人工智能消化內鏡系統輔助結腸息肉診斷的臨床應用及影響因素分析

摘 要 目的：探討人工智能消化內鏡系統輔助診斷對結腸息肉檢出情況的影響。方法：回顧性分析2022年10月—2023年10月在安徽醫科大學第一附屬醫院進行內鏡檢查的150例息肉初篩高危患者的臨床資料及檢測結果。根據患者意愿，81例接受“影諾鷹眼”人工智能消化內鏡系統輔助無痛結腸鏡檢查，69例接受普通無痛結腸鏡檢查。比較兩種檢查方法對結腸息肉的檢出率，分析影響檢出率的相關因素。結果：結腸息肉總檢出率54.00%（81/150），接受無痛結腸鏡檢查患者的檢出率為44.93%（31/69），低于人工智能消化內鏡系統輔助無痛結腸鏡檢查的61.73%（50/81）。檢出組患者年齡、男性占比、BMI、有慢性腹瀉或便秘癥狀者占比、有腸道息肉史者占比、腸道準備評分、人工智能消化內鏡系統使用率均高于未檢出組。Logistic回歸分析顯示，受檢者的年齡及是否使用人工智能消化內鏡系統是結腸息肉檢出率的獨立影響因素，年齡、腸道準備評分和退鏡時間是影響人工智能消化內鏡系統檢出率的獨立影響因素。結論：高齡、肥胖、腸道息肉史、慢性腹瀉或便秘人群是結腸息肉高發人群，應加強結腸息肉檢查；使用“影諾鷹眼”人工智能消化內鏡系統輔助檢查、提高腸道準備評分、延長退鏡時間有助于提高結腸息肉的檢出率。

關鍵詞 人工智能消化內鏡系統；結腸息肉；輔助診斷；檢出率；影響因素

中圖分類號 R574.62 R445 文獻標識碼 A 文章編號 2096-7721（2024）03-0478-06

Clinical application of AI digestive endoscopic system assisted diagnosis on colonic polyps and influencing factors analysis

ZHU Lili， SHI Chang’e， ZHAN Jun， WANG Wensheng， TANG Min， QI Le

（Department of Gastroenterology， Anhui Public Health Clinical Center/ the First Affiliated Hospital of Anhui Medical University， Hefei 230000， China）

Abstract Objective： To explore the clinical application value of AI digestive endoscopic system assisted diagnosis on colon polyps. Methods： Clinical data and test results of 150 cases of polyp screening for high-risk patients underwent endoscopic examination in the First Affiliated Hospital of Anhui Medical University from October 2022 to October 2023 were retrospectively analyzed. According to the patients’ willingness， 81 patients received painless colonoscopy assisted by AI digestive endoscopic system （Innovision Eagle-Eye Endoscopy?）， 69 cases received normal painless colonoscopy. The colon polyp detection rates of the two groups were compared， colon polyp detection influencing factors were analyzed. Results： The total detection rate of colon polyp was 54.00% （81/150）， and the detection rate of patients who underwent normal painless colonoscopy was 44.93% （31/69）， which was lower than 61.73% （50/81） of AI digestive endoscopic system assisted painless colonoscopy. The age of patients， percentage of male， BMI， percentage of those with chronic diarrhea or constipation， percentage of those with a history of intestinal polyps， bowel preparation score， and percentage of using AI digestive endoscopic system were higher in the detected group than the non-detected group. Logistic regression analysis results showed that age and using AI digestive endoscopic system or not were the independent factors on the detection rate of colon polyps， age， bowel preparation score and exit time were independent factors on the detection rate of AI digestive endoscopic system. Conclusion： People with advanced age， obesity， history of intestinal polyps， and chronic diarrhea or constipation are the most common groups of colon polyps， thus detection of colon polyp should be strengthened. Using Innovision Eagle-Eye Endoscopy? AI digestive endoscopic system to assist the detection， improving the bowel preparation score and prolonging the time of exit are helpful to improve the detection rate of colon polyps.

Key words Artificial Intelligence Digestive Endoscopic System; Colonic Polyps; Assisted Diagnosis; Detection Rate; Influencing Factor

結腸息肉指大腸黏膜上皮細胞異常生長而形成的腫塊，是臨床上頗為常見的腸道疾病。病變種類繁多，根據形態和病理特點可分為腺瘤性息肉、炎癥性息肉和錯構瘤性息肉等[1-2]。其中腺瘤性息肉被視為癌前病變，與大腸癌的發生有著緊密的聯系，正逐漸成為人們關注的焦點[3-4]。因此，結腸息肉的早期發現、診斷和治療具有重要意義。目前臨床檢查主要應用無痛腸鏡，能夠在一定程度上檢出結腸息肉，但仍然存在明顯的局限性，部分患者無法徹底清晰地觀察到腸道內的所有病變部位，從而導致遺漏部分病灶，影響診斷的準確性[5-6]。鑒于此，本研究回顧性分析息肉初篩高危患者的臨床資料、檢測結果，探討“影諾鷹眼”人工智能消化內鏡系統輔助診斷的應用價值，旨在為臨床檢查提供參考。

