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李琼霞，李秀梅，叶颖剑，冯国艳，贾芸
近年来我国消化内镜技术的不断发展及内镜诊疗设备的更新，结肠镜检查数量逐年不断增长，目前已是筛查肠道早癌、诊治结肠病变的重要手段。结肠镜下早期检查发现肠道内腺瘤性息肉，并及时进行内镜下切除，能使结直肠癌的发病风险明显降低[1]。结肠镜的检查结果与肠道清洁度在很大程度上存在一定联系，术前肠道准备不充分，肠腔内的粪便及大量粪水遮盖肠道黏膜，影响内镜医生对肠道黏膜的观察，造成对肠道病变的漏诊。Lebwohl等[2]报道肠道准备质量不佳的患者3年内重复肠镜检查，腺瘤漏检率为42%，晚期腺瘤的漏检率为27%，在肠镜检查中甚至可因肠腔内内镜下视野不清晰、肠腔走向判定辨别不明确而导致肠道黏膜挤压、肠道穿孔、甚至因黏膜撕裂导致出血等严重并发症，提高肠道准备质量可在很大程度上可以促进结肠镜检查的准确性、有效性和安全性。因此，进一步提升结肠镜检查的质量控制效果，提高肠道准备清洁度，可以降低肠镜检查过程中息肉和腺瘤的漏检、肠道早癌的漏诊、后续结直肠癌的漏诊率及肠镜操作并发症的发生。欧洲胃肠内镜学会、中华医学会消化内镜学分会和美国消化内镜学会近年来相继发表了关于结肠镜筛查质量控制的声明[3-5]，将结肠镜检查的质量控制指标分别列为腺瘤检出率、肠镜退镜时间、肠道准备充分率、盲肠插管率、穿孔率等，并将肠道准备充分率这个项目作为结肠镜检查质量控制的重要指标。《中国消化内镜诊疗相关肠道准备指南》强烈推荐在结肠镜检查过程中内镜医师对肠镜检查患者的肠道准备情况应及时进行评估，医疗机构应将肠道准备合格情况作为定期监测指标[6]。目前国际上通常采用的肠道准备评分量表有波士顿肠道准备量表(Boston bowel preparation scale,BBPS)和渥太华肠道准备量表(Ottawa bowel preparation scale,OBPS)[7-8]，前者运用较为广泛，国内研究认为BBPS评价肠道准备质量的准确性、可行性和适用性较高[9]。然而在临床实践工作中，评分量表使用方法的差异以及持续性的应用对于内镜医护人员来说可能具有一定的难度和挑战，而且内镜医护人员之间在对肠道清洁度评估过程中也存在主观偏见和认知差异。因此，建立切实可行又方便临床使用的肠道准备的评估方法来改善日常肠镜检查中的肠道准备质量的评估至关重要。近年来，人工智能在消化领域内窥镜质量提升方面取得了巨大进步。Wu等[10]学者将深度学习应用于内镜检查中胃盲点监测。在另一项研究[11]中深度学习也被应用于结肠镜检查过程中内镜医生退镜速度监测。在Zhou等[12]研究中使用深度学习模型开发了一个人工智能肠道准备评估系统(ENDOANGEL)来自动计算波士顿肠道准备评分(eBPPS)。eBBPS 能高精度计算不同 BBPS 评分的帧比率，可以辅助内镜医师更客观准确的评估结肠镜检查过程中的肠道准备质量状况，由此可减少肠道病变漏诊情况的发生、避免操作并发症的出现以及给出正确合理的结肠镜检查间隔建议。因此，本研究旨在通过实时肠道准备评估系统(ENDOANGEL)构建的新颖、客观、稳定的肠道准备评估方法应用于临床，协助评判肠道准备是否清洁的充分程度，从而在一定程度上提高结肠镜检查质量。
1.1 临床资料
前瞻性纳入 2021年3月至12月在我院消化内镜中心行结肠镜检查的患者。
样本量计算使用Gpower工具进行，计算脱组率15%，计算最少样本量为每组680例。本研究共收集了1 360例受试者，并使用SAS 9.4进行随机化分为ENDOANGEL辅助结肠镜检查组和常规结肠镜检查组，每组680例。患者纳入标准：①年龄 ≥18 岁；
②无智力障碍及认知障碍；
③使用复方聚乙二醇电解质散(polyethylene glycol electrolytes powder，PEG)作为肠道准备清洁剂并且服用方法相同。排除标准：①精神病史者；
②严重的心脑血管疾病患者及肝肾功能不全者；
③结直肠手术史；
④肠道梗阻或狭窄；
