可大大减轻患者的经济负担，节约国家的医疗资源。

我国消化道早癌的内镜检出率目前仍不满意。以早期胃癌为例，2005年日本的早期胃癌检出率已达70%，而我国多数地区仅为5%~20%。另有Meta分析结果表明，1年内复查胃镜，其上消化道肿瘤的漏诊率为6.4%。2015年一项回顾性研究发现，3.5%结直肠癌患者在近3年内做过结肠镜检查，且结果为假阴性。如何提高消化道早癌的内镜检出率，最大程度减少漏诊？建立并严格执行一套精准、规范的消化道早癌筛查的质量控制流程是解决上述问题的最有效方案，具体包括内镜检查前准备、检查过程中的质量控制和检查后个体化长期随访3个方面。

2014年《中国早期胃癌筛查及内镜诊治共识意见》已经对我国的胃癌高危人群进行了详细定义，同时阐述了胃镜检查前祛泡、祛黏液剂的使用规范。2017年发布的《中国早期胃癌筛查流程专家共识意见》提出"早癌筛查的李氏量表"，依据评分结果将受检者罹患胃癌的风险分为高危、中危和低危3个等级，强调对高危和中危人群进行内镜精查。《中国早期结直肠癌及癌前病变筛查与诊治共识》和《中国早期食管鳞状细胞癌及癌前病变筛查与诊治共识》亦分别定义了我国结直肠癌和食管癌的高危人群；《中国消化内镜诊疗相关肠道准备共识意见》则明确了肠镜检查前肠道准备的规范化方案。然而，如何保证在繁忙的日常工作中对每一位患者进行消化道肿瘤高危人群评估，规范检查前准备，提高消化道黏膜清洁程度，真正实现内镜精查呢？人工智能（AI）深度学习的发展为我们提供了新的契机。

山东大学齐鲁医院消化内科通过医工结合的方式进行不断探索，目前已经实现90%以上患者使用微信自助预约报到，通过微信向患者自动推送胃肠镜检查前注意事项、祛泡祛黏液剂的正确服用方法、肠道准备的详细流程，以及消化道肿瘤高危问卷。患者可以在完成内镜预约后详细填写高危问卷，系统便可以根据上述指南规则自动判定该患者是否为食管、胃或结直肠癌的高危人群，并在检查开始前通过"内镜AI助手"对医师进行提示，从而提示内镜医师对该患者进行染色、放大等内镜精查。

目前，通过大量图像标注、AI模型测试研发的"内镜AI助手"可以实时准确判定当前内镜检查是否进行了电子染色、碘染色或色素染色，同时可以对胃黏膜清洁度和肠道准备质量进行自动评分，上述结果均可自动关联至内镜图文报告系统中。如果所观察的视野黏液或泡沫较多，"AI助手"还可以实时报警，提示内镜医师进行冲洗或喷洒消泡剂，从而提高消化道早癌的检出率。随机对照研究结果显示，应用"内镜AI助手"辅助结肠镜检查，结直肠腺瘤检出率与对照组相比有显著提高（28.9%vs.16.5%，P<0.001），研究成果发表于Gastrointestinal Endoscopy杂志。

国家消化内镜质控中心提出了12个消化内镜质控指标，用于评估消化内镜的诊疗过程、操作和结果等全链条规范化程度。以此为基础，山东省消化内镜质控中心专业委员会本着质控指标从少到多、从简单到复杂、从诊断到治疗、从基本到全面的原则，于2018年1月1日在全省质控单位发布了《山东省消化内镜质量控制标准（试用稿）》，其核心质控指标主要包括：（1）结构性指标：清洗消毒记录可追溯率应达到100%，图文报告合格率应>95%；（2）过程指标：对食管鳞癌内镜筛查的目标人群进行碘染色或电子染色，胃镜图片≥22张，肠道准备合格率>85%，结肠镜盲肠插镜率>95%，结肠镜退镜时间≥6 min；（3）结果指标：结直肠腺瘤检出率>15%。精简后的核心质控指标更加适合当前国情，有助于在精准质控的基础上逐步过渡。

