消化內鏡診療技術經過一個多世紀的發展，已經成為消化系疾病的重要診療措施，診療數量也逐年增加。近10年間，發達國家消化內鏡診療病例增加了近一倍。我國隨著消化道腫瘤早診早治理念的不斷深入，消化內鏡診療呈現“井噴”式增加，整體診療例數已位居世界首位。但是，我們也清醒地看到，在診療例數快速增長的同時，我國消化內鏡診療質量不容樂觀。美國從1999年開始著手消化內鏡質量控制研究，2000年初步形成了比較完善的消化內鏡質量控制體系。與此同時，發達國家紛紛建立了消化內鏡質量控制體系，基本實現了消化內鏡同質化診療。我國於2014年成立國家消化內鏡質量控制專家組，開始國家層面的消化內鏡質量控制研究和管理，2017年正式成立國家消化內鏡質控中心，並初步建立了國家-省-地（市）和哨點醫院的三級質量控制體系網絡。但是，隨著消化內鏡設備的迭代更新加快，患者需求的精準、精細，對消化內鏡技術提出了更高的要求。消化內鏡質量控制如何守住“底線”，也面臨嚴峻的挑戰。隨著深度學習、卷積神經網絡等最新科學技術的崛起，人工智能這一本世紀的最新科技已經逐步深入到人們工作、生活的各個方面，尤其醫學影像的識別和疾病的診斷方面有著不可比擬的優勢。消化內鏡能否踏著這個科技浪潮進行一次全新的變革，智能化的質控管理方式能否提高質控效率是每個消化內鏡人都應該思考的課題。
一、現狀及存在的問題
在消化內鏡人工智能應用方面，我國先後開發了食管早癌、結腸息肉等人工智能診斷系統，雖然還很不完善，但走在了消化內鏡影像人工智能診斷前列。最新的系統更是加入了質量控制的環節，質量控制的理念深入到診療操作的每一個環節。目前，我國消化內鏡質量控制工作實現了質量控制體系和大數據網絡平臺的搭建，提出了12個質控指標，設計診療過程、操作、結果整個鏈條，但指標數據的採集還處在比較低的填報水平。消化內鏡質量控制管理模式還面臨著質控標準化程度不高、質控參照標準不一致等諸多問題。因此，我們應適時抓住人工智能，深度學習，大數據的新技術浪潮，實現跨越式發展，打造智能化消化內鏡控制體系。
二、應用和發展
全面的質量管理是通過PDCA循環實現的。在消化內鏡質量管理中，從診斷到操作，從檢查到治療都必須經過PDCA不斷地提高質量。隨著信息技術的發展，智能監管系統逐漸普及，尤其是深度學習的廣泛應用，消化內鏡質控工作PDCA的各個環節都可以通過人工智能來完成或輔助完成。
1.消化內鏡及診療附件的智能清洗消毒與檢測
當前，消化內鏡及診療附件的清洗、消毒仍存在一定的問題，人員的准入、培訓和清洗、消毒的各個環節都有可以提升的空間。現有的監測制度滯後嚴重，需要多部門的配合才能達到良好的質量控制[5-6]。而人工智能可以實現清洗、消毒效果的實時監控，從而提升整體效率。可以期望的是，不久的將來當人工智能設備清洗、消毒系統全面應用，消化內鏡及附件從汙染到清潔的全過程都由人工智能來完成，並隨時監控效果，確保統一的標準和質量。
2.消化內鏡設備運行智能監測、預警
消化內鏡設備的正常運行是保障消化內鏡診療質量的基礎。人工智能的應用將會進一步優化消化內鏡設備運行方案，對關鍵參數的實時監測，甚至遠程預警設備的運行異常。同時還可以運用智能算法建立模型來校準設備產生的變異和誤差，提高檢查及相關操作的質量。
3.消化內鏡影像智能獲取
在消化內鏡診療操作過程中，通過智能化的方法獲取患者疾病相關的圖像信息，可以有效提高內鏡圖像的質量。
