[00120427]消化内镜影像人工智能判定技术及产品研发

消化内镜下观察到的消化道隆起型病变涉及胃肠道肿瘤、炎症和血管病变等,包括隆起型糜烂、肿 瘤、黏膜下隆起,其对健康的影响因病变性质而异,及时检出这些病变有助于发现消化道早癌和其他严重疾病。消化内镜已广泛应用于我国各级医疗机构,由于内镜医师人力资源不足,以及内镜操作水平和对病变的识别能力参差不齐,漏诊时有发生;此外,消化内镜检查的临床需求量大,内镜医师的工作强度较大,即使是有经验的内镜医师也可能因疲劳等因素影响观察和诊断的准确性。 人工智能辅助内镜医师实时复核内镜图像,可能是解决上述消化内镜检查中存在问题的重要途径。近年发展的深度学习卷积神经网络模型能应用更多的数据,提取具有高度代表性的影像特征,在消化道肿瘤、息肉、溃疡等病变的识别方面也取得良好的效果,但是前期研究多数是采用回顾图像和视频录像的方法验证人工智能模型的有效性。 本文重点研究了消化内镜影像人工智能实时判定技术,研制了人工智能实时辅助消化内镜影像诊断设备（以下简称内镜人工智能设备）,通过前瞻性、多中心、盲法、平行对照研究设计,实时观察内镜人工智能设备在临床常规胃镜和肠镜操作中检出消化道息肉新生物、溃疡、糜烂、萎缩性胃炎多病变的有效性和安全性,为消化内镜工作提供有效的辅助检测与诊断手段;另外,为了实现国家分级诊疗体系的建设要求,进一步满足基层诊断能力不足的刚需,研究设计了云端架构,研制了消化内镜医学影像智能判定云平台,以实现消化内镜下相关疾病的的远程辅助诊断服务;最后,通过临床试验验证了消化内镜产品的有效性,获得了二类医疗器械相关资质认证。