AI 賦能胃癌早篩開闢生命新通道——記上海交大醫學院附屬瑞金醫院楊翠萍醫生

發佈時間： 2025-03-20 15:27:22   |  來源： 中國網健康   |  責任編輯： 曹洋

在醫學領域，胃癌始終是威脅人類健康的一大頑疾。據權威數據顯示，我國胃癌發病率居高不下，早期胃癌若能及時發現，5年生存率可超 90%，然而目前我國早期胃癌診斷率卻低於10%。在這嚴峻的形勢下，上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院的楊翠萍醫生勇挑重擔，致力於改變這一現狀。她主導的《基於消化內鏡下共聚焦圖像的 AI輔助早期胃癌實時診斷系統研發》項目，正為胃癌早期診斷帶來革命性的突破。

楊翠萍醫生在消化系統疾病診療領域深耕多年，尤其在胃癌的內鏡識別、基礎與臨床研究方面成果卓著。豐富的臨床經驗讓她深刻認識到，提高早期胃癌診斷率是降低胃癌死亡率的關鍵。傳統的胃癌診斷方式，如傳統內鏡檢查結合活檢，弊端明顯。盲取活檢隨機性大，極易造成漏診；若為避免漏診增加活檢採樣數量，又會給患者帶來潛在的出血、穿孔風險，還可能導致不完全切除發生率上升。因此，開發更精準、高效的早期胃癌診斷技術迫在眉睫。

為了攻克這一難題，楊翠萍醫生聯合上海交通大學機械與動力工程學院的劉成良教授團隊以及精微視達醫療科技（蘇州）有限公司，開啟了一場充滿挑戰的科研征程。他們的目標是利用人工智慧（AI）技術，結合共聚焦顯微內鏡，打造一套能夠實時診斷早期胃癌的系統。

共聚焦顯微內鏡是項目的關鍵技術之一，它能提供病理級圖像，實現體內實時顯微成像，被譽為“光學活檢”。但在實際應用中，共聚焦顯微內鏡圖像分析面臨諸多挑戰，如受噪聲、模糊、偽影等因素影響，圖像品質參差不齊，分析需要大量計算資源和專業知識，且傳統分析方法常需對標本染色或標記，影響細胞或組織活性。楊翠萍醫生敏銳地意識到，AI技術或許是解決這些問題的關鍵。

在項目推進過程中，楊翠萍醫生帶領團隊做了大量基礎性、開創性的工作。首先，他們著手建立龐大的胃鏡影像數據庫。這可不是一件輕鬆的事，團隊需要收集正常胃黏膜、淺表性胃炎、萎縮性胃炎、上皮內瘤變、胃黏膜腸上皮化生、HP感染、淺表—萎縮性胃炎以及胃癌等各類胃部病變的共聚焦圖像。經過不懈努力，他們成功建立了包含 70例病例的數據庫，涵蓋各年齡段、不同性別人群，為後續 AI模型訓練提供了充足的數據支援。

有了數據基礎，下一步便是構建胃部病變診斷模型。針對共聚焦圖像標注數據不足的問題，楊翠萍醫生團隊採用自監督預訓練學習範式，讓 AI模型從大量未標注數據中自動學習正常胃黏膜、各類胃炎、瘤變及胃癌等病變的特異性特徵。同時，考慮到醫學知識多以文本形式呈現，團隊構建了醫學文本編碼模型，將醫學知識和醫生標注數據與圖像特徵進行對齊，使 AI模型能更好地理解和分析圖像資訊。最終，通過以“問詢”方式解碼圖像特徵，實現了內鏡醫師與 AI模型的互動式快速識別病變，大大提高了早期胃癌的診斷效率和準確性。

除了診斷模型，楊翠萍醫生還主導構建了胃癌監測預警大數據平臺。該平臺運用 Springcloud微服務架構，實現設備採集端多節點數據採集和上傳、醫院實時診斷、平臺綜合分析和預警的一體化。通過對大規模數據的深度分析，平臺能夠對胃癌風險進行精準評估，為醫生提供有價值的診斷參考，幫助患者及時發現潛在風險，實現早診早治。

在科研道路上，楊翠萍醫生遇到了無數困難和挑戰。技術難題、數據處理壓力、跨學科協作的磨合……但她始終保持堅定的信念和頑強的毅力。她經常與團隊成員一起加班加點，反覆研究和試驗，不斷優化系統性能。在跨學科協作中，她積極溝通協調，促進醫學、工學等不同領域專家緊密合作，充分發揮各自優勢，攻克了一個又一個難關。

目前，項目已取得階段性重要成果。經過初步臨床驗證，AI輔助早期胃癌實時診斷系統在定位可疑病變方面表現出色，有效降低了漏診率。這一成果讓人們看到了早期胃癌診斷的新希望，也為後續研究和臨床應用奠定了堅實基礎。

楊翠萍醫生表示，她將繼續帶領團隊深入研究，不斷優化系統功能，提高診斷的準確性和穩定性。同時，她希望能夠加快成果轉化，讓這一創新技術儘快推廣應用到更多醫療機構，尤其是基層醫院，讓更多患者受益。

楊翠萍醫生的努力和貢獻，不僅體現了她作為一名醫者的仁心和擔當，更展示了科研工作者追求真理、勇攀高峰的精神風貌。在她的帶領下，團隊正一步步向著攻克胃癌早期診斷難題的目標邁進，為無數患者點亮生命的希望之光。相信在不久的將來，這項科研成果將在臨床實踐中大放異彩，為胃癌防治事業帶來新的突破。（上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院 李冰）