人工智能在小肠疾病确诊范畴获得突破性发展
近来，华中科技大学同济医学院隶属协和医院消化内科“消化内镜研讨团队“成果在世界消化范畴尖端期刊《Gastroenterology》上宣布，这也标志着人工智能在小肠疾病确诊范畴获得突破性发展。
不同于传统使用的胃镜及肠镜，小肠疾病是传统内镜和印象学查看的难点。胶囊内镜的使用是小肠疾病的重要治疗方法，但是因为每例小肠胶囊内镜查看发生的视频时长长达8-10个小时（均匀20000-30000张收集图片/例），每例患者将花费消化内科医生1-2小时的时刻逐个剖析数据和确诊疾病，这大大添加了消化科医生剖析和确诊小肠疾病的时刻本钱。一起高强度的人工读片也会添加漏诊率，大大约束了胶囊内镜在小肠疾病临床查看中的广泛使用。因而，活跃寻求有用辅佐消化内科医生确诊小肠胶囊内镜图画的东西具有严重的临床和社会价值。
通过四年多的尽力，侯晓华教授、蔺蓉教授团队测验使用根据深度卷积神经网络（CNN）的人工智能图画辅佐阅览模型来协助消化内科医生进行小肠胶囊内镜图片的阅览。该CNN为根底的图画辅佐阅览模型可有用区别正常的小肠胶囊内镜图片和可疑反常的小肠胶囊内镜图片。
通过大样本验证，成果显现与传统的阅览形式比较，CNN为根底的图画辅佐阅览模型可将均匀确诊时刻由96.6分钟/例下降到5.9分钟/例；可将均匀人工读片数量由22654张/例下降到578张/例，一起能够将对小肠反常病灶检出的敏感性由74.57%进步至99.88%。该研讨成果不只完成了胶囊内镜使用的智能辅佐，更将或许极大程度的改动小肠疾病的确诊形式。
该研讨特点于2019年6月25日在线宣布于消化范畴排名榜首的尖端期刊《Gastroenterology》上（影响因子19.233，RANK=1）。该文章榜首作者为丁震教授、施慧英医生。华中科技大学同济医学院隶属协和医院为仅有榜首作者及通讯作者单位。▲
