撰文/廖英萍

消化道肿瘤是全球常见的恶性肿瘤之一。由于其早期症状不明显，许多患者在确诊时已进入中晚期，错过了最佳治疗时机。影像学检查是消化道肿瘤筛查和诊断的重要手段，但传统的检查方式依赖医生的经验，可能存在漏诊、误诊或效率低下的问题。近年来，人工智能（AI）技术在医学影像学领域的应用逐步成熟，特别是在消化道肿瘤的筛查、诊断和治疗评估方面展现出巨大的潜力。AI能够辅助医生提高检测准确率、降低漏诊风险、提升筛查效率，并为个性化治疗提供数据支持。那么，人工智能如何应用于消化道肿瘤影像学检查？未来的发展趋势又如何？

人工智能如何助力消化道肿瘤影像学检查？

辅助胃镜、肠镜检查，提高病变识别率

胃镜和结肠镜检查是发现消化道癌前病变（如息肉、溃疡、不典型增生）以及早期癌症的主要手段，但检查结果受医生经验、疲劳度等因素影响，可能存在漏诊或误诊。

AI在内镜检查中的优势

实时检测病变：AI能够在医生操作内镜的过程中，自动识别胃肠道息肉、溃疡、癌前病变，甚至标注可疑区域，帮助医生更精准地判断病变性质。

减少漏诊和误诊：AI能精准识别颜色、形态、边缘模糊的病灶，提高早期癌变检出率。

标准化诊断：AI通过学习大量高质量内镜图像，可以提供客观、标准化的诊断，减少医生之间的主观差异。

应用实例

AI胃镜：在胃镜检查中，AI可以区分良性溃疡与恶性病变，提高早期胃癌的检出率。

AI结肠镜：AI可检测并分类息肉，辅助医生决策是否需要切除，防止癌变。

AI结合CT/MRI，精准影像分析

CT和MRI是评估消化道肿瘤的大小、浸润范围、分期和是否有远处转移的主要影像学手段，但传统影像分析依赖医生的肉眼判断，可能存在人为误差，尤其是面对复杂、微小或隐匿的病变时。

AI在CT/MRI影像分析中的优势

自动识别肿瘤：AI通过学习海量CT/MRI影像，可迅速识别肿瘤的位置、大小和形态，提高检测效率。

精准测量肿瘤发展趋势：AI可对比多次检查结果，跟踪肿瘤变化趋势，帮助医生制定个性化治疗方案。

预测远处转移风险：AI结合PET-CT可分析肿瘤的代谢活性，评估癌细胞是否已经发生远处转移。

应用实例

AI分析CT影像：AI可分析CT图像中的微小病变，例如发现1～2毫米的肝转移灶，提高早期检测率。

AI辅助MRI诊断：AI可以自动勾画肿瘤边界，协助医生精确测量肿瘤体积，为手术规划提供参考。

AI预测个体化肿瘤风险，优化筛查策略

AI预测模型的优势

多因素整合分析：可结合患者的基因、生活习惯、家族史、既往病史等数据，计算个体化的患癌风险。

优化筛查方案：传统筛查是基于固定年龄段推荐（如50岁以上人群进行结肠镜检查），而 AI可以针对高风险人群提前安排筛查，提高筛查效率。

应用实例

AI预测幽门螺杆菌感染相关胃癌风险：AI可以通过分析胃镜图像、患者病史等，预测哪些幽门螺杆菌感染者最可能发展成胃癌。

AI评估结直肠癌风险：通过分析基因数据和粪便检测结果，可预测未来5～10年内的癌症发生率，为个体制定合理的随访计划。

人工智能在消化道肿瘤影像学中的未来发展

AI+远程医疗：未来，AI结合5G技术，可支持远程胃镜/肠镜筛查，让偏远地区的患者也能获得高质量的诊断服务，减少医疗资源不均衡的问题。

AI+机器人内镜检查：结合 AI技术的内镜机器人可实现自主导航、自动病变识别，减少医生的负担，提高检查的精确性和舒适度。

AI+多模态数据融合：未来，AI可能会整合影像学数据、基因检测、临床数据和病理报告，形成更全面的诊断体系，提高消化道肿瘤筛查的精准度。

人工智能技术正在改变消化道肿瘤影像学检查的传统模式，使得胃镜、肠镜、CT、MRI等检查更加精准、高效、智能化。AI可以减少误诊漏诊、提高病变识别率、优化筛查流程，让更多患者能在早期发现疾病，获得及时治疗。人工智能不会取代医生，但会成为医生的重要助手，让消化道肿瘤筛查更加高效、便捷。未来，随着技术的不断发展，AI在医学影像领域的应用前景将更加广阔，让每个人都能享受到更精准、更个性化的医疗服务。早发现，早治疗，人工智能助力健康未来！

（作者单位：贵港市人民医院）