“浙”群同学化身肠镜程序员，给人类肠道debug

潮新闻客户端 记者 陈素萍 通讯员 杨鹏飞 吴婧

“你们学计算机专业的，怎么想来搞医疗?”

“你们的肠镜系统真的可以投入使用吗？”

自从跟着导师投身研究一款医疗智能辅助诊断系统后，杭州师范大学信息学院的陈尔灏经常听过这样的质疑声。

作为杭州师范大学信息学院软件工程专业的学生，他化身肠道程序员，与实验室成员一起研究出一款肠镜三维智能辅助诊断系统，主要用来为医生提供即时的、全面的诊断信息，为患者提供更安全、有效的诊疗方案，为肠道疾病的检测和诊疗提供支持。

受访者供图

近日，杭州市卫健委发布的2023年恶性肿瘤发病数据显示，结直肠癌处于2023年杭州市户籍人口恶性肿瘤发病率的前5位。根据流行病学调查显示，我国肠癌发病年龄逐渐年轻化，发病率和死亡率也在逐年升高，肠胃病患者数量与日俱增，而医生的培养周期长、成本高，资深医师短缺，消化道内镜医师压力巨大。

如何帮助医生给肠道“debug”呢？陈尔灏某次生病做肠镜时发现过程极为麻烦和痛苦，于是灵机一动，想能不能结合自己所学专业利用AI技术做一款简捷的肠镜操作系统，降低手术时间、优化诊疗流程，同时患者也能避免痛苦和漫长的等待。

“现在的AI肠镜都停留在二维图像层面的感知和分析上，而且他们的模型更新很慢，适配能力也较低”，出生于医护家庭且对医学有着浓厚兴趣的计算机专业的谢瑞雪对陈尔灏说。如果能通过一种技术，对肠道进行三维重建，医生通过三维重建的模型寻找病灶，就好像我们写代码之后debug一样，从而降低漏诊率。

当得知学院刘儒瑜、张浩宇两位老师也在做这方面的研究时，陈尔灏和谢瑞雪加入了两位老师的科研团队，开始以项目负责人的身份和团队一起开始“肠镜三维诊断”的研究。该研究旨在通过跨模态融合的肠道稠密深度估计、考虑几何和光度一致性的肠道位姿估计、面向肠道深度估计的个性化联邦建模方法的三维智能诊断辅助系统，助力医生精准评估、精细规划，为肠道动态手术保驾护航。

受访者供图

然而，梦想的道路并非一帆风顺。团队在研发过程中遇到了诸多困难。

比如，技术难题让团队一度陷入困境。深度估计与位姿估计需要团队成员们反复试验、调整和优化。每一个小小的进步，都凝结着整个团队的心血和汗水。

此外，与医疗机构的合作也并非易事。医疗行业的特殊性使得合作过程中充满了挑战，团队需要深入了解医生的需求和痛点，与医疗专家进行深入的交流和沟通。在这个过程中，团队成员们不断克服困难，用真诚和专业赢得了医生的信任和认可。

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今年的政府工作报告中明确提出，我国将在健康、养老领域全力推进“人工智能+”战略行动，借助人工智能技术增强医疗卫生服务能力。

杭州师范大学信息学院团队借鉴自动驾驶的视觉感知技术，创新应用于肠道三维重建，通过优化深度估计和位姿估计算法，实现了高精度重建。“肠镜三维智能诊断辅助系统”具备导航和漏诊提醒功能，提升诊断准确性。患者一次检查即可获取完整三维肠道模型，为后续治疗提供支持。此外，通过联邦学习网络实现模型高效更新和适配，既保护医院数据隐私，又促进数据高效利用。“我的愿望很简单，只要能让病人少一点痛苦就可以了”，陈尔灏说道。

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如今，团队成员们各司其职，继续打磨原型产品，并积极寻找合作伙伴。他们的目标很明确：将肠道三维智能诊断技术推广到更多的医疗机构，让更多的患者受益。

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