尽管白光内镜(WLE)和非放大窄带成像(NBI)在筛查浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变方面很有用，但由于这些病变的细微特征和内镜医师对其解释的差异，这些病变可能会被遗漏。
2023年11月9日，四川大学胡兵团队在 Lancet Gastroenterology & Hepatology（IF=36）在线发表题为“Effect of an artificial intelligence-assisted system on endoscopic diagnosis of superficial oesophageal squamous cell carcinoma and precancerous lesions: a multicentre, tandem, double-blind, randomised controlled trial”的研究论文，该研究开发了一种人工智能(AI)系统，可以使用WLE和非放大NBI检测浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变。在2021年10月19日至2022年6月8日期间，5934名患者被随机分配到人工智能优先组，5912名患者被随机分配到常规优先组，其中5865名和5850名患者符合分析条件。
单个病灶漏诊率为1.7% (2/118;AI-first组的95% CI为0 - 4.0，而AI-first组为6.7% (6/90; (风险比0.25,95% CI 0.06 - 1.08; p = 0.079)。每例漏诊率为1.9% (2/106;AI-first组为0.0 - 4.5)，而AI-first组为5.1% (4/79;常规第一组(0.37, 0.08 - 1.71; p = 0.40)。AI-first组有13例(0.2%)食管病变活检后出血，而常规-first组有11例(0.2%)。两组患者均未报告严重不良事件。观察发现人工智能辅助内镜对WLE和非放大NBI下浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变的每个病变和每个患者的漏检率的影响，从实质性的获益到中性或小的负面影响都是一致的。这种人工智能系统在现实世界临床环境中的有效性和成本效益仍有待进一步评估。
食管癌是一种世界范围内普遍存在的恶性肿瘤，其中食管鳞状细胞癌是亚洲和撒哈拉以南非洲部分地区的主要病理亚型。食管癌患者死亡率非常高，治疗给卫生保健系统带来巨大负担食管鳞状细胞癌患者的预后主要取决于其诊断时的临床分期。晚期食管鳞状细胞癌患者的5年生存率不到30%，而浅表性食管鳞状细胞癌和癌前病变患者的5年生存率在90%以上。因此，早期诊断和治疗对改善患者预后至关重要。
上消化道内窥镜检查结合异常区活检是诊断浅表性食管鳞状细胞癌和癌前病变最推荐的方法。尽管有多种可用的内镜模式，但由于早期病变的细微内镜特征、内镜医师识别病变的能力水平不一以及视觉疲劳等因素，相当一部分病变被遗漏。据报道，食管鳞状细胞癌的漏诊率约为4-17%。因此，优化利用稀缺的医疗资源，有效降低食管鳞状细胞癌的漏诊率，提高其早期诊断率势在必行。
在过去的5年里，基于深度学习的人工智能(AI)在内镜诊断领域取得了令人瞩目的进展。研究人员开发了用于实时检测各种胃肠道病变的人工智能系统。以往的临床试验表明，人工智能辅助内镜在降低胃肿瘤和结直肠腺瘤的内镜漏诊率方面具有重要的临床价值。关于人工智能辅助食管鳞状细胞癌的内镜诊断，以往报道的人工智能系统不仅可以检测食管鳞状细胞癌，还可以建立其侵犯深度或微血管分类。尽管这些人工智能系统在静态图像和视频测试中具有出色的诊断性能，但它们很少在临床试验中得到验证。该研究开发了一种人工智能系统，用于在白光内镜(WLE)和非放大窄带成像(NBI)下实时检测浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变。
AI系统的使用过程（图源自The Lancet Gastroenterology & Hepatology ）
在该研究中，人工智能优先组和常规优先组在每个病变或每个患者的遗漏率方面没有显著差异。这一发现可能归因于在本试验中进行手术的人员的经验(几乎80%的内窥镜医师是有经验的高级和中级内窥镜医师，超过80%的参与医院是三级医院)，导致最终基线漏检率(6.7%)与最初假设漏检率(15.0%)之间存在显著差异；因此，这些分析缺乏说服力。然而，人工智能系统的使用使全病变漏诊率降低了5.0%，每位患者的漏诊率降低了3.2%，如果这些发现在更大规模的研究中得到验证，这表明辅助诊断在临床实践中具有一定的能力。当在二级医院和社区诊所使用人工智能系统时，进一步降低漏检率的潜力可能会更加明显。
作者发现AI系统是提高浅表食管鳞状细胞癌及癌前病变检出率的有效辅助工具。人工智能系统在二级甲等医院和使用奥林巴斯260内窥镜时的效果更为明显，突出了人工智能系统在基层医院和使用低清晰度内窥镜时的潜力。然而，这些来自亚组的发现需要验证。理想情况下，人工智能系统在协助初级内窥镜医生方面会更有效，但本研究并未显示其有效性存在显著差异。这一发现可能是由于两组中初级内窥镜医师和检测到的病变数量较少，而且样本量可能不足以检测到效果。因此，需要进一步进行更大规模的研究。
目前的指南建议上消化道内镜检查时间至少为7分钟，其中至少3分钟用于食管观察。在该研究中，研究人员没有限制内镜检查时间，两组患者食管检查中位时间均短于推荐值。然而，两组食管浅表性鳞状细胞癌和癌前病变的检出率均高于既往报道，说明食管检查时间不影响检出率，为研究结果提供了可信度。第二次食道检查时，虽然常规第一组比人工智能第一组的中位食道检查时间长4 s，但这种差异无临床意义，因此人工智能系统没有明显延长手术时间。
综上所述，随机对照研究表明，人工智能系统可以显著提高浅表食管鳞状细胞癌和癌前病变的检出率，并有可能降低其漏检率。人工智能系统有望成为一种有价值的辅助工具，以促进各级内镜医师的诊断均质化，并改善食管鳞状细胞癌的早期诊断。需要进一步的研究来评估其在实际临床环境中的有效性和成本效益。
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https://doi.org/10.1016/S2468-1253(23)00276-5
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