⑤孕产妇及哺乳期妇女。所有患者均提签署知情同意书。本研究得到医院伦理委员会的批准(批件号：2022KY009)。
1.2 研究方法
1.2.1 肠道准备方法 两组患者均给予3盒PEG(商品名：恒康正清；
生产厂家：江西恒康药业有限公司)作为肠道准备药物。两组患者结肠镜检查前均低纤维素饮食1 d，告知患者检查前1天晚上7点以后禁食，检查前均口服2次PEG。服药方法：将1盒PEG加入于1 000 mL的温水中混合均匀。检查前1天晚上8点将1盒PEG溶入1 000 mL水口服，每15 min口服250 mLl，1 h内服完；
检查当天上午8点将2盒PEG溶入2 000 mL水口服，每15 min口服250 mL，2 h内服完。末次用药时间于肠镜检查时间间隔控制在4～6 h，服药过程中可适当走动，腹胀可进行腹部按摩，避免因服药过快造成呕吐。所有患者均按要求服药且在下午2点至5点完成检查。患者肠镜检查前由我院消化内镜中心专科护士为患者进行排序并同时进行基本问卷调查，收集基线资料。
1.2.2 结肠镜检查 所有的图像及视频均为白光内镜、非放大模式下拍摄，所使用的结肠镜为日本 Olympus CV-290 CF-H290I系列。3名高年资专家型内镜医生，具有10年以上结肠镜检查和治疗经验，完成结肠镜检查20 000例以上，且熟练掌握波士顿肠道准备评分量表(BBPS)；
4名内镜操作医生为操作结肠镜检查3年以上经验，完成结肠镜检查操作1 500～2 000例，2名内镜护士为在内镜中心工作5年以上，并且都经过BBPS评分的学习和培训。
1.2.3 结肠镜下肠道准备质量 4名内镜操作医生在结肠镜进镜过程中均对结肠进行了冲洗、吸引等清洁处理，并成功抵达回盲部后进行退镜检查，开始肠道清洁度判断和评估，具体方法如下。
常规结肠镜检查组由内镜操作医生和内镜护士在单盲状态下采用BBPS量表对患者肠道清洁质量进行评分，BBPS量表将整个结肠划分为3段，即右半结肠(回盲部、升结肠)、横结肠(肝曲、横结肠、脾曲)和左半结肠(降结肠、乙状结肠、直肠)，在经过充分冲洗与抽吸后对3段结肠分别进行评分。0分表示有大量固体粪便，黏膜不可见；
1分表示固体粪便或大量不透明棕色液体残留，黏膜部分可见；
2分表示肠腔内残留有不透明棕色液体、少量粪便残渣，肠道黏膜大部分可见；
3 分表示肠腔清洁，无残渣和液体残留，黏膜全部可见。整个肠道评分总分为0～9分，分值越高代表肠道清洁度越好。总分8～9分为极好、6～7分为好、3～5分为可、0～3分为差。任意一段结肠评分<2分或肠道评分总分<6分为肠道准备质量不佳。每例患者检查过程中和结束后当场进行肠段评分和总评分并由研究人员收回BBPS量表。
ENDOANGEL辅助结肠镜检查组由ENDOANGEL辅助实时评估肠道清洁度。ENDOANGEL系统基于BBPS定义的自动BBPS(eBBPS)评分是由深层卷积神经网络(DCNN)模型组成，过滤掉不合格的图像(即体外内窥镜、模糊、染色内窥镜图像和手术帧)，将合格图像进行BBPS评分，贴壁、观察病变、活检或清洗时停止计算。ENDOANGEL系统识别提示结肠镜抵达回盲部后，eBBPS对肠段图像进行实时BBPS评分并且对不同BBPS得分的图像累积百分比，最终在左上角给出总评分。根据ENDOANGEL评分的辅助提示，内镜操作医师再对各肠段评分及总评分并由研究人员收回BBPS量表。
结肠镜检查后收集检查视频，这些视频被3名高年资专家内镜医生分为右半结肠、横结肠、左半结肠三个肠段，采用BBPS评分对两组患者每个视频进行肠道清洁度的评分判定并达成共识(作为金标准)，各肠段评分和总评分由研究人员收回结果。
1.2.4 数据收集 参与资料收集的2名研究人员均参加课题组统一培训，严格遵循纳入标准和排除标准来选择研究对象。收集记录入组患者的研究开始前的临床资料，包括人口统计学特征(例如年龄，性别和受教育程度)、BMI、每周排便次数、运动情况、高血压、糖尿病、服药前一日是否低纤维素饮食、最后一次大便性状、服药情况、服药后走动及腹部按摩情况、肠道准备完成情况、间隔时间、服药后排便次数等。
