人工智能與大腸鏡

科技發達，我們都不時聽到人工智能的話題，究竟什麼是人工智能？它對大腸鏡的醫療發展又貢獻了什麼？
人工智能是由人類製造的機器所呈現出之智慧；它亦泛指電腦模擬人類思考過程，模仿其學習行為和解難能力。那麼它能在什麼方面協助人類呢？其實早於1950年代，人工智能便應用在醫學界中；例如機械學習，指的就是建立從資料或數據中學習的模型來解答醫學問題。另外一個鮮明的例子是深度學習，即蒐集多層的非線性學習資料表徵，再建立一個模型給予答案。現在我們所說的人工智能大腸鏡，其實運用了這種深度學習方法培養物件偵測技術，再應用於瘜肉偵測上，從而增加腺瘤偵測率及減少失誤而錯過瘜肉的機會。
據過去研究所見，若能在大腸鏡過程中切除腺性瘜肉，便可有效減低大腸癌發生率和造成的死亡率。不過，有時候出現腺性瘜肉被遺漏之狀況，大腸癌便仍會發生。有時人為因素，例如分心及認知上的錯誤等，都可能會影響腺性瘜肉偵測率，因而成為遺漏腺性瘜肉的成因。
另外，病人的放瀉程度和自身因素亦會影響腺性瘜肉偵測率。有研究顯示多至25%的腺性瘜肉有機會被遺漏。所以醫學界現今都在找尋不同方法希望改善這情況。人工智能大腸鏡的發展便是其中一環。
香港大學在2020年發表了一項研究，對18個研究項目中的7680張瘜肉影像進行分析，發現了透過使用深度學習模型，可以提升腺性瘜肉偵測率的準確度至91%，敏感度至94%，特異度至92%。
今年7月美國的Mayo Clinic亦發表了一項研究，發現用人工智能大腸鏡的腺性瘜肉遺漏率可以減少兩倍（由32.4%減至15.5%）。
希望當這些新技術發展成熟時，可以幫助到更多病人。
作者為腸胃肝臟科專科醫生

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