人工智能腸鏡檢查對直腸癌的輔助診斷價值

李 巖 晁帥恒 閆方博 段淑芬

直腸癌是近年來發病率、死亡率均呈上升趨勢的消化道惡性腫瘤,近五年來我國直腸癌發病率均在4%以上,遠超2%國際平均水平[1-2]。結腸癌早期治療預后較好,但其起病隱匿,早期臨床表現無明顯特異性,確診時往往已經進入晚期,錯失最佳治療時機[3]。尋找一種方便有效的診斷方法是改善直腸癌預后的必要條件。腸鏡是一種常見的觀察人體腸道病變形態及范圍的手段,但由于臨床內鏡醫師的專業水平及疲勞程度不同,結直腸癌診斷率存在較大差異[4]。根據一項腸鏡檢查的META分析顯示,常規腸鏡診斷的大腸瘤漏檢率可達25%。人工智能(AI)技術是一種能顯著提高醫學影像可讀性的信息智能處理技術,可能減少不同醫師之間個體化差異,從而幫助臨床醫師做出更為精準的判斷[5]。本次研究旨在分析AI腸鏡輔助診斷在直腸癌診斷中的應用價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

收集2021年1月到2022年5月我院消化內科收治的需行腸鏡檢查以進一步明確診斷的疑似直腸癌患者187例,其中男性106例,女性171例;年齡52～80(65.41±8.72)歲。納入標準:①患者需行腸鏡檢查以進一步明確診斷;②年齡18～70歲;③患者知情同意。排除標準:①檢查前腸道準備不充分、對腸鏡不耐受或存在腸鏡檢查禁忌;②患者存在腸道切除手術史、腸道腫瘤、腸道活動性出血或急診腸鏡者;③處于妊娠期;④患者存在嚴重肝腎功能異常、凝血功能障礙。

1.2 方法

所有患者均進行常規腸鏡和AI腸鏡檢查,患者檢查前24 h內采用半流質飲食,檢查當日早上6、11點給予復方聚乙二醇電解質水溶液服用,12點禁食禁水至排泄物清水狀。常規腸鏡:肛門常規清潔消毒后輕輕推入腸鏡,尋找并觀察腸道內病灶位置、形態等特性,以觀察到表面環菜花狀、息肉結節、不規則潰爛,病灶范圍占總腸段比例1/3～1/2,此腸道出現狹窄、腸壁僵硬,整體無規則形態、堤壩樣隆起增生作為結腸癌。采集病灶處組織送病理科檢查,并以病理檢查結果[6]作為良惡性判斷的金標準。

AI腸鏡檢查:儀器采用日本奧林巴斯290和260系列智能型電子胃腸鏡,患者通過口服內含微型膠囊鏡的片劑,隨后從肛門排除,微型膠囊鏡帶有的微型攝像機可以2張/s的速度拍攝照片并傳輸到電腦,從而實現整個消化道疾病的觀察及診斷,187例患者共收集2047張腸鏡圖片和視頻(進鏡到達盲部)。隨機將患者分為訓練組(n=150,其中惡性65例)和驗證組(n=37,其中惡性16例),腸鏡圖片分成兩個數據集:①體外、體內、不合格;②回盲部、非盲腸。分別從第一、二個數據集中選取1326張和514張圖片用于深度學習模型的測試,其余用于訓練模型。建立AI腸鏡輔助診斷平臺,判斷病變良惡性情況[7],對驗證組的腸鏡圖片進行組織病理結果驗證,采用ROC曲線比較AI輔助診斷結果與病理檢查結果。AI腸鏡+常規腸鏡兩者聯合診斷直腸癌,以其中一項為惡性就作為聯合檢測惡性。

1.3 統計方法

應用SPSS 22.0軟件包分析數據;計數資料以百分率“%”表示,組間比較采用四格表法χ2檢驗;一致性分析行Kappa分析;采用曲線下面積(AUC)分析常規腸鏡、AI腸鏡對直腸癌的診斷價值。記P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 常規腸鏡對187例疑似直腸癌患者的診斷情況

病理檢查檢出惡性病變81例,包括管狀腺癌40例,黏液腺癌25例,乳頭狀腺癌16例,TNM分期Ⅰ期9例,Ⅱ期24例,Ⅲ期36例,Ⅳ期12例;直腸良性病變106例,主要為直腸息肉。常規腸鏡檢出惡性78例,良性109例,其中16例為假陽性,19例為假陰性,見表1。

