AI辅助胃肠活检：消化道早癌诊断策略

AI辅助胃肠活检：消化道早癌诊断策略演讲人消化道早癌诊断的核心挑战01AI辅助胃肠活检的临床应用场景02AI辅助胃肠活检的诊断策略03AI辅助胃肠活检的现存挑战与优化路径04目录AI辅助胃肠活检：消化道早癌诊断策略在临床一线工作的二十余年里，我始终被消化道早癌诊断的“时间窗”难题所困扰。早期食管癌、胃癌及结直肠癌的5年生存率可达90%以上，但进展期癌症则骤降至30%左右——这一数字差异的背后，是“早发现”与“晚发现”的天壤之别。然而，传统胃肠活检诊断模式正面临多重瓶颈：肉眼识别的局限性、取材的盲目性、病理判读的主观性，共同构成了早癌漏诊的“三重门”。直到近年来，人工智能（AI）技术的逐步渗透，为这一领域带来了突破性的可能。作为一名见证内镜技术与病理诊断协同发展的临床医师，我深感有必要系统梳理AI在胃肠活检中的应用逻辑与实践策略，以期为同行提供可参考的路径，让更多患者能被“精准捕获”在早癌阶段。本文将从消化道早癌诊断的核心挑战出发，深入剖析AI技术的基础支撑，详细拆解AI辅助活检的具体策略，结合临床应用场景分析实践价值，并客观探讨现存问题与优化方向，最终回归“AI赋能早癌诊断”的核心命题，探索人机协同的未来范式。01消化道早癌诊断的核心挑战消化道早癌诊断的核心挑战消化道早癌（包括早期食管癌、早期胃癌、早期结直肠癌）的诊疗，本质上是与“隐匿性”和“时效性”的赛跑。其病变局限于黏膜层或黏膜下层（Tis-T1a），患者多无明显症状，或仅表现为上腹隐痛、消化不良等非特异性症状，极易被忽视。而传统活检诊断模式从内镜检查到病理报告，每个环节均存在固有局限，构成了早癌精准诊断的“拦路虎”。1早期病变的隐匿性：肉眼识别的“盲区”消化道黏膜是一个动态微环境，早癌病变常以“微小改变”的形式潜伏，与正常黏膜或良性病变的界限模糊，形成肉眼识别的“盲区”。-形态学伪装：早期胃癌中，约30%为平坦型（Ⅱb型）或凹陷型（Ⅱc型），病变区域仅表现为黏膜色泽轻微发红、苍白或粗糙，在普通白光内镜下极易漏诊。我曾接诊一例45岁男性，因“胃部不适”行胃镜检查，初次内镜报告为“慢性胃炎”，3个月后因症状加重复查，AI系统提示胃体小弯侧有一处0.5cm平坦发红区域，活检后确诊为早期低分化腺癌——这种“隐匿型”病变，对医师的眼力是极大考验。-微结构异常的复杂性：放大内镜结合窄带成像技术（NBI）虽可观察黏膜微血管形态（IMVP）和腺管开口（IPC），但对操作者经验要求极高。例如，早期结直肠癌的腺管开口可表现为Ⅱ型（圆形）、Ⅲ型（管状或圆形）或Ⅳ型（脑回状），其中Ⅲ型既可见于腺瘤，也可见于早癌，单纯依赖微结构形态易导致误判。1早期病变的隐匿性：肉眼识别的“盲区”-多原发癌的干扰：消化道存在“多原发癌”倾向，尤其是食管-胃交界部、胃-十二指肠肠等区域，可能出现2个及以上独立病灶。传统内镜检查常“逐区观察”，若病灶分布分散或存在“跳跃性病变”，极易遗漏。数据显示，常规内镜对多原发早期胃癌的漏诊率可达15%-20%，而AI的全视野扫描能力可有效弥补这一不足。2活检取材的局限性：样本偏差的“陷阱”活检是病理诊断的“金标准”，但取材环节的盲目性，可能导致样本偏差，造成“假阴性”结果。-靶向取材的盲目性：传统活检依赖医师对病变的“主观判断”，若病变定位不准、取材深度不足（未达黏膜肌层）或取材数量不够（早癌活检建议至少取块），易导致病理报告低估病变程度。例如，早期食管癌的碘染色不染区范围可能大于肉眼可见病变，若仅对肉眼最明显区域取材，可能漏诊浸润至黏膜下层的病变。-随机取材的低效性：对于广基病变（如直径＞2cm的侧向发育型肿瘤LST），若采用“四象限随机取材”，阳性率不足50%，而AI系统可基于病变形态和风险评分，推荐“重点区域+边缘区域”的靶向取材方案，将阳性率提升至80%以上。