全球約50%的上消化道癌發生在中國，其中超過85%的患者在初次診斷時已為中晚期。上消化道早期癌患者五年生存率超過90%，而晚期患者的五年生存率不足10%。因此，上消化道癌的早期診斷早期治療是提高療效的關鍵。目前，內鏡檢查及活檢仍是上消化道癌早期診斷的金標準。上消化道早期癌在內鏡下沒有明顯的表征，而我國的內鏡醫生水平差異較大，導致內鏡早期癌檢出率低（不足10%）。因此，尋找準確有效的早診方案，并行之有效地推廣至基層，能夠促進各級醫院上消化道內鏡診斷水平逐步同質化，提高整體醫療服務質量。
2019年10月4日，中山大學附屬腫瘤醫院研究團隊在國際學術期刊Lancet Oncology雜志上在線發表了題為“Real-time Artificial Intelligence for Detection of Upper Gastrointestinal Cancer by Endoscopy: a Multicentre, Case-control, Diagnostic Study”的研究工作。該研究聯合了多學科專家攻關，成功研發出具有完全自主知識產權的上消化道癌內鏡人工智能輔助診斷系統（Gastrointestinal Cancer Endoscopy Real-time Artificial Intelligence Diagnostic System, GRAIDS）。研究前期完成了上消化道癌患者內鏡圖像5萬余張和正常人內鏡圖像12萬余張的標識以及機器學習。在內鏡圖像識別困難、疾病種類多、癌變表現復雜的情況下，通過深度卷積神經網絡的技術基礎，研究實現準確性高、穩定性強、人機結合度高的實時人工智能輔助檢測系統。同時，構建了基于云技術的多中心GRAIDS平臺，可以自動捕獲內鏡檢查圖像上傳至云端進行人工智能分析，實時向操作者反饋提示可疑病灶區域，指導操作者更有針對性的選擇活檢部位，從而提高活檢陽性率。GRAIDS系統在全國5家不同地區、不同級別的醫院進行多中心研究驗證，在來自84424例患者共1036496張內鏡圖像進行識別和分析。結果顯示，該系統對上消化道癌的診斷準確率達90%以上，其診斷靈敏度（94.2%）與專家級的內鏡醫師（94.5%）相當。隨著GRAIDS系統的進一步研究推廣，有望提高我國上消化道腫瘤的早診早治水平，促進腫瘤規范化治療，推動分級診療的實現。
