人工智能在胃肠病学中的应用
内容摘要：深度学习技术，是实现了人工智能的前提。大数据时代推动了人工智能的发展；大量数字图像和医疗记录的积累，推动了利用人工智能高效处理这些数据的需求，这些数据已成为机器自主学习的基础资源。在深度学习技术模型中，神经病学中应用广泛；但是在胃肠病学中也有大量的临床数据和图像报告，如胃镜报告，肠镜报告，超声报告；基于这个数据基础；人工智能已经在消化病学的诊断、预后和图像分析方面得到了应用。自20世纪50年代人工智能被引入以来，它在胃肠病学领域的统计或图像分析方面一直受到挑战。近年来对大数据和计算机科学的评估，使得人工智能技术，特别是深度学习技术的迅猛发展，显示出了巨大的潜力。现在，毫无疑问，人工智能在消化病学领域的实施将在各种医疗保健服务中取得进展。为了更好地应用人工智能，医生们应该努力了解人工智能的可行性，并通过进一步的研究来改善人工智能的缺陷。
关键词：Artificialintelligence;Convolutionalneuralnetwork;Deep-learning;Computer-assisted;Gastroenterology;Endoscopy
关键词：人工智能;卷积神经网络;深度学习;计算机辅助;胃肠病学;内镜
前言：
本文作者的目的是：(1)简要介绍ML技术;(2)总结一项人工智能在消化病学领域的应用，将其分为两类(用于识别诊断或预测预后的统计分析，以及用于排除动物研究的患者应用的图像分析);(3)讨论人工智能应用面临的挑战和未来的发展方向。
正文：
1、ML技术
人工智能就是模拟人类学习和处理问题的能力，目前ML技术具有代表性的就是AI；人工智能通过学习已有的数据；就能够自动处理相似的问题。医学领域常用的ML方法有贝叶斯网络、线性判别法、支持向量机和人工神经网络。人工智能通过学习已有的数据，当再再次遇到同类的数据，就能自动进行分类，解决问题；具体过程如下图所示：
2、Recognitionofdiagnosisandpredictionofprognosis
Pace等人在年研究表明：在例胃食管反流病的病人中，通过ANN模型通过仅有的25中临床变量，就能准确的诊断该疾病，准确率达%，Lahner也做个类似的研究，敏感度也相当高的。
年Das等人采用人工神经网络对例急性下消化道出血患者的预后进行了预测。Das将人工神经网络的表现与先前验证过的评分系统(出血)进行了比较，结果显示在人工神经网络模型中，死亡率(87%vs21%)、复发性出血(89%vs41%)和治疗干预的需要(96%vs46%)的预测精度显著更高。
Rotondano等人比较了Rockall评分和监督神经网络模型，以预测例非静脉曲张上消化道出血的死亡率。该方法显示ANN模型预测性能0.95,灵敏度达83.8%；特异性97.5%、准确性96.8%；优于完整的Rockall评分。
Takayama等人建立了一种预测溃疡性结肠炎患者细胞分离治疗后预后的神经网络模型，对需要手术的敏感性为96%，特异性为97%。
Hardala?等建立ANN模型预测炎性肠病(IBD)患者硫唑嘌呤治疗后黏膜愈合，分类正确率为79.1%。
Ichimasa等人的研究表明：利用支持向量机(SVM)分析了例内镜切除的T1期结直肠癌患者中的45个临床病理因素，以预测淋巴结转移。与美国指南、欧洲指南和日本指南该方法表现出优越的性能(灵敏度%，特异性66%，准确度69%)。当误诊淋巴结转移时，使用SVM模型的预测模型比使用美国(85%)、欧洲(91%)和日本指南的预测模型(91%)减少了不必要的额外手术(77%)。
3、Analysisofimages
虽然内窥镜检查方案降低了胃肠道恶性肿瘤的死亡率，但它们仍然是全世界死亡的主要原因，仍然是全球经济负担。为了提高胃肠肿瘤的检出率和优化治疗策略，胃肠病学家必须进行高质量的内镜检查，对胃肠肿瘤进行识别和良恶性病变的分类。因此，胃肠病学家对人工智能的应用很感兴趣，特别是在使用cnn和支持向量机进行图像分析时。此外，人工智能也越来越多地应用于非肿瘤性胃肠道疾病，包括感染、炎症或出血。