1.3 统计方法
2.1 患者一般资料情况及肠道准备质量单因素分析
本研究最终纳入1 360例结肠镜检查患者，ENDOANGEL辅助结肠镜检查组和常规结肠镜检查组各680例。两组基线资料中人口学特征、学历分布及肠道准备质量指标比较，差异均无统计学意义(P>0.05)，见表1。
表1 两组结肠镜检查患者基线资料及肠道准备的单因素分析 [n(%)]
2.2 两组BBPS评分准确度比较
2.2.1 两组各肠段BBPS评分准确度比较
两组右半结肠、横结肠BBPS 3分患者评分准确度比较，差异均无统计学意义(P>0.05)，而左半结肠准确率高于常规组(95.12% vs 85.14%，P=0.001)；
ENDOANGEL辅助结肠镜检查组0分、1分和2分评分准确度在3个肠段均明显高于常规结肠镜检查组，有统计学差异(P<0.05)，见表2、3、4。
2.2.2 两组BBPS总评分准确度比较
ENDOANGEL辅助结肠镜检查组和常规结肠镜检查组在BBPS总评分6～7分和8～9分患者评分准确度比较，差异均无统计学意义(P>0.05)；
总评分4～5分和0～3分的准确度ENDOANGEL辅助结肠镜检查组明显高于结肠镜常规检查组，有统计学差异(P<0.05)，见表5。
表2 两组右半结肠BBPS评分准确度比较 [n(%)]
表3 两组横结肠BBPS评分准确度比较 [n(%)]
表4 两组患者左半结肠BBPS评分准确度比较 [n(%)]
表5 两组患者三个肠段BBPS总评分准确度比较 [n(%)]
结肠镜检查的前期基础工作是做好肠道准备，肠道准备质量的结果可直接影响结肠镜检查的质量，良好的肠道准备为内镜医生顺利插镜、观察肠道病变提供操作条件，并且在结直肠癌的早诊早治中具有重要意义。目前许多内镜中心医护人员注重通过多种肠镜检查前肠道准备方案的改良和优化来改善肠道准备的质量，而忽略了内镜医生在肠镜检查过程中对肠道准备质量的评估依从性和评估方法使用的准确性。而目前临床上广泛使用的BBPS量表明确指出在内镜医师在肠镜检查中到达盲肠后退镜过程中是在进行冲洗、吸引等所有清洁肠道的操作后进行评分[7]，它反映肠道最终的清洁状况，是肠道准备方案、患者状态与依从性、内镜医师清洁操作的综合结果，符合日常结肠镜检查过程中肠道清洁与否的真实状态，直接关系到结肠镜检查质量，对于指导临床医师判断病变漏诊率，制定合理的肠镜检查间隔时间及随访间期更有意义。中国指南指出：良好的肠道准备比例应>85%，盲肠插镜率应>95%，退镜时间应≥6 min[13]。美国指南还要求肠镜检查中必须拍摄包含盲肠袋褶皱和阑尾孔的画面以及包含盲肠和回盲瓣的画面作为到达盲肠的依据[14]。目前，我国仅有文献报道中肠道准备不充分比例高达29.7%[15]，与指南中要求的标准有一定差距。有研究指出，不同的观察者在进行BBPS评分时，对0分和3分的判断结果高度一致，而对1分和2分判断则有一定偏差[16]。一个精确、客观和明确的标准来判断肠道准备是否充分，影响结肠镜检查的有效性，虽然目前提出了包括BBPS、渥太华BPS、蒙特利尔BPS等许多肠道准备量表来进行肠道准备质量的评估，而且尽管这些量表使用了较长时间，但内镜中心医护人员不适当的肠道准备评估方法也是临床实践中经常遇见的问题。随着人工智能在医学影像辅助诊断中的应用，使医学影像数据更加直观明晰,在临床诊断和治疗中具有极其重要的价值[17]。基于计算机软件的人工智能系统使结肠镜检查视频的实时质量分析成为可能，给肠镜检查质量提升带来了希望。