表1 常規腸鏡對直腸癌的診斷情況/例

2.2 AI腸鏡對187例疑似直腸癌患者的診斷情況

AI腸鏡檢出惡性89例,良性98例,其中15例為假陽性,7例為假陰性,見表2。

表2 AI腸鏡對直腸癌的診斷情況/例

2.3 AI腸鏡+常規腸鏡對187例疑似直腸癌患者的診斷情況

AI腸鏡+常規腸鏡聯合檢測診斷惡性84例,良性103例,常規腸鏡診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為76.5%、84.9%、0.617,AI腸鏡診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為91.4%、85.8%、0.763,AI腸鏡對直腸癌的診斷效能高于常規腸鏡(P<0.05);AI腸鏡+常規腸鏡聯合診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為97.5%、95.3%、0.924,診斷效能高于單一檢測方法(P<0.05),見表3、表4、圖1。

圖1 AI腸鏡、常規腸鏡診斷直腸癌的ROC曲線

表3 AI腸鏡+常規腸鏡對直腸癌的診斷情況/例

表4 AI腸鏡、常規腸鏡對直腸癌的診斷價值

3 討論

目前直腸癌發病機制尚未明確,可能與遺傳、高脂飲食等多種因素有關。直腸癌早期無明顯臨床特征,病情進展過程中可出現腹瀉、腹痛等癥狀,給早期臨床診斷帶來一定困難[8]。組織病理是臨床惡性腫瘤診斷的金標準,但由于取材難度較大,且為有創性檢查,不適合初期診斷和篩查[9]。因此尋找更為有效的直腸癌早期篩查方法一直是消化科醫師關注的重點內容。

常用腸鏡檢查是臨床直腸癌的檢查方法,也是病理取材的常規手段,能夠通過直接觀察病灶來進行判斷[10]。本次研究顯示,187例疑似直腸癌患者中經病理檢測確診存在惡性81例,常規腸鏡檢出惡性78例,其診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為76.5%、84.9%、0.617,提示常規腸鏡對直腸癌具有一定的診斷價值,但存在靈敏度偏低的情況。臨床工作發現,結腸鏡檢查對對患者有創傷,且對醫師技術要求較高。而我國普遍存在內鏡醫師區域分布不均、技術水平差異較大等問題,相關報道顯示,不同工作經驗的內鏡醫師對結直腸腺瘤的檢出率在7.4%～52.5%,6%～27%結直腸惡性病變被漏檢[11]。因此需進一步提高結腸鏡檢查的質量,降低下消化道疾病的漏診率。

隨著AI技術的快速發展,計算機輔助診斷技術為臨床精準診斷提供了新的方法,能為醫師提供客觀、可靠的參考,減少由于醫師經驗差異、疲勞工作等引發的診斷準確率不足問題[12]。基于以上問題,AI在內鏡檢查領域開展了一系列研究和探索。AI腸鏡是一種人工智能輔助診療系統應用于結腸鏡的檢查方法,對內鏡醫師經驗及操作能力無特殊要求,能改善醫師年資差異造成的漏檢問題[13]。有學者將AI應用于窄帶成像內鏡檢查,能通過自動識別結腸息肉的良惡性(腫瘤性或增生性),對腫瘤性息肉性診斷的敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值分別為96.3%、78.1%、89.6%、91.5%,具有較高的診斷價值,且與常規結腸鏡相比分類時間更短[14]。本次研究采用AI腸鏡檢出惡性病變89例,診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為91.4%、85.8%、0.763,一般Kappa值>0.7提示具有一致性良好,該結果提示AI腸鏡診斷直腸癌與病理檢查的一致性較好,具有較高的診斷價值。此外,相對于常規腸鏡,其診斷的敏感度明顯提高,這可能與AI腸鏡識別惡性病變的準確度較高有關。有學者將AI技術應用于結腸癌診斷,發現其診斷準確度與高年資內鏡醫師一致,提示其具有較好的診斷效能[15]。此外,AI腸鏡+常規腸鏡聯合診斷直腸癌的靈敏度、特異度、Kappa值分別為97.5%、95.3%、0.924,診斷效能高于單一檢測方法,提示AI腸鏡與常規腸鏡結合能進一步提高靈敏度和準確度,是一種較為有效的診斷方法。

綜上所述,AI腸鏡輔助診斷應用在直腸癌檢查中能明顯提高診斷的靈敏度和準確度,具有較好的臨床應用價值。但本次研究存在一定不足,一是創建AI系統的訓練集所建立數據只來源于本院設備,而不同醫療機構所采用的設備型號不同必然會引發數據格式不同,因此在本院建立的模型在更廣泛范圍內可能并不完全適用,臨床工作中需進一步完善算法及進行統一化處理。