1 資料與方法

1.1 臨床資料 回顧性分析2022年10月—2023年10月在安徽醫科大學第一附屬醫院進行內鏡檢查的150例息肉初篩高危患者的臨床資料、檢測結果，研究內容獲得醫院倫理委員會批準[PJ-YX2020-002（F）]。納入標準：①年齡45～75歲；②符合無痛腸鏡、“影諾鷹眼”人工智能消化內鏡實時輔助系統檢查的相關適應證；③依從性良好；④臨床資料完整；⑤患者及家屬知情同意。排除標準：①合并無痛內鏡檢查相關禁忌證；②合并活動性消化道出血；③合并精神障礙；④合并腸梗阻；⑤孕婦；⑥中途退出研究。根據患者意愿，將81例接受人工智能消化內鏡系統輔助無痛結腸鏡檢查的患者設為研究組，69例接受普通無痛結腸鏡檢查的患者設為對照組。

1.2 研究方法

1.2.1 無痛結腸鏡檢查步驟 兩組患者均由主治及以上資深內鏡醫師完成檢查。①檢查前禁食8 h，術前進行血壓、心率、血氧飽和度等生命體征的測量，確保處于正常范圍內。②檢查前使用磷酸鈉鹽口服溶液或聚乙二醇電解質口服溶液清潔腸道，使大便呈清水樣。③患者取左側臥位，采用靜脈注射丙泊酚全身麻醉。

④采用奧林巴斯電子腸鏡系統（日本奧林巴斯醫療株式會社）進行無痛結腸鏡檢查，插入結腸鏡至回盲部后退鏡觀察，從回盲部開始，依次觀察升結腸、橫結腸、降結腸、乙狀結腸和直腸，詳細記錄病變部位、數量等數據。

1.2.2 人工智能消化內鏡系統輔助檢查步驟

①患者檢查前準備及麻醉同上。②在進行無痛結腸鏡檢查時，采用“影諾鷹眼”EC00-01人工智能消化內鏡實時輔助系統（廈門影諾醫療科技有限公司）進行輔助檢查，對視頻圖像進行同步實時監測，捕捉并分析腸道內的異常病變，對可疑病變圖像進行實時風險提示。③檢查過程中，人工智能消化內鏡系統可自動調節焦距、角度，監測進鏡和退鏡時間等，規范醫師的內鏡操作，并將實時圖像傳輸至顯示屏，供醫師參考。

1.3 觀察指標 ①記錄并比較兩種檢查方法下患者結腸息肉檢出率，檢出率=檢出例數/該方法檢查例數×100%。②收集兩組患者的基礎信息、家族史、慢性腹瀉或便秘癥狀、波士頓腸道準備評分等臨床資料。③收集接受人工智能消化內鏡系統輔助檢查患者的進鏡時間、退鏡時間等臨床資料。

1.4 統計學方法 所有數據均采用SPSS 22.0軟

件進行分析，計量資料、計數資料分別使用均數±標準差（x±s）、例數（百分比）[n（%）]表示，行t檢驗、χ2檢驗，多因素分析采用Logistic回歸分析，以Plt;0.05表示差異有統計學意義。

2 結果

2.1 總體檢查結果 150例初篩高危患者中，檢出結腸息肉患者81例，總檢出率為54.00%。其中對照組患者檢出率為44.93%（31/69），低于研究組的61.73%（50/81），差異有統計學意義（P=0.040lt;0.05）。

2.2 檢出率單因素分析 根據患者檢出情況分為檢出組與未檢出組。兩組患者在身高和家族史方面比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05）。檢出組患者男性占比、年齡、BMI、慢性腹瀉或便秘癥狀者占比、腸道息肉史者占比、腸道準備評分、人工智能消化內鏡系統使用率均高于未檢出組，差異存在統計學意義（Plt;0.05），見表1。

2.3 檢出率Logistic回歸分析 受檢者年齡及是否使用人工智能消化內鏡系統是結腸息肉檢出率的獨立影響因素，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表2。

2.4 人工智能消化內鏡系統檢出率單因素分析

研究組中，檢出結腸息肉患者的年齡、BMI、腸道準備評分均高于未檢出患者，退鏡時間長于未檢出患者，差異存在統計學意義（Plt;0.05）；兩組患者性別、進鏡時間比較，差異無統計學意義（Pgt;0.05），見表3。

2.5 人工智能消化內鏡系統檢出率Logistic回歸分析 受檢者年齡、腸道準備評分和退鏡時間是影響人工智能消化內鏡系統檢出率的獨立影響因素，差異有統計學意義（Plt;0.05），見表4。