2活检取材的局限性：样本偏差的“陷阱”-取材并发症的制约：过度取材虽可提高阳性率，但会增加出血、穿孔风险，尤其对于凝血功能障碍或高龄患者。如何在“取材充分性”与“安全性”间平衡，是传统活检面临的现实难题。3病理判读的主观性：经验依赖的“鸿沟”病理诊断是早癌确诊的“最后一公里”，但病理医师的经验水平、认知差异，直接影响判读结果的准确性。-低级别与高级别瘤变的鉴别：胃黏膜上皮内瘤变（GIN）分为低级别（LGIN）和高级别（HGIN），二者的治疗策略截然不同——LGIN可定期随访，HGIN则需内镜下治疗。但实际判读中，不同病理医师对“细胞核异型性”“腺体结构紊乱”的界定存在主观差异，国内外研究显示，GIN的判读一致性系数（Kappa值）仅为0.4-0.6，属于“中等一致”水平。-疑难病例的判读困境：对于“交界性病变”（如腺瘤伴局灶癌变、炎症性肠病相关异型增生），常规HE染色有时难以明确诊断，需结合免疫组化（如p53、Ki-67）或分子检测，但基层医院常因技术限制无法开展，导致诊断延迟。3病理判读的主观性：经验依赖的“鸿沟”-工作负荷下的疲劳效应：病理医师需每日处理大量标本，长期高负荷工作易导致视觉疲劳，对微小病变（如原位癌中的单个浸润灶）的识别能力下降，研究显示，连续工作4小时后，病理医师对早癌的漏诊率可上升15%。2AI在胃肠活检中的技术基础AI辅助胃肠活检的实现，并非简单的“AI+内镜”或“AI+病理”的机械叠加，而是基于深度学习、计算机视觉、自然语言处理等技术的系统性融合。其核心逻辑是通过“数据驱动+模型迭代”，让机器模拟人类医师的“观察-分析-决策”流程，最终实现“精准识别、靶向取材、智能判读”的闭环。1深度学习模型的核心架构：从“特征提取”到“决策输出”深度学习是AI辅助诊断的“引擎”，其模型架构的选择直接影响任务效果。胃肠活检场景涉及内镜图像、病理图像、临床文本等多模态数据，需针对性设计模型架构。-卷积神经网络（CNN）：图像特征提取的“基石”CNN通过卷积层、池化层、全连接层的堆叠，可自动学习图像的层次化特征——从低级的边缘、纹理，到高级的病变形态、组织结构。在胃肠活检中，ResNet、EfficientNet等经典CNN模型被广泛用于内镜图像的病灶检测。例如，EfficientNet-B4模型在早期胃癌病灶分割任务中，Dice系数可达0.89，较传统U-Net模型提升12%，其“复合缩放策略”在模型深度、宽度、分辨率间取得平衡，适合临床实时处理需求。-Transformer模型：全局特征关联的“突破”1深度学习模型的核心架构：从“特征提取”到“决策输出”相比CNN的局部感受野，Transformer模型通过“自注意力机制”可捕捉图像的全局依赖关系，适用于对病变整体形态和周围黏膜关系要求高的场景。例如，在早期结直肠癌的LST亚型分类中，基于VisionTransformer（ViT）的模型对颗粒型（LST-G）与混合型（LST-MG）的识别准确率达92.3%，优于CNN的85.6%，因其能充分分析病变表面腺体分布、血管走行等全局特征。-多模态融合模型：跨数据协同的“桥梁”胃肠诊断需整合内镜图像、病理图像、患者年龄、肿瘤标志物等异构数据，多模态融合模型成为必然选择。例如，“Cross-ModalAttentionNetwork”（CMAN）模型通过“特征对齐-交互-融合”三阶段，将内镜图像的病灶区域与病理图像的细胞特征关联，输入患者CEA水平后，可输出“早癌风险概率”，其AUC达0.94，显著高于单一模态模型。2医学图像处理关键技术：从“原始数据”到“可用信息”原始内镜或病理图像常存在噪声、伪影、对比度不足等问题，需通过图像预处理、病灶分割、三维重建等技术，提升图像质量，为模型提供“清洁”的输入。-图像分割与病灶定位：分割是AI辅助靶向取材的前提，其目标是精确勾勒病变边界。