（網絡圖片整理）

消化內鏡檢查是消化道病變篩查和診斷的金標準，因此在消化內鏡基礎上開發的人工智能產品更具備核心臨床價值，在現實意義上增加檢出率。同時，AI可深入到上下消化道輔助診斷的多個環節，更具備作為獨立醫療器械產品的臨床價值和商業變現能力。

全國政協委員、中國醫學科學院腫瘤醫院內鏡科主任王貴齊在兩會中所述“2012年，全國完成胃腸鏡檢查約2800萬例，到2021年這個數據大概是3800萬例，過去10年，每年的檢查量增長了1000萬例，老百姓檢查的需求還是非常強烈的。依據我們的指南，我國有1.9億人是消化道高危人群，擁有巨大的需求市場。胃腸鏡檢查需求巨大，但每年3800萬例胃腸鏡對于腫瘤或者癌前病變的檢出率并不高。”

據《2020中國消化內鏡診療技術調查報告》數據，2019年我國胃癌早期檢出率為17.21%，結直腸腺癌檢出率27.71%，結直腸癌早期檢出率16.8%。

那么AI究竟如何提升檢出率呢？以澳華內鏡全新智能多光譜系統為例，這是一款基于深度學習技術的消化內鏡人工智能下輔助診療系統。它集“導航”和“預警”功能于一身，通過學習大量已知結果的病灶圖像，分析其大小、形狀、顏色、邊界、病理結果等內容，幫助智能識別消化道病灶，同時可對內鏡下視頻圖像進行實時監測，規范醫師的操作，提示可疑早期腫瘤病灶，避免漏查漏診。

（圖片來源：澳華內鏡官網）

在日常檢查時，在低年資內鏡醫生操作或病灶不明顯時，醫生往往需要花費更多時間停留觀察，導致診斷時間延長。以一個消化科內鏡醫生每個病人檢查30分鐘計算，每天做滿8個小時也只能完成不到16例病人的內鏡檢查，更不用說每周至少有幾個半天的門診，科室負荷極大。

而基于人工智能的計算機輔助診斷技術則有望極大緩解這兩個問題。一方面通過實時提示病灶縮短診斷時間，另一方面智能留存術中最優示視野圖片及異常表征圖片，提升診斷效率。

AI在內鏡中的參與同樣可降低醫生操作門檻。軟鏡應用的術式較多，而且對于醫生操作要求較高。培養一個對疾病診斷率高的內鏡醫生非常困難，需要多年的專業臨床訓練。而通過AI系統的標框提醒功能可使得醫生發現早期病變的概率得以保障，學習曲線大大縮短。

中國80%的醫療資源集中在城鎮，而農村的醫療資源仍然比較匱乏。根據《2020中國消化內鏡診療技術調查報告》顯示：消化內鏡醫師的分布與各地區總人數和 GDP 總量呈正相關。且各省直轄市分布極不均衡。此外，在中國醫院體系中，優質醫療資源高度集中在大城市的三級甲等醫院。較低級別醫院的醫生盡管接受各種患有多重疾病的病人，但卻在能力和技能等方面有所不足。

（圖片來源：2020中國消化內鏡診療技術調查報告）

（圖片來源：2020中國消化內鏡診療技術調查報告）

消化內鏡AI產品在國內的落地一定程度上緩解了當前醫療資源分配不均的情況。在不增加消化科醫生當前工作量的前提下,胃鏡及結腸鏡檢查結合AI輔助診斷系統通過向基層醫療衛生機構提供標準化的產品及提示，可以更高效地完成胃潰瘍、息肉、早癌、進展期癌灶等疾病的風險篩查，有利于消化道疾病的早期診斷和治療。

因此，“AI+內鏡”在中國市場擁有極佳發展土壤。

我國醫療創新正邁入新的機遇期。

從國家層面看，創新已被置于我國現代化建設中的核心地位。相關數據顯示，我國基礎研究經費占研發總投入常年維持在5%左右，2019年猛增22.5%，首次突破6%，2020年為8%，2025年目標15%。屆時，中國研發總投入也會超過美國。在這樣的趨勢下，我國前沿科技的產業化浪潮勢必迎來紅利窗口。

過去，國產品牌始終落后于進口品牌的原因除了起步晚，核心零部件“卡脖子”外，在研發方面資金投入不夠，導致發展趨緩也是一大問題。而諸如像澳華內鏡這樣的國產內鏡企業在成功上市后，我們可以看到它在短時間內迅速完成了消化內鏡AI產品的驗證及拿證流程,這一方面說明了國產內鏡企業在創新人工智能方向的橫向拓展能力，另一方面也給了國產醫療器械以信心加速研發拓寬市場覆蓋。

總結來看，消化內鏡領域的AI智能化輔助系統一方面遵循了中國人群疾病圖譜變化，屬于重點高速賽道；另一方面兼顧了新的技術手段在疾病領域的發展，只要能真的把技術落地，同樣前景廣闊。