人工智能（AI）于医学界的应用愈趋广泛，中文大学医学院最近就AI辅助内窥镜技术完成两项研究，均证实可提升消化道癌症的诊断及治疗成效，亦有助医生的技术培训。研究结果分别于国际期刊《自然通讯》及《Clinical Gastroenterology and Hepatology》发表。
大肠癌主要是由瘜肉随着时间慢慢演变而成，当中以腺瘤性瘜肉最为常见，接受大肠镜检查有助识别腺瘤以预防大肠癌。但腺瘤的大小、形状及位置，以及医生操作内窥镜的经验，都会影响侦测腺瘤的准确度。
中大医学院于2021年初引入辅助大肠镜检查的AI系统，并进行大量内窥镜影像深度学习及分析，让系统可以在肠镜检查期间，实时地准确识别肠道内的瘜肉及癌症。过去已有国际研究数据证实，资历较深的内窥镜医生在AI辅助下可进一步提升进行大肠镜时的腺瘤检测率，但鲜有针对资历较浅医疗人员的研究。
中大医学院外科学系赵伟仁教授表示：「国家卫生健康委员会在国家十四五规划中指示推广内窥镜介入等微创手术至各市各县，并推动技术创新转化。作为本港，以至全球内窥镜技术研究及应用的先锋，我相信中大团队的丰富经验及技术可以有助国家成就更多医疗及创科建设，让更多病人受益。」
中大团队于2021年4月至2022年7月期间，招募22名接受内窥镜训练少于三年及少于500个个案经验的医生参与研究，了解及分析他们使用实时AI辅助系统进行大肠镜检查的表现。研究共分析了该22名医生为766名病人完成的大肠内窥镜检查，当中386名病人检查运用实时AI辅助系统完成，其余380个案则是在没有AI辅助系统下进行的传统大肠镜检查。研究结果显示，医生利用实时AI辅助大肠内窥镜，腺瘤检测率相对显著提高四成，当中发现资历较浅的初学者之间的成效更为突出。
AI 辅助大肠内窥镜检查与没有 AI 辅助下传统大肠内窥镜检查的腺瘤检测率对比
| AI 辅助大肠内窥镜检查 | 传统大肠内窥镜检查 | |
| 整体腺瘤检测率* | 57.5% | 44.5% |
| 小型腺瘤检测率（直径小于 5毫米） | 40.4% | 25% |
| 中型腺瘤检测率（直径介乎 5-10毫米） | 36.8% | 29.2% |
*腺瘤检测率（Adenoma Detection Rate。ADR）指透过大肠内窥镜发现至少一个腺瘤的百分比。
中大医学院内科及药物治疗学系助理教授柳浩城医生表示：「我们的研究发现对于未来医疗人工智能发展及内窥镜技术培训有极大意义。内窥镜的操作很讲求经验，要培训一位新入行的医生应用内窥镜需要投放大量时间及资源。透过AI辅助技术，他们可以有具体的实时指引，更有系统地学习和训练，大大减低遗漏大肠瘜肉的机会。整体而言，AI能够帮助所有使用内窥镜医生，不论资历深浅，提升腺瘤检测率，更早揪出具高风险患大肠癌的人士。」
「AI-Endo」辅助黏膜下剥离术
除了诊断技术，中大亦致力推动内窥镜创新治疗的发展。团队于2004年引入「黏膜下剥离术」，治疗早期消化道癌症，由于属复杂的肠胃内镜手术，需要由具丰富内窥镜经验的医生进行。随着癌症筛查计划的普及和AI辅助诊断系统的应用，更多早期胃肠癌患者被检测出来，因而有更迫切需要普及黏膜下剥离术，让更多患者能够及早得到治疗。中大团队运用大量手术影像训练AI系统，创建独有的AI内窥镜手术平台AI-Endo辅助医生进行黏膜下剥离术。研究证实在AI平台的辅助下，即使是正在接受内窥镜训练的医生，也能成功为实验猪只完成黏膜下剥离术。
中大计算机科学与工程学系助理教授窦琪解释：「我们从中大医学院收集了专家操作的47例、横跨12年的黏膜下剥离术完整录影片段，在博智感知交互研究中心的数据标注和视频分析技术支持下，高效完成了200多万帧图片的手术流程标签，训练了深度学习模型以构建AI辅助内镜手术平台AI-Endo。该人工智能技术可以兼顾准确性与实时性，平台界面可以在医生进行黏膜下剥离术时，识辨当前手术步骤，并全自动提供客观数据针对手术技能作分析。」
中大医学院外科学系助理教授叶瀚智医生表示：「我们实验证实AI-Endo平台不但可术中实时应用，而且能广泛用于来自不同设备厂商和胃肠内镜医生的数据。一个胃肠内镜医生通常要经过长时间及上百病例训练才能独立完成黏膜下剥离术。现时凭借AI辅助内窥镜手术平台，我们可以缩短临床训练的时间，并提供一个可靠的工具协助早期消化道癌症治疗。」3
