食管癌是世界上第八大常见癌症，每年估计有45.6万新病例。它是癌症相关死亡的第六大常见原因，估计每年有40万人死于食管癌。进展期食管癌预后较差。因此，早期发现非常重要。近年来，AI系统在医学领域取得了显着的进步。未来AI诊断能代替的内镜医师诊断食管癌么？诊断的敏感性和特异性如何？通过文献学习也许能得到一些启示。

背景与目的

食管癌的预后相对较差。患者通常在晚期被诊断出来，但往往为时已晚，无法得到有效的治疗。近年来，AI在医学领域取得了显着的进步。然而，目前还没有关于其在食管癌诊断中的应用报道。本研究证明了AI诊断食管癌的能力，包括鳞状细胞癌和腺癌。

方法

回顾性收集了例食管癌患者的幅训练图像。利用这些图像，通过AI开发了诊断系统（CNN）。通过对47例49个食管癌患者和50例非食管癌患者幅测试图像，以评估其诊断准确性。

结果

AI诊断系统（CNN）用27s分析了幅图像，并正确地检测到了98%的食管癌病例。AI诊断系统（CNN）可以检测到小于10mm大小的7个病变。虽然每幅图像的PPV为40%，NPV为95%，主要误诊原因为阴影和正常结构。AI诊断系统可以区分食管浅表癌和晚期癌，准确率为98%。

结论

基于检测食管癌的AI诊断系统（CNN）可以在短时间内分析存储的内镜图像，具有较高的灵敏度。然而，导入更多的训练图像将提高更高的诊断准确性。该系统可以提高食管癌的早期发现率，从而在不久的将来获得更好的预后。

图1人工智能诊断病例图像。A和B（WLI和NBI），AI诊断系统食管癌（白色方块），并与用来鉴别癌的绿色方块相匹配。C和D，AI诊断系统WLI不能发现食管癌（绿色方块），但NBI（白色和绿色方块）能发现食管癌，并与正确的诊断（绿色方块）相匹配，诊断为浅表食管癌。

图2假阳性图像的病例。白色方块表示被误诊为癌的区域。A、阴影。B，食管胃交界处。C、左主支气管。D，椎体。E，内镜切除后瘢痕。F，局灶性萎缩。

图3假阴性病变。导致病例漏诊的原因。A，病灶太远。B、只有一部分病变。C、背景黏膜炎症。D、白光模糊的食管鳞状细胞癌。E，食管腺癌。

表1每个图像的AI系统（CNN）诊断的详细结果

表2早期与晚期癌的诊断准确性比较

表3AI系统（CNN）诊断中假阳性和假阴性的原因分析

基于AI的诊断系统显示了诊断食管癌高度灵敏性和高度准确性。该系统第一步研究导入是静态图像，所以只分析静态图像，该系统对于上消化道内镜后的图像重新检查是有用的。下一步研究中，AI诊断系统将导入视频资料，它可以实时地识别上消化道内镜期间的食管癌，特别在日常临床实践中发现早期食管癌。（doi.org/10./j.gie..07.）

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