为了让上述指标"落地"，山东大学齐鲁医院消化内科作为山东省消化内镜质控中心的依托单位，联合省内10家三甲医院，对包括早期食管癌、早期胃癌、早期结直肠癌、反流性食管炎、食管胃底静脉曲张、溃疡性结肠炎等在内的14种常见消化道疾病进行了图像标注，目前标图总数已达17万张左右，通过深度学习算法建立AI模型，并反复训练、测试和验证，目前"AI助手"在临床实时视频环境中诊断消化道早癌的准确度已超过90%，相关数据将于近期整理发表。利用人工智能的方法，辅助内镜医师在检查过程中发现病灶，并对病变进行辅助诊断，进而对放大内镜的观察所见给出进一步的性质判定，这是我们正在努力想要实现的效果。借助"AI助手"的发现病灶和辅助诊断功能，初级内镜医师也可以达到高级内镜医师的早癌检出率，同时可以避免检查过程中因分神或疲劳造成的漏诊，有助于实现内镜诊断的"同质化"目标。

目前，多数消化内镜人工智能相关的研究都聚焦在图像识别领域，忽略了更有普遍性和临床意义的人工智能在质量控制中的应用。2019年2月Gut杂志的一项单中心临床研究结果表明，在胃镜检查中，机器采图部位覆盖个数与覆盖率均高于人工采图，从而改善传统胃镜检查时"看不全"导致的病变漏诊。山东大学齐鲁医院消化内科采用医工结合的方式，与计算机领域专家合作，自2018年初开始致力于"智能消化内镜质量控制系统"的研发。目前该系统已能够准确地AI自动判定是否到达回盲部，AI自动计算肠镜退镜时间并提供智能语音提示，AI监测结肠镜退镜稳定性并自动报警，AI识别不同的胃内精细部位并自动采集高清晰图像，AI识别体内外切换点自动计算胃镜检查时间等；另外通过规范的结构化检查项目列表，提供报告内容和诊断的结构化模板（图1），更能够实时、精确统计各项内镜诊疗数据，即时生成消化内镜质控的日、周、月、年报表，便于有针对性地督导改进，切实提高消化道早癌的检出率。

图1  内镜报告结构化模板界面

更加值得关注的是，该内镜智能质控系统已经将所有核心指标整合入内镜报告界面，通过AI深度学习和后台数据自动分析的模式自动采集各项质控指标，实时更新，动态反馈，不断提高内镜操作水平。目前，结合先进的互联网技术，该系统已经实现山东省内27家省市县三级医院的信息化平台管理（图2），且不断有更多的内镜中心加入进来，配合医联体基层培训、手把手教学、远程讲座、远程会诊等多种模式，上下联动，信息互通，真正实现消化道早癌内镜诊治的"同质化"和"分级诊疗"战略目标。

图2   山东省消化内镜智能质控信息化平台

目前我国尚缺乏消化道早癌长期有效的随访体系。现有的随访流程多数依靠医院层面的随访办公室或随访中心集中管理，缺乏有效性和针对性，效果欠佳。部分消化道早癌筛查的示范单位设有专门的随访医务工作者，建立了较为规范的随访队列，能给予患者较为准确、实用的随访建议和追踪干预，临床意义显著，但对人力资源要求较高，普及性待商榷。山东大学齐鲁医院消化内科尝试将内镜图文报告系统与微信自助服务相结合，在内镜检查后自动推送电子版内镜报告、内镜检查后注意事项和诊疗建议，同时定期向消化道黏膜癌前病变、萎缩性胃炎、消化道息肉等患者发送个体化随访建议，逐步建立消化道早癌的长期随访队列。此外，结合消化道早癌知识图谱，机器自动解读内镜报告，及时给予患者有效的诊疗建议也将在近期测试应用。

总之，利用人工智能和互联网技术，消化道早癌筛查的质量控制已逐渐走入智能化、信息化、自动化的新时代。我们将在优化患者就诊体验的同时从根本上改善内镜诊疗的质量，逐步建立质控管理、患者随访和服务医生三位一体的紧密连接型质控体系，提高消化道早癌检出率，改善患者的预后。

作者：肿瘤科空间   来源：肿瘤科空间