3 討論

結直腸癌（Colorectal Cancer，CRC）發病率居于惡性腫瘤第3位，嚴重危害人類的生命安全與生活質量，已成為全球公共衛生問題之一[7-8]。

有研究報道表明[9-10]，結腸息肉病史是CRC的主要風險因素之一，可能導致腸道黏膜發生異常增生，增加癌變的可能性。因此，臨床上應當注重結腸息肉的預防和篩查，早期發現并采取干預措施對降低結直腸癌的發病風險至關重要。無痛結腸鏡檢查是當前臨床篩查和診斷結腸息肉的主要技術手段，但檢查質量往往取決于操作醫師的工作經驗與技術水平，誤診、漏診現象時有發生，成了困擾基層臨床的重要問題[11-12]。

基于此，本院引進“影諾鷹眼”人工智能消化內鏡實時輔助系統以輔助結腸息肉診斷，取得了較為理想的應用效果。

本研究顯示對照組檢出率低于研究組，可能因為人工智能消化內鏡系統基于深度學習算法，對大量內鏡圖像數據進行分析和識別，通過數據挖掘，使得系統能夠自動識別病灶部位，實現對內鏡檢查過程的智能控制，從而為醫師提供精準、實時的內鏡檢查輔助，顯著提高檢出率[13-15]。同時，單因素分析顯示，檢出組患者的年齡、男性占比、BMI、慢性腹瀉或便秘癥狀者占比、腸道息肉史者占比、腸道準備評分、人工智能消化內鏡系統使用率均高于未檢出組。分析原因可能為：①隨著年齡的增長，人體各項生理機能逐漸減退，結腸息肉發病率也呈現明顯上升趨勢。②通常情況下，男性和女性患有結腸息肉的概率相同，本研究結腸息肉檢出患者中的男性占比高于女性，可能是由于男性吸煙、酗酒、暴飲暴食等不良的生活習慣相對更為常見，容易導致腸道疾病發生，誘發結腸息肉的形成[16-17]。③BMI作為評估人體肥胖程度的重要指標，與多種慢性疾病的發生風險密切相關，結腸息肉就是其中之一[18-19]。④腸道準備評分對于結腸息肉的檢測有著至關重要的作用，評分越高說明腸道的清潔度越好，在進行結腸鏡檢查時就能更清晰地觀察到結腸息肉的存在[20-23]。

⑤人工智能消化內鏡系統作為新型檢測工具，為提高結腸息肉檢出率提供了新的可能[24-26]。因此在臨床實踐中，應當加強高齡、肥胖、腸道息肉史、慢性腹瀉或便秘等結腸息肉高發人群的篩查與預防。此外，Logistic回歸分析還顯示，受檢者的年齡及是否使用人工智能消化內鏡系統是結腸息肉檢出率的獨立影響因素，年齡、腸道準備評分和退鏡時間是人工智能消化內鏡系統檢出率的獨立影響因素。原因可能為，實際臨床工作中，由于腸道準備不足、檢查過程中患者不適等因素，結腸息肉的檢出率仍有待提高[27-28]，人工智能消化內鏡系統具有操作簡便、視野清晰、病變識別能力強、精度高等優點，能夠在保障腸鏡完整性和規范性的前提下，更好地觀察腸道黏膜的細微變化，提高結腸息肉的檢出率，為臨床診斷提供有力支持[29-30]。

同時，提高腸道準備評分、延長退鏡時間也有助于清晰地顯示腸道黏膜，對腸道進行全面、細致的檢查，提高病變的識別率，從而為臨床診療提供了新的思路和方法。

此外，人工智能消化內鏡系統輔助無痛結腸鏡檢查也存在一定的局限性，如數據收集和處理過程中存在誤差、算法模型可能出現不穩定等，因而不能完全取代醫生的經驗和專業知識，在臨床應用過程中應對系統提供的結果進行綜合分析和判斷，確保決策的科學性和準確性。

綜上所述，高齡、肥胖、有腸道息肉史、慢性腹瀉或便秘人群是結腸息肉高發人群，應加強結腸息肉檢查；使用人工智能消化內鏡系統輔助檢查、提高腸道準備評分、延長退鏡時間有助于提高結腸息肉的檢出率。

利益沖突聲明：本文不存在任何利益沖突。

作者貢獻聲明：朱麗麗、齊樂負責設計論文框架，起草論文；朱麗麗、石嫦娥、齊樂、占俊負責實驗操作，實施研究過程；朱麗麗、齊樂負責數據收集，統計學分析、繪制圖表；朱麗麗、齊樂、唐敏負責論文修改；朱麗麗、汪文生、唐敏、齊樂負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。

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編輯：張笑嫣