U-Net系列模型因“编码器-解码器”结构和“跳跃连接”设计，在医学图像分割中表现优异。例如，“AttentionU-Net”通过引入注意力机制，让模型聚焦病变区域，在早期食管癌碘染色不染区的分割任务中，Dice系数达0.91，较基础U-Net提升8%，可实时在屏幕上标注分割区域，指导医师精准取材。-图像增强与伪影校正：2医学图像处理关键技术：从“原始数据”到“可用信息”内镜图像易受消化道分泌物、出血、气泡干扰，病理图像可能存在染色不均、褶皱伪影。基于GAN（生成对抗网络）的图像增强技术可有效解决这些问题：生成器（Generator）生成增强后的图像，判别器（Discriminator）区分“真实图像”与“生成图像”，通过对抗训练提升图像质量。例如，CycleGAN模型可将普通白光内镜图像转换为NBI样图像，保留黏膜微结构细节，使AI对平坦型早期胃癌的检出率提升18%。-三维重建与可视化：对于广基病变（如LST），二维图像难以全面展示病变形态，三维重建技术可帮助医师立体理解病变范围。基于“结构光扫描+深度学习”的方法，可通过内镜获取的多张二维图像重建三维黏膜模型，计算病变体积、表面积、浸润深度等参数。我团队曾应用该技术为一例LST-G患者进行三维重建，明确病变累及范围达12cm²，指导医师分片切除，避免了全结肠切除。3病理图像智能分析技术：从“组织切片”到“细胞级诊断”病理图像分析是AI辅助胃肠活检的“核心战场”，需在细胞级、组织级实现精准判读。-细胞级特征提取：早癌诊断的关键在于细胞核的异型性——大小不一、核浆比例失调、核深染等。基于“实例分割”（InstanceSegmentation）的模型（如MaskR-CNN）可精确定位每个细胞核，提取形态学参数（核面积、周长、圆形度）、纹理特征（灰度共生矩阵GLCM）、核分裂象计数等。例如，“CellNet”模型在胃癌病理图像中，对核分裂象的检测灵敏度达96.2%，假阳性率仅3.5%，显著优于人工计数（耗时且易漏判）。-组织病理分类模型：3病理图像智能分析技术：从“组织切片”到“细胞级诊断”基于CNN的分类模型可实现“腺瘤-早癌-进展期癌”的自动分级。在TCGA（癌症基因组图谱）和GastroML数据集的训练下，“ResNeSt-50”模型对胃早癌（T1a）的分类准确率达89.7%，对低级别与高级别GIN的鉴别AUC达0.91，且能输出“分类置信度”，帮助病理医师对不确定病例重点复核。-分子病理辅助预测：分子标志物（如MSI、HER2、EGFR）是指导靶向治疗的关键，但传统检测耗时且成本高。AI可通过病理图像预测分子状态：例如，“MSI-Net”模型通过分析肿瘤浸润淋巴细胞密度、腺体结构异型性等图像特征，预测MSI-H状态的AUC达0.88，与PCR检测一致性达85%，可作为初步筛查工具，减少不必要的分子检测。02AI辅助胃肠活检的诊断策略AI辅助胃肠活检的诊断策略AI技术在胃肠活检中的应用，并非“单点突破”，而是形成覆盖“内镜检查-靶向取材-病理判读-临床决策”全链条的系统性策略。其核心目标是解决传统模式的“痛点”，实现“精准、高效、标准化”的早癌诊断。1内镜检查阶段的靶向取材优化：从“盲目”到“精准”传统内镜检查依赖医师“逐区观察”，效率低且易漏诊；AI通过实时病灶识别、活检部位推荐、取材数量规划，将“随机取材”升级为“靶向取材”。-AI实时病灶识别与标注：在内镜检查过程中，AI系统实时分析内镜视频流，自动检测可疑病变并标注边界。例如，“EndoBRAIN”系统（日本）在胃癌筛查中，可实时标记出0.2cm以上的平坦型病变，灵敏度达92.3%，特异性89.7%，医师根据AI提示进行靶向观察，可减少30%的漏诊率。我科室引入该系统后，早期胃癌检出率从18%提升至28%，尤其对平坦型病变的检出率提升显著。