34秒诊断肠癌腹膜转移

广州讯 腹膜转移被普遍认为是肠癌的终末期，预后很差。当前，诊断肠癌腹膜转移主要通过影像学手段，敏感性欠缺，特别是对于5mm以下的微小腹膜转移病灶。近日，中山大学附属第六医院（下称“中山六院”）结直肠外科研究团队和深圳腾讯人工智能实验室（AI lab）开展合作，并成功开发出世界上第一个诊断肠癌腹膜转移的AI平台，能够自动识别原发肿瘤特征，同时提取肿瘤临近腹膜的影像学特征，构建基于人工智能的支持向量机（SVM）分类器。该AI平台仅需花费34秒就自动识别并诊断了所有验证图像，准确性高达94%，AUC为0.922，敏感性和特异性均高达94%，明显优于常规增强 CT 的诊断能力。据悉，此项研究成果以“利用深度学习构建人工智能系统诊断肠癌腹膜转移”为题在外科领域的顶级刊物Annals of Surgery发表。

近年来AI在医学领域尤其是肿瘤诊断方面得到了很大应用，AI擅长对医学图像（影像及病理）进行自动识别和诊断，AI更新换代后的深度学习算法更具优势，大大提升了AI诊断灵敏性和准确性。

专家介绍，肠癌合并同时性腹膜转移的发病率约为5%～10%，复发时合并腹膜转移发病率为25%～44%。“腹膜转移如果能够早期诊断，可以增加彻底减瘤手术的机会，未来能够明显延长肠癌患者的生存期。”团队成员、中山六院王辉教授说。2018年开始该团队和深圳腾讯AI lab就建立了合作关系，研发了一个基于卷积神经网络的ResNet3D系统。训练组一共纳入了19814张CT图像，验证组包括了7837张CT图像。

这一成果有何医学临床价值？团队成员、中山六院博士袁紫旭谈道：“我们研发的AI平台是无创的新型诊断系统，基于腹部肿瘤临床上常规使用的增强CT图像，不仅能够自动识别原发肿瘤特征，还融合了周围临近腹膜的特征，临床实用性很强，为临床医生制订手术方案提供参考，也为肠癌患者选择合适的治疗提供依据。”据介绍，该AI平台可以识别其他医院或中心的影像学图像，因此下一步计划将该AI平台移植到其他医院，利用更大规模的独立队列，进行外部验证来证明其普遍适用性，努力解决肠癌腹膜转移癌诊断困难的世界性难题。

（简文杨 于田）