以往的人工智能在医学领域上的研究主要集中在利用计算机视觉对病灶进行检测和诊断[18-19]。Esteva A等[20]学者利用深度神经网络(DNN)对皮肤癌的诊断分类准确度达 91%,该模型的灵敏度与特异性可以跟皮肤科医生的诊断水平相媲美。Kermany等[21]研发了一种基于深度学习框架的眼部致盲性视网膜疾病诊断工具,优异的灵敏度和特异性达到了眼科专家的水平。在消化内镜领域，早在2010年的一项研究提出的阑尾口视频检测算法，通过利用从截面边缘轮廓中提取的新的局部特征来检测阑尾口的外观，然后利用近暂停检测来回忆缺失的边缘较弱的阑尾孔图像，并剔除一些错误的分类，从而识别阑尾口并将其作为评估结肠镜检查完整率的指标，研究结果在23个视频测试集中平均灵敏度和特异度分别为96.86%和90.47%[22]。Stanek等[23]开发了另一个用于结肠镜检查视频的实时图像分析软件反馈系统，此系统通过对模糊帧检测、实时的粪便检测以及通过计算内窥镜的退出螺旋运动来评估检查的范围，从而评估肠镜检查的质量，研究结果显示该系统使结肠镜检查的质量得到了相应的提高。Urban G等[24]学者实现了息肉的实时定位和监测，结肠镜检查的准确率达 96%。Wei Z等[25]学者使用深度卷积神经网络来开发了ENDOANGEL系统，此系统回顾性地收集结肠镜检查图用于训练系统，然后通过人机竞赛形式以前瞻性的随机对照研究将其性能与内镜医师进行比较，将模型应用于结肠镜检查视频，每 30 s提供一次肠道准备评分，并显示结肠镜检查退镜阶段每个评分的累积帧率。ENDOANGEL在120张图像的人机竞赛中达到了93.33%的准确率，优于所有内镜医师。此外，ENDOANGEL在100张带气泡的图像中实现了80.00%的准确率，在20个结肠镜检查视频中，准确率89.04%，ENDOANGEL 连续显示不同 BBPS 评分在不同肠段的图像累积百分比，并提示每30秒进行一次肠道准备评分。
本研究中两组患者在随机入组后受人口学特征、学历分布及肠道准备质量的单因素分析无统计学意义，进而减少了研究混杂因素风险。我们的研究利用ENDOANGEL系统通过对回盲瓣的识别以及对肠道准备质量进行实时评分，ENDOANGEL辅助结肠镜检查组在肠镜检查过程中对3个肠段(右半结肠、横结肠、左半结肠)各肠段的BBPS评分准确度及肠道清洁度总评分准确度上明显优于常规结肠镜检查组(P<0.05)，ENDOANGEL系统对结肠镜检查过程中肠道准备质量评分(eBBPS)的准确度不受不同肠镜检查操作者的主观偏差的影响，比如内镜医生技能水平的差异、繁重的工作量、注意力不集中和情绪因素等，从而分析得出肠道准备评分、盲肠插镜率、腺瘤检出率等质量控制指标，能为结肠镜检查质量的评估提供依据。若结肠镜检查过程中发现患者肠道准备不充分，评分较低，可采取相应的补救措施或改期行内镜检查：①直肠和/或乙状结肠准备不充分患者，可采用PEG灌肠或内镜冲洗泵行内镜下反复冲洗，也可暂停检查，改用PEG 2 L方案进行肠道准备后检查；
②回盲部肠道准备不充分，应告知患者在1年内重复检查，再次行肠镜检查前可采用更优化的肠道准备方案；
③若肠镜检查发现直径>20 mm息肉，但肠道准备不充分时，应在3月内再次优化肠道准备方案，行充分肠道准备后内镜下切除；
④若肠镜检查发现直径<5 mm腺瘤但肠道准备不充分时，再次行内镜进行复查的间隔应短于1年。对筛选出结肠镜检查质量较低的内镜医生进行再培训，提高其对肠道准备质量评估的依从性，并监督肠镜检查的有效性、安全性和准确性。本研究的不足之处在于：①ENDOANGEL系统目前对回盲瓣及清洁肠道3分的识别精度均高于90%，但对于基于波士顿评分0分，1分，2分的识别精度尚有待提高，可以通过扩充样本图片数量进一步训练神经网络，进而提高各评分类型的识别精度;②ENDOANGEL系统使用Olympus和Fujifilm公司的内窥镜获得的数据，对于其他型号的内窥镜精度可能会有所差异；
③样本量有一定局限性，缺乏多中心大数据支持。
总之，在本研究中我们采用的ENDOANGEL系统实时监测肠道准备质量的方法，可在结肠镜检查中辅助内镜医师对肠道清洁度进行实时监控，主动提示肠道清洁度的评分，避免了不同观察者对肠道准备质量的评判偏差，提高了内镜医生对肠道准备质量评估的依从性，更大程度地缩小不同内镜医师间的肠镜检查技术差异和对肠道病变漏诊的发生，提高肠镜检查质量，人工智能在肠镜检查质量控制领域中有广阔的应用前景。
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