肠镜检查中引入的人工智能（AI）辅助，真的能让我们远离结直肠癌漏诊的风险吗？随着计算机辅助检测（CADe）技术在消化内镜领域的广泛应用，不少患者及家属认为只要有“AI把关”，肠道内的息肉和肿瘤就无所遁形。然而，欧洲消化内镜学会（ESGE）及多项国际权威研究近期接连指出：AI辅助肠镜虽然能提高普通微小腺瘤的检出数量，但在高风险的进展期腺瘤筛查中并未带来实质突破，甚至引发了医生“技术退化”与频繁假阳性警报的新困境。
AI辅助肠镜检测：是查漏补缺还是虚增负担？
结肠镜检查是预防结直肠癌的公认金标准，而腺瘤检出率（ADR）是评估内镜检查质量的关键指标。为了降低漏诊率，AI辅助检测系统（CADe）被寄予厚望。但在粪便免疫化学试验（FIT）阳性人群的高标准筛查项目中，真实数据却呈现出复杂的局面。
发表于《欧洲联合胃肠病学杂志》（United European Gastroenterology Journal）的述评指出，CADe技术确实有助于发现更多近端结肠的扁平、微小病变，但在关键的进展期结直肠肿瘤（Advanced Colorectal Neoplasia）检出率上，CADe相较经验丰富的内镜医师并没有显著优势。例如在知名的CADILLAC临床试验中，常规使用AI并未降低高危病变的遗漏率。不仅如此，过度检出微小良性息肉还会增加不必要的活检、切除操作以及术后随访负担，导致医疗资源浪费与患者心理焦虑。
警惕“技能退化”：过度依赖AI会削弱医生肉眼判断吗？
医学界目前最担忧的潜在风险之一，是长期使用AI导致的临床“技能退化（Deskilling）”。观察性研究发现，当内镜医生习惯了AI系统的红框提示后，在不开启AI的常规检查中，其自主腺瘤检出率出现了下滑迹象。这种潜移默化的依赖性，可能削弱医生对微小黏膜凹陷、微血管走行等细微病变的自主敏锐度。
欧洲消化内镜学会（ESGE）在最新指南中对CADe仅给出了“弱推荐”，其核心考量在于：AI在降低结直肠癌实际发病率和死亡率方面的获益仍缺乏确凿的高级别循证证据，但其引发的监测负担和操作者行为改变却已切实存在。AI应当作为辅助防线，而非替代医生临床直觉的主导者。
假阳性警报频发：人机协作中的信任危机
为什么许多资深消化内镜专家在实际操作中反而选择关闭AI？发表在《胃肠病学》（Gastroenterology）杂志上的研究指出了“人机协作（Human-AI Workflow）”中的核心矛盾：假阳性带来的认知过载。
临床数据显示，在单次肠镜检查过程中，AI系统可能会发出多达26至27次虚假警报（如将肠道正常褶皱、残渣或气泡误报为息肉）。这种高频“虚警”严重干扰了操作者的注意力，迫使医生不断停下检查去辨别伪影，极大增加了认知负荷。不同资历的医生对AI表现出截然不同的信任模式：
- 年轻住院医师：往往对所有警报均作出反应，容易产生过度依赖；
- 中坚骨干医师：逐步适应并学会过滤无效警报，将AI视作查缺补漏的安全网；
- 高年资资深专家：因频繁警报打乱操作节奏、增加疲劳感，常选择减少使用甚至彻底关闭系统。
科学设定决策阈值：如何客观评估医疗AI的真实价值？
在面对微小病变时，AI究竟应该“宁可错杀一千，不可漏掉一个”，还是保持克制？《消化与肝脏疾病》（Digestive and Liver Disease）期刊指出，医疗AI的临床评估不能仅仅依赖脱离现实的实验室敏感度和特异度，必须建立在合理的临床决策阈值之上。
在低患病率场景下，即使算法性能看似优异，也可能产生大量假阳性干扰。以下为模型在低患病率人群中的典型理论数据对比：
| 评估指标 | 临床模拟表现（基于1000例患者） | 临床实际影响 |
|---|---|---|
| 敏感度（Sensitivity） | 约 90% | 漏诊率极低，仅遗漏约 0.5 例真实病灶 |
| 特异度（Specificity） | 约 80% | 面对阴性组织时仍有20%概率误报 |
| 假阳性报警总数 | 约 199 次 | 造成大量不必要的钳夹、活检和病理检查 |
| 临床真实获益 | 高危病变识别未见质的飞跃 | 增加了患者检查耗时与术后并发症潜在风险 |
因此，评价AI系统的优劣，不能仅看单点准确率，而必须结合临床实际痛点进行独立外部验证，明确每避免一次漏诊所需要承受的假阳性代价是否在可接受范围内。
面对前沿诊疗技术，患者该如何把握筛查与治疗决策？
人工智能辅助筛查是结直肠癌早筛与预防领域的重要探索，但它绝非无懈可击的神器。对于公众和患者而言，预防结肠癌的关键依然在于：按指南定期进行肠镜筛查、做好高质量肠道准备，并由经验丰富的消化内镜专科医生进行细致检查。
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【参考文献】
Puig I, Pellisé M. Artificial Intelligence in FIT ‐ Positive Colonoscopy: Balancing Detection Metrics and Clinical Impact. United European Gastroenterol J. 2026.
Barkun A, et al. When AI Meets Expertise: Trust Calibration and Delegation in Computer-Aided Polyp Detection (CADe). Gastroenterology. 2026.
Cabitza F, et al. Towards transparent and reliable AI in gastroenterology: pragmatic recommendations for evaluation and reporting. Dig Liver Dis. 2026.
European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE). Clinical Guideline on Artificial Intelligence in Lower Gastrointestinal Endoscopy.
