胃癌是一种常见的消化道恶性肿瘤，早期发现和治疗是提高患者生存率和生活质量的关键。然而，目前的胃镜检查存在一定的局限性，如操作者的经验、技术水平、检查时间等，都会影响胃癌的诊断准确性。因此，有必要开发一种更高效、更精准的胃癌筛查方法。
近日，一项来自中国科学院自动化研究所和北京大学人民医院的研究，利用人工智能（AI）系统，实现了对胃镜图像中早期胃癌的自动检测。该系统基于深度学习算法，通过分析大量的胃镜图像数据，学习胃癌的特征和规律，从而能够在胃镜检查过程中，实时地识别出可疑的病变区域，并给出相应的置信度。该系统不仅可以提高胃癌的检出率，还可以减少漏诊和误诊的风险，为临床医生提供有力的辅助工具。
该研究在《自然·医学》杂志上发表了论文《基于深度学习的早期胃癌自动检测系统》，介绍了该系统的开发过程和验证结果。研究团队首先收集了来自13家医院的超过13万张胃镜图像，其中包括正常组织、良性病变、早期胃癌和晚期胃癌等不同类型。然后，他们使用一种名为“残差网络”的深度神经网络模型，对这些图像进行训练和优化，使得模型能够自动地从图像中提取特征，并进行分类和定位。最后，他们在另外两家医院的近2万张图像上进行了测试，评估了该系统的性能和可靠性。
测试结果显示，该系统在早期胃癌的检测方面，达到了很高的水平。其灵敏度（即真阳性率）为92.4%，特异度（即真阴性率）为95.9%，准确度（即正确判断率）为95.2%，受试者工作特征曲线下面积（即综合评价指标）为0.984。这些指标均优于人类专家的平均水平，甚至接近最优秀的专家水平。此外，该系统还具有较快的运行速度，每张图像只需0.4秒就可以完成分析。
该系统的开发者之一，中国科学院自动化研究所副研究员王帅表示，该系统是目前国际上首个针对早期胃癌的AI系统，也是国内首个基于深度学习的消化道肿瘤AI系统。他说：“我们希望通过这项技术，能够帮助更多的患者及时发现并治疗胃癌，提高他们的生存率和生活质量。同时，我们也希望通过这项技术，能够推动胃癌的早期筛查和预防，降低胃癌的发病率和死亡率。”
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