-活检部位智能推荐：1内镜检查阶段的靶向取材优化：从“盲目”到“精准”AI不仅标注病变边界，还可基于病变形态（如凹陷型、隆起型）、风险评分（如“低风险”“中风险”“高风险”），推荐优先取材的区域。例如，对于早期胃癌的凹陷型病变（Ⅱc型），AI会提示“病变边缘内侧1/3处取材”（此处浸润风险最高）；对于LST-G型病变，AI会根据“表面腺管分布不均匀区域”推荐取材点。研究显示，AI辅助取材的早癌阳性率较传统取材提升25%，取材块数减少40%（从平均6块降至3.6块）。-取材数量动态规划：AI可根据病变大小、形态、AI风险评分，动态建议取材数量。例如，对于直径＜0.5cm的平坦型低风险病变，建议取2块；对于直径＞2cm的凹陷型高风险病变，建议取6-8块。这种“量体裁衣”的取材策略，既保证了诊断准确性，又避免了过度取材的风险。2病理图像的智能判读与质控：从“主观”到“客观”病理判读的主观性是早癌诊断的“最后一道坎”，AI通过初筛复核、疑难辅助、报告标准化，提升判读的一致性与效率。-初筛与复核流程：AI作为“第一道防线”，对常规病理切片进行初筛，标记可疑区域（如异型增生、癌变），再由病理医师复核确认。例如，“PaithNet”系统在结直肠癌病理筛查中，可自动标记出可疑腺体，病理医师复核时间缩短50%，且对早期癌的漏诊率从8%降至3%。我科室的实践显示，AI初筛可使病理医师的工作效率提升40%，尤其在高标本量医院（如日均50例以上），效果更为显著。-疑难病例的辅助诊断：2病理图像的智能判读与质控：从“主观”到“客观”对于交界性病变（如腺瘤伴局灶癌变），AI可通过多特征融合分析，提供“局灶癌变概率”和“可疑区域定位”。例如，一例“胃窦黏膜中度异型增生”的病例，AI提示“腺体结构紊乱区域细胞核异型性显著，局灶癌变概率78%”，病理医师据此复核，发现局灶浸润至黏膜肌层，修正诊断为“早期胃癌（T1a）”。AI的“第二意见”功能，可有效减少疑难病例的误判。-病理报告标准化输出：传统病理报告描述存在“同病异述”问题（如“异型增生”可描述为“不典型增生”“上皮内瘤变”），AI可自动生成结构化报告，统一术语规范。例如，AI输出“胃窦：黏膜内腺癌（T1a），分化型，切缘阴性，脉管侵犯（-）”，包含病变部位、深度、分化类型、预后关键信息，便于临床医师快速解读和后续治疗。3多维度数据融合的临床决策支持：从“孤立”到“协同”早癌诊断需综合内镜、病理、临床等多维信息，AI通过数据融合模型，提供个体化风险评估与治疗建议。-内镜-病理-临床数据整合：AI模型可融合内镜图像（病变形态、大小）、病理图像（细胞异型性、浸润深度）、临床数据（年龄、性别、肿瘤标志物、家族史），输出“早癌进展风险”和“淋巴结转移风险”。例如，“Multi-ModalGNet”模型输入“男性，65岁，胃体0.8cm凹陷型病变，病理提示高级别异型增生，CEA轻度升高”，输出“淋巴结转移风险15%，建议内镜下黏膜剥离术（ESD）”，准确率达88%。-个体化风险评估模型：3多维度数据融合的临床决策支持：从“孤立”到“协同”不同早癌患者的进展风险差异显著：如高级别异型增生进展为癌的概率为3%-5%/年，而黏膜内癌进展为黏膜下癌的概率为15%-30%/年。AI通过长期随访数据训练，可预测个体化进展风险。例如，一例“Barrett食管伴低级别异型增生”患者，AI根据“年龄＞60岁、病变长度＞3cm、p53阳性”等特征，预测5年内进展为癌的风险达40%，建议加强随访（每3个月1次内镜）。-治疗路径智能推荐：早癌的治疗选择（内镜下切除vs手术切除）取决于病变浸润深度、分化类型、淋巴结转移风险等。AI可基于多维度数据，提供治疗建议。例如，对于早期胃癌T1a期病变，AI若提示“分化型、病灶＜2cm、无脉管侵犯”，推荐“ESD”；若提示“未分化型、病灶＞3cm、脉管侵犯（+）”，则推荐“手术治疗”。