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他们如何攻克“看不全”“看不准”难题
本文转自：长江日报
长江日报讯（记者李慧紫 通讯员池霞）“内镜精灵”是基于深度学习技术的人工智能消化内镜质量控制和辅助诊断系统，也被称为内镜医生的“第三只眼”。5月24日上午，记者在武汉大学人民医院看到“内镜精灵”正在投入使用，一台约一米高的白色台车上有一台主机，这个就是“内镜精灵”的大脑。屏幕左侧，有一个类似“仪表盘”的测速器，它能实时监测肠镜退镜速度，指针转到红色区域代表速度过快，仪器会报警提示。
“内镜精灵”核心研发团队的技术带头人胡珊介绍，这个类似“仪表盘”的测速器，也是一个重要技术突破。
内镜检查是发现早期消化道肿瘤最有效的方法，但仍存在内镜检查覆盖不全、病灶隐蔽识别困难等“看不全”“看不准”的问题，不少患者的早癌病灶容易从仪器的眼皮底下“溜过”。2018年，早期消化道肿瘤漏检的问题基本解决后，武汉大学人民医院消化内科主任于红刚教授又提出“如何规范化”的考题：需要找一个方法来进行量化，不管谁来检查都要按照标准操作，就能进一步解决“看不全”的问题。
团队又开启打怪升级模式，每周“头脑风暴”，提出通过医疗镜头数结肠带、用刻度量等方案，但可操作性都不强。
三个月后的一天，正在开会时，胡珊看见墙上的白板上有几张纸，风一吹，跟翻书一样动起来。他突然想到，可以通过监测和算法把这个过程评估出来，“镜头推快了，就相当于翻书快了，画面就会模糊；画面越相似，代表推镜速度越快”。
当晚他们便开始研究，一晚上时间，就做好了测速的模型，后面通过大量数据和临床试验调整、设置参数，到定型花了两个多月。
这个模拟汽车测速的仪表盘，于红刚教授非常满意，检测速度变得可视化，能保证规范化操作，这一成果在国际顶级期刊《Lancet Gastroenterol Hepatol》发表后，引起国际同行高度关注。
“看不全”的问题解决了，还要解决“看不准”的问题。
AI强大的数据分析能力能胜任这一点。胡珊解释：“要训练AI系统通过影像迅速分析出不同颜色的皮层有什么隐患，而后将分析信息输入到专家系统中，给出治疗方案。”
3年里，胡珊和团队重复实验，不断搜集数据、临床试验、观测……让机器能学习到的样本足够多。
在提炼了上千次临床实试结果后，胡珊博士团队推出了“内镜精灵”的诊断功能。“它相当于一个高级专家，以前只有医生看，现在是系统里面加了AI，集成了很多专家的知识，可以帮你发现、提示病灶。”
但同时他们也遇到技术难题，胃肠镜检查的视频由每秒25到30帧的图片构成，医生检查的时候，系统马上要给出一个结论，这对“内镜精灵”的性能要求非常高，既要保证精度，又要保证速度。
为把模型不断优化下去，团队每两周更新一次，把每一块处理的时间都压缩到极致。经过400多次迭代，“内镜精灵”由最初每秒处理4帧图片升级到处理30帧图片，检测的灵敏度提高了，看得也更准了。这样，医生们在自己判断之余，能获得可靠的参考。
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快照生成时间：2023-05-28 14:45:42
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