（1）智能體位導引。在消化內鏡診療操作中，患者的體位是重要的影響因素之一，通過人工智能進行自動體位識別，並進一步進行體位狀態評估和智能體位導引，可以有效地引導患者，從而使患者處於最利於檢查和治療的體位，這對提升檢查和治療的效果，包括提升患者的舒適度都有重要意義。以腸鏡為例，在腸鏡的診療過程中，不適當的體位會造成檢出率下降，患者不適感增強，甚至增加不良反應和併發症的發生。Shum等採用人工智能已經實現實時姿態識別及重建。消化內鏡診療技術結合人工智能體位引導，必將極大提高診療質量和患者舒適度。
（2）智能參數設定。消化內鏡參數的設定對圖像的採集和識別至關重要，尤其膠囊內鏡自動巡航檢查時採集圖像的亮度、閃光的強度、採樣頻率等對獲取最佳診斷圖像十分重要。通過人工智能對患者的信息進行提取分析和深層次處理，自動找到最適合每個患者的最優匹配參數，實現個體化精準檢查和診斷。
（3）智能圖像捕捉觸發。目前的消化內鏡診療大多依靠操作者的經驗來識別病變，操作者的水平參差不齊或其他個人因素，往往會導致罕見病或低概率發病部位的漏檢率上升。基於深度學習的圖像識別技術可以有效提升診斷準確率並極大程度地減少診斷時間。Hirasawa等[14]通過卷積神經網絡深度學習，可以達到不弱於甚至高於普通臨床醫師的診斷準確率。但他分析的素材為靜態圖像，在數據傳輸能力和計算機運算能力不斷提升的今天，動態監測內鏡的圖像和數據的分析處理逐漸成為可能，未來可以在操作中對醫師進行實時輔助和指導，從而顯著提高檢出率，提升醫療質量。
4.視覺輔助和人工智能重建
事實上，圖像增強型內窺鏡系統已經得到應用，通過真實圖像與虛擬圖像結合渲染的方式，為內鏡醫師提供了更深層次的視覺範圍，這對內鏡醫師的操作具有良好的輔助作用。同時，人工智能下的視覺輔助還可用於手術過程的重建和機器人系統的閉環控制，內鏡醫師可以直觀看到手術的操作過程[17-18]，手術過程三維模式下進行記錄和儲存，不僅可以與大數據進行比對提出優化的質控方案，而且同時可使臨床教學的能力進一步提高，大幅減小初學者的培訓代價。
5.影像及報告智能評測
傳統的影像圖像質量評測，都是由質控專家根據自己的經驗進行評判。這樣的方法存在一定的主觀性，而且工作效率低，容易產生一定的偏差。隨著智能化的發展，可以利用深度學習，對內鏡影像的質量相關因素進行智能分析和評價，進而可以自動出具影像質量報告及相關整改建議。
6.大數據網絡平臺的“網上+現場”質控
截至目前，中國絕大多數城市都有了相關的消化內鏡質量控制體系，同時搭建了消化內鏡質控的大數據網絡平臺。影像、診斷報告和手術操作可以通過網絡存儲到消化內鏡質控的大數據網絡平臺，更廣泛的數據平臺的建立會顯著提升質控的效率與效果，但同時這也對數據的標準化處理提出了更高的要求。
三、結語
人工智能是一個寬泛的概念，在大數據時代和計算機技術不斷髮展的今天，人工智能依靠高效、智能、便捷的特點一步步取代人工，極大地提高了各領域的效率。
本文從消化內鏡質量控制的現狀和現實存在的問題出發，逐步引出人工智能在消化內鏡領域應用的優勢和可行性。從器械消毒，信息獲取，到信息處理和系統構建，人工智能將會全方位應用於消化內鏡質量控制的全過程，具有長足的發展空間。但同時，需要提出的是，人工智能不可避免地需要有準確、全面的信息支持才能更好得為病人服務，如何保障患者的權利和信息安全，將會是本領域以至於整個醫療體系全面引入人工智能時所面臨的困難和挑戰。
原文見
中華消化內鏡雜誌，2019（36）：251-254.
閱讀更多 中華消化內鏡雜誌 的文章