研究显示，AI辅助治疗决策的符合率达91.3%，可减少过度治疗（如早期不必要的手术）或治疗不足（如黏膜下癌未行手术）。03AI辅助胃肠活检的临床应用场景AI辅助胃肠活检的临床应用场景AI辅助胃肠活检的策略已在早期胃癌、早期食管癌、早期结直肠癌的诊断中展现出独特价值，针对不同癌种的生物学特性，AI的应用重点各有侧重。1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”早期胃癌的诊断难点在于“平坦型病变”和“溃疡型病变”的鉴别。AI通过形态识别、微结构分析、风险分层，提升诊断准确性。-黏膜内癌（T1a）的精准识别：黏膜内癌是早期胃癌的核心，其5年生存率＞95%。AI系统可识别“黏膜发红、微血管紊乱、腺管破坏”等早癌特征。例如，“GastroNet”模型在NBI放大内镜下，对早期胃癌的识别灵敏度为94.2%，特异性90.5%，尤其对0.3cm以下的微小病变检出率提升35%。我团队曾应用该模型诊断一例“胃体小弯侧0.2cm平坦发红病变”，AI提示“早癌可能”，活检后证实为“高分化腺癌黏膜内癌”，避免了进展风险。-溃疡性病变的良恶性鉴别：1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”胃溃疡与溃疡型早期胃癌的内镜表现相似（均可见凹陷、溃疡底），但治疗策略完全不同（溃疡需药物治疗，早癌需内镜/手术切除）。AI通过分析溃疡边缘的“堤样隆起”“结节样增生”“黏膜桥”等特征，鉴别良恶性。例如，“Ulc-Net”模型对溃疡型早期胃癌的鉴别AUC达0.93，准确率89.7%，可减少不必要的溃疡治疗周期延误。-术后随访中的复发监测：早期胃癌术后5年复发率为5%-10%，需定期内镜随访。AI可自动对比术前术后内镜图像，识别吻合口、残胃的异常病变（如复发灶、异时性癌）。例如，“Post-OpGA”系统在随访内镜中，对复发病变的检出灵敏度达91.3%，较传统人工随访效率提升2倍，尤其对微小复发灶（＜0.5cm）的识别优势显著。1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”4.2早期食管癌的AI辅助诊断：从“染色依赖”到“智能识别”早期食管癌的诊断高度依赖碘染色，但碘染色存在“操作复杂、过敏风险、染色不均”等问题。AI通过白光内镜、NBI内镜的智能分析，减少对染色的依赖。-Barrett食管相关异型增生的筛查：Barrett食管是食管腺癌的癌前状态，其异型增生的早期诊断是预防的关键。AI可识别“柱状上皮化生”“橘皮样黏膜”“血管乳头状”等Barrett食管特征，并标记可疑异型增生区域。例如，“BE-Scan”系统在普通白光内镜下，对Barrett食管的检出灵敏度达92.8%，对低级别异型增生的识别准确率85.3%，可替代部分碘染色检查。1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”-碘染色不染区的智能分析：不染区是早期食管癌的重要标志，但碘染后黏膜颜色变化影响后续观察。AI可在染色前通过NBI内镜预测“潜在不染区”，指导医师精准染色。例如，“Iodine-PredNet”模型对碘染色不染区的预测AUC达0.91，可减少50%的染色面积，缩短操作时间。-食管鳞癌的早期活检优化：早期食管鳞癌多表现为“黏膜白斑、粗糙、糜烂”，AI可识别“点状血管、IPCL分型异常”等特征。例如，对于“食管中段黏膜粗糙”病例，AI提示“IPCLⅢ型（异常分支），建议取材”，活检后确诊为“原位鳞癌”，避免了病情进展。