近日，消化内科刘思德教授研究团队的原创论文“Rapid Endoscopic Diagnosis of Benign Ulcerative Colorectal Diseases with an Artificial Intelligence Contextual Framework”被消化病学国际顶级期刊《Gastroenterology》杂志（1区，IF 29.4）接收并在线发表。
南方医院消化内科罗晓蓓博士、新加坡国立大学王嘉豪博士为论文共同第一作者，南方医院罗晓蓓博士、刘思德教授及新加坡国立大学余严军教授为论文共同通讯作者，南方医科大学南方医院为第一完成单位。这也是该团队近年来在Gastrointestinal Endoscopy、Acta Biomaterialia等期刊发表研究后，在消化内镜人工智能领域的又一科研力作。
该研究解决了内镜医师在临床实践中鉴别诊断良性溃疡性结肠疾病(UCDs)时面临的困难。在真实临床诊疗中，不同类型UCDs内镜下表现非常相似，临床检验检查结果常缺乏特异性，因此UCDs的早期、准确诊断通常是具有挑战性的，其误诊并不罕见。另外，在皮肤病学等其他领域，对具有相似表型的密切相关疾病的早期多类别诊断同样有很高的需求。这促使我们努力开发新型人工智能算法框架来解决这一问题。本研究创新性地建立了人工智能上下文框架，该框架侧重于提取那些易被忽视但却和疾病高度相关的上下文信息；我们通过将图像和视频中的这类信息集成到上下文多分类(MCC)模型中，使该模型在UCDs的鉴别诊断中实现了很高的准确性（平均AUROC：图像水平0.950，视频水平0.973；平衡精度：图像水平76.1%，视频水平80.8%)，并且在预测准确率方面与临床专家相当，优于初级医生。我们的研究为人工智能在常规内镜工作流程中快速、准确地诊断不同类型UCDs提供了辅助依据。此外，该MCC模型在弱监督学习下也呈现出了很好的性能，使得本研究可以拓展应用于其他缺乏图像级标注的计算机和临床领域。