为了帮助鉴别Barrett食管早期肿瘤病变，vanderSommen等人开发了一种自动算法,当时图片识别能力待敏感性和特异性为83%。年同行研究的敏感性为90%，特异性为93%。Horie等人展示了人工智能利用cnn对食管癌进行诊断的效用。使用包括白光图像(WLIs)和窄带图像(NBIs)在内的张传统内窥镜图像进行训练。该CNN模型检测食管癌的灵敏度为95%，可以识别所有小于10mm的小肿瘤。该模型还能区分浅表食管癌和晚期食管癌，准确率达98%。
最近有两名日本研究者应用CNN技术对幽门螺旋杆菌的检出率也是非常可观的；同行研究表明：对幽门螺旋杆菌的识别的敏感性达88.9%,特异度为87.4%，准确度：87.7%。诊断时间秒，与内镜医生相比诊断时间缩短了36秒。
研究表明：所有漏诊病灶均为浅表凹陷和鉴别型粘膜内癌，即使经验丰富的内窥镜医师也难以与胃炎鉴别。而CNN诊断为胃癌的病变69.4%为良性，最常见的误诊原因为胃炎伴发红、萎缩、肠化生。
Kanesaka等人研究了一种使用支持向量机的计算机辅助诊断系统，以促进使用放大NBI来区分早期胃癌。该研究报告了在诊断性能(准确度96.3%，PPV98.3%，敏感性96.7%，特异性95%)和区域一致性表现(准确性73.8%，PPV75.3%，敏感性65.5%，特异性80.8%)方面的显著潜力。
在肝脏病学方面，超声技术在人工智能方面的应用受到了挑战。Gatos等人利用超声剪切波弹性成像(70例慢性肝病患者和56例健康对照)建立了慢性肝病SVM诊断模型。尽管未进行前瞻性验证，但其准确性为87.3%，敏感性为93.5%，特异性为81.2%。Kuppili等人利用单层前向神经网络建立了脂肪肝检测表征模型，并验证了该模型比之前基于svm的模型具有更高的准确率。这些研究人员使用了63名患者的超声图像，每个患者的标记金标准是肝脏活检的病理结果。
4.在各种胃肠道领域中，利用结肠镜检查的人工智能模型的开发是最有前景的领域，因为在结肠镜检查中发现息肉是很常见的。这为人工智能训练提供了充足的资源，而错过的结肠息肉与间隔结直肠癌的发展直接相关。
Urban等人也使用CNN系统来识别结肠息肉。他们使用张手工标记的图像和20个结肠镜检查视频以不同的组合作为训练和测试数据。CNN模型实时检测息肉，AUROC为0.，准确率为96.4%。此外，与内窥镜专家相比，它在结肠镜检查视频的应用中还帮助鉴定了另外9个息肉。
研究表明：该模型区分腺瘤和增生性息肉的准确率为94%，识别腺瘤的灵敏度为98%，特异性为83%。
Takeda等人研究了计算机辅助超高(约×)放大的细胞内镜系统在侵入性结直肠癌诊断中的应用。该系统使用来自个病灶的张细胞镜图像进行训练，使用张测试图像报告的灵敏度为89.4%，特异性为98.9%，准确性为94.1%。研究表明：溃疡性结肠炎患者持续性组织学炎症方面的诊断性能。该模型的灵敏度为74%，特异性为97%，准确率为91%。
5.目前，胶囊内镜与其他消化内镜相比，图像分辨率较低。此外，胶囊内镜图像的解释和诊断高度依赖于审稿人的能力和努力。这也是一个耗时的过程。因此，我们尝试了几种条件来自动诊断胶囊内镜图像，包括血管扩张、腹腔疾病、肠道钩虫或小肠运动特征。
Leenhardt等人利用带有CNN的语义分割图像开发了一种胃肠道血管扩张检测模型。他们使用张对照图像和张典型血管扩张图像形成个小肠胶囊内镜视频，这些视频被平均分为训练和测试数据集。基于cnn的模型诊断效能高，灵敏度%，特异性96%，PPV96%，NPV%。
该文章作者认为：大多数研究采用回顾性的方式设计:作为单个中心的病例对照研究，或使用从许多机构不具备的特定内镜模式中选择的内镜图像。因此，在人工智能应用于真正的临床实践之前，仔细验证人工智能的性能是至关重要的。为了正确验证人工智能的准确性，医生应该了解过拟合和频谱偏差(类别不平衡)对人工智能性能的影响，并试图通过避免这些偏差来评估性能。显然，ML算法的效率和准确性随着数据量的增加而提高;然而，考虑到隐私的隐私问题，由于人类标记数据的缺乏，开发一个有效的ML模型具有挑战性。尽管将人工智能应用于医疗实践的目的是提高准确性，改善工作流程，减少意外错误的数量，但建立的不准确或性能夸张的模型可能会因误诊或误分类而导致伦理问题。此外，我们不知道人工智能应用对医患关系的影响，而医患关系是医疗保健利用和医学实践的重要组成部分。因此，在当前人工智能研究开始增多的时期，应该建立与人工智能模型发展相关的伦理原则。
目前人工智能神经网络的研究：