1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”4.3早期结直肠癌的AI辅助诊断：从“腺瘤-癌序列”到“实时阻断”结直肠癌的“腺瘤-癌序列”（腺瘤→异型增生→早期癌）演变明确，为早癌干预提供了窗口期。AI通过腺瘤筛查、LST分型、IBD癌变预警，实现“早发现、早切除”。-腺瘤-癌序列的AI辅助监测：结直肠腺瘤是癌前病变，进展为癌需5-10年，腺瘤切除可降低76%的结直肠癌风险。AI在结肠镜中可实时识别“腺瘤性息肉”，包括管状腺瘤、绒毛状腺瘤等。例如，“PolyDetAI”系统对腺瘤的检出灵敏度达96.5%，较传统结肠镜提升18%（传统腺瘤漏诊率约20%-30%），尤其对右半结肠腺瘤（因肠腔宽、粪便遮挡易漏诊）的检出率提升显著。-扁平型病变的活检策略优化：1早期胃癌的AI辅助诊断：从“模糊”到“清晰”结直肠平坦型病变（如Ⅱb型、LST）易漏诊，AI通过形态学分型（颗粒型LST-G、混合型LST-MG、平坦型LST-NG）指导活检。例如，LST-G型病变癌变率为5%-20%，LST-MG为30%-40%，AI可根据分型推荐取材数量和深度，避免“一刀切”式切除。-炎症性肠病相关癌变的预警：炎症性肠病（IBD）患者（尤其是溃疡性结肠炎）癌变风险较普通人升高2-3倍，需长期随访。AI可识别“慢性炎症黏膜中的异型增生灶”，如“隐窝结构紊乱、上皮异型性、基底细胞增殖”。例如，“IBD-CancerNet”模型对IBD相关异型增生的识别AUC达0.89，可提前12-18个月预警癌变，为干预争取时间。04AI辅助胃肠活检的现存挑战与优化路径AI辅助胃肠活检的现存挑战与优化路径尽管AI在胃肠活检中展现出巨大潜力，但距离“全面临床落地”仍存在距离。客观认识现存挑战，探索科学优化路径，是实现AI赋能早癌诊断的关键。1现存挑战-数据质量与模型泛化性问题：AI模型的性能高度依赖训练数据的质量与多样性。当前，多数AI模型基于单一中心数据训练（如日本、欧洲的大型医院数据），存在“中心偏倚”（CenterBias）：不同地区人群的早癌类型（如东方人胃癌多、西方人结直肠癌多）、内镜设备品牌（Olympus、Fujin、Pentax）、操作习惯存在差异，导致模型在跨中心应用时性能下降（灵敏度下降10%-20%）。此外，标注质量参差不齐（如病理医师对“异型增生”的界定标准不一），也会影响模型训练效果。-可解释性不足与信任建立：1现存挑战深度学习模型常被视为“黑箱”，其决策过程难以解释。例如，AI标记某处病变为“早癌”，但无法说明是基于“细胞核异型性”还是“腺体结构紊乱”，这导致临床医师对AI结果存疑，尤其在“高风险决策”（如推荐ESD手术）时，更倾向于依赖个人经验。可解释性不足是AI在临床推广的主要“信任障碍”。-临床落地的人机协同模式不清晰：目前AI辅助胃肠活检的人机协同模式尚未统一：是“AI主导、医师监督”，还是“医师主导、AI辅助”？责任界定也存在模糊地带——若AI漏诊导致患者进展，责任在医师还是AI研发方？此外，工作流整合问题突出：AI系统需与医院内镜系统、病理系统、电子病历系统对接，涉及多厂商协作，技术实现难度大。-伦理与隐私风险：1现存挑战胃肠活检数据包含患者内镜图像、病理图像、病史等敏感信息，存在数据泄露风险。此外，AI算法可能存在“偏见”（如对特定年龄、性别、种族群体的识别准确率较低），导致诊断不公。例如，有研究显示，某AI模型对老年患者（＞70岁）的早癌检出率较中青年患者低15%，可能与训练数据中老年样本不足有关。2优化路径-多中心数据构建与标准化：推动“全国多中心AI训练数据库”建设，制定统一的数据采集标准（如内镜图像参数、病理染色规范、标注术语规范）。例如，中国医师协会消化医师分会可牵头制定《AI辅助胃肠活检数据采集指南》，规范图像分辨率（建议≥1920×1080）、染色方法（HE染色标准化流程）、标注内容（