英国剑桥大学科学家研发的人工智能工具，有望突破乳糜泻诊断耗时长且诊断难的困境。这项最新研究成果显示，该AI模型通过分析肠道活检图像，在100个病例中准确识别出97例患者是否患有乳糜泻。
乳糜泻是一种因摄入麸质蛋白引发的自体免疫性疾病，当患者食用小麦、大麦、黑麦中的麸质时，免疫系统会错误攻击小肠黏膜。这种疾病临床表现多样，包括腹痛、腹泻、乏力、体重下降、皮疹及低铁血症等症状，常导致医生诊断困难。
目前乳糜泻的金标准诊断方法是对十二指肠取样进行显微镜检查，通过观察吸收营养物质的绒毛结构是否受损进行判断。剑桥团队创新性地开发了基于深度学习的诊断系统，使用来自五家医院的4000多张活检图像进行训练，确保算法能适应不同设备和取样方法的差异。
测试结果显示，在650张新图像数据集上，AI系统展现出95%以上的灵敏度和近98%的特异度。当四名病理学家评估30张切片时，他们与AI的诊断一致性与彼此间的一致性相当。这种性能表现达到甚至超越了资深医生的诊断水平，特别是在发展中国家等医疗资源匮乏地区，该技术能显著提升诊断效率。
研究人员已着手更大规模的临床验证，并计划向英国国家医疗服务体系(NHS)申请认证。研究团队创立的莱瑟姆有限公司(Lyzeum Ltd)正推进该技术的商业化应用。项目获得英国乳糜泻协会、英国创新署等机构资助。
英国乳糜泻协会研究员凯拉·谢泼德指出，快速诊断对患者至关重要——在确诊前必须持续摄入麸质，这会加重患者痛苦。然而技术推广面临认知障碍，患者和医生都要求AI系统具备可解释性，需要通过可视化决策过程建立信任体系。
这项发表在《新英格兰医学人工智能杂志》的研究，标志着AI技术在消化道疾病诊断领域取得重要突破。未来该技术或将重塑乳糜泻诊疗流程，推动全球数百万患者实现早期干预和精准治疗。
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