人工智能（AI）於醫學界的應用愈趨廣泛，中文大學醫學院最近就AI輔助內窺鏡技術完成兩項研究，均證實可提升消化道癌症的診斷及治療成效，亦有助醫生的技術培訓。研究結果分別於國際期刊《自然通訊》及《Clinical Gastroenterology and Hepatology》發表。
大腸癌主要是由瘜肉隨著時間慢慢演變而成，當中以腺瘤性瘜肉最為常見，接受大腸鏡檢查有助識別腺瘤以預防大腸癌。但腺瘤的大小、形狀及位置，以及醫生操作內窺鏡的經驗，都會影響偵測腺瘤的準確度。
中大醫學院於2021年初引入輔助大腸鏡檢查的AI系統，並進行大量內窺鏡影像深度學習及分析，讓系統可以在腸鏡檢查期間，實時地準確識別腸道內的瘜肉及癌症。過去已有國際研究數據證實，資歷較深的內窺鏡醫生在AI輔助下可進一步提升進行大腸鏡時的腺瘤檢測率，但鮮有針對資歷較淺醫療人員的研究。
中大醫學院外科學系趙偉仁教授表示：「國家衛生健康委員會在國家十四五規劃中指示推廣内窺鏡介入等微創手術至各市各縣，並推動技術創新轉化。作為本港，以至全球內窺鏡技術研究及應用的先鋒，我相信中大團隊的豐富經驗及技術可以有助國家成就更多醫療及創科建設，讓更多病人受益。」
中大團隊於2021年4月至2022年7月期間，招募22名接受內窺鏡訓練少於三年及少於500個個案經驗的醫生參與研究，了解及分析他們使用實時AI輔助系統進行大腸鏡檢查的表現。研究共分析了該22名醫生為766名病人完成的大腸內窺鏡檢查，當中386名病人檢查運用實時AI輔助系統完成，其餘380個案則是在沒有AI輔助系統下進行的傳統大腸鏡檢查。研究結果顯示，醫生利用實時AI輔助大腸內窺鏡，腺瘤檢測率相對顯著提高四成，當中發現資歷較淺的初學者之間的成效更為突出。
AI 輔助大腸內窺鏡檢查與沒有 AI 輔助下傳統大腸內窺鏡檢查的腺瘤檢測率對比
| AI 輔助大腸內窺鏡檢查 | 傳統大腸內窺鏡檢查 | |
| 整體腺瘤檢測率* | 57.5% | 44.5% |
| 小型腺瘤檢測率（直徑小於 5毫米） | 40.4% | 25% |
| 中型腺瘤檢測率（直徑介乎 5-10毫米） | 36.8% | 29.2% |
*腺瘤檢測率（Adenoma Detection Rate。ADR）指透過大腸內窺鏡發現至少一個腺瘤的百分比。
中大醫學院內科及藥物治療學系助理教授柳浩城醫生表示：「我們的研究發現對於未來醫療人工智能發展及內窺鏡技術培訓有極大意義。內窺鏡的操作很講求經驗，要培訓一位新入行的醫生應用內窺鏡需要投放大量時間及資源。透過AI輔助技術，他們可以有具體的實時指引，更有系統地學習和訓練，大大減低遺漏大腸瘜肉的機會。整體而言，AI能夠幫助所有使用內窺鏡醫生，不論資歷深淺，提升腺瘤檢測率，更早揪出具高風險患大腸癌的人士。」
「AI-Endo」輔助黏膜下剝離術
除了診斷技術，中大亦致力推動內窺鏡創新治療的發展。團隊於2004年引入「黏膜下剝離術」，治療早期消化道癌症，由於屬複雜的腸胃內鏡手術，需要由具豐富內窺鏡經驗的醫生進行。隨著癌症篩查計劃的普及和AI輔助診斷系統的應用，更多早期胃腸癌患者被檢測出來，因而有更迫切需要普及黏膜下剝離術，讓更多患者能夠及早得到治療。中大團隊運用大量手術影像訓練AI系統，創建獨有的AI內窺鏡手術平台AI-Endo輔助醫生進行黏膜下剝離術。研究證實在AI平台的輔助下，即使是正在接受內窺鏡訓練的醫生，也能成功為實驗豬隻完成黏膜下剝離術。
中大計算機科學與工程學系助理教授竇琪解釋：「我們從中大醫學院收集了專家操作的47例、橫跨12年的黏膜下剝離術完整錄影片段，在博智感知交互研究中心的數據標註和視頻分析技術支持下，高效完成了200多萬幀圖片的手術流程標籤，訓練了深度學習模型以構建AI輔助內鏡手術平台AI-Endo。該人工智能技術可以兼顧準確性與實時性，平台界面可以在醫生進行黏膜下剝離術時，識辨當前手術步驟，並全自動提供客觀數據針對手術技能作分析。」
中大醫學院外科學系助理教授葉瀚智醫生表示：「我們實驗證實AI-Endo平台不但可術中實時應用，而且能廣泛用於來自不同設備廠商和胃腸內鏡醫生的數據。一個胃腸內鏡醫生通常要經過長時間及上百病例訓練才能獨立完成黏膜下剝離術。現時憑藉AI輔助內窺鏡手術平台，我們可以縮短臨床訓練的時間，並提供一個可靠的工具協助早期消化道癌症治療。」3
