9月28日下午的食管专题中，10位讲者的讲题涵盖了胃食管反流病的诊治、内镜技术和人工智能在食管疾病诊治中的应用、食管压力测定、食管黏膜下隆起病变的诊治策略、食管静脉曲张破裂出血的治疗方法选择，讲题内容丰富、前沿。
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食管黏膜下隆起性病变的诊治策略
2018-09-28 16:10-16:30 7C会议室
中华医学会第十八次全国消化系病学术会议于2018年9月27日-29日在大连隆重召开。其中28日的食管疾病专场，天津医科大学总医院消化科王邦茂教授带来了“食管粘膜下隆起病变诊治策略”主题发言。
所谓“黏膜下隆起病变”（submucosal lesions，SMLs）主要是指来源于黏膜层以下的非黏膜组织的一系列消化道病变，包括肿瘤性病变和非肿瘤性病变。SMLs是常见的上消化道疾病，平均每300次常规上消化道内镜检查即可发现1例，其中约19.2%位于食管。食管SMLs多为良性，平滑肌瘤最常见，约占52.1%~83.3%，其次为炎性纤维性息肉、囊肿等，恶性或具有恶性潜能的食管SMLs约为1%~3%。
食管SMLs患者通常没有症状，少数会出现不同程度的吞咽困难或非特异性的胸部不适。由于缺乏特异性症状，食管SMLs通常是在检查中偶然被发现。上消化道钡餐造影表现为圆形或类圆形、黏膜完整边缘锐利的造影剂充盈缺损。SMLs在CT上呈圆形、椭圆形或分叶状，平扫密度可以是高、等、低或混杂密度，增强扫描后呈轻微、中度或明显强化，有时表现为不强化。不同组织学类型的SMLs在CT上的表现不具有特异性，因而CT通常用以清晰显示病变的大小和范围，以及病变与周围组织结构的关系，并确定有无远处转移。SMLs在内镜下表现为病灶向食管腔内突起，表面覆盖有正常黏膜。超声内镜（EUS）接近病变扫查，可以较准确地判断病灶起源层次、体积大小、周围境界、回声强弱等，是目前诊断黏膜下肿瘤的首选方法。尽管不同类型的SMLs可能表现出不同回声特点，但良恶性鉴别仍旧需要靠病理组织学检测。EUS联合细针抽吸（EUS-FNA）提供的组织量有时无法满足免疫组化的诊断要求，难以鉴别胃肠间质瘤和其他间质来源肿瘤，故对于食管SMLs，EUS-FNA不作为常规诊断手段。
目前，关于食管SMLs的诊治尚无明确指南意见。临床实践中，常根据患者的临床表现、病变的超声内镜及影像学特征制定治疗决策。总体来说，对于无症状且直径小于5cm的SMLs，可进行每年一次的随访观察，一旦发现肿瘤增大和/或出现临床恶性特征和/或EUS、CT高风险征象，应停止随访而进行手术切除；有症状或直径大于5cm的SMLs通常选择手术切除；对于复发或已发生转移的不可切除的肿瘤，则采取药物治疗。传统的开胸手术切口大，创伤大，对于食管良性SMLs来说属于“大切口，小手术”，已逐渐被胸腔镜或消化内镜治疗替代。随着内镜治疗技术的快速发展和广泛开展，近10年来，应用内镜技术成功切除食管SMLs屡有报道。对腔内生长的SMLs，采用内镜下粘膜剥离术（ESD）将瘤体自固有肌层剥离，可保持浆膜层的完整性，安全性较高；对腔外生长的SMLs，应用粘膜下隧道肿瘤切除术（STER），可保持食管黏膜完整性，即使切除病变而又无法避免穿孔时，由于穿孔处表面黏膜完整，只需闭合隧道开口，就可避免术后出现纵隔、胸腔感染，使手术风险大大降低。
食管SMLs种类较多，诊断及鉴别应综合运用多种辅助检查手段，全面分析、综合判断，应辩证地、有选择地利用好相关指南，结合临床实际情况，实现标准化、规范化和个体化的诊疗。
供稿：王晓雨 朱兰平 周璐 天津医科大学总医院
人工智能用于食管疾病诊治的思考
2018-09-28 15:30-15:50 7C会议室
改革开放以来我国的人均预期寿命不断提高，但与发达国家仍有一定距离，影响我国国民健康的最主要原因是恶性肿瘤。其中食管癌、结肠癌与胃癌等消化道肿瘤是我国最常见的一类恶性肿瘤，而食管癌的发生发展过程是相对较为缓慢的，通过内镜筛查可以做到早期诊断，但目前我国内镜资源分布不均匀，与发达国家相比，我国胃肠镜开展率差距极其明显。更重要的是，我国平均风险人群接受内镜筛查比例低、低危患者重复进行内镜检查比例高、内镜检查水平参差不齐，这些因素都严重制约了食管癌的早诊早治。
柏愚教授将全面介绍近年来随着人工智能在临床医学领域的不断发展，基于深度学习的人工智能（AI）为消化道癌症筛查带来的新思路，国外的AI学习384例食管癌患者的8428张内镜图片后，在27秒内识别47例食管癌患者的1118张内镜图片，诊断食管癌敏感性98%。长海医院消化内科与国内5个内镜中心，人工智能辅助结肠息肉性质鉴别的初步研究，通过对1.5万病例及3万张结肠息肉图像的深度学习，AI可实现对白光肠镜视频中息肉实时定位97%的准确率和息肉性质实时鉴别97%的准确率。不过，由于在医疗领域AI的应用时间较短，AI在食管癌的早期诊断和食管病变的性质鉴别方面还有较大的发展空间。可以预见在相当长的时间内，AI尚难以取代临床医生。
芝加哥分类之外的HRM 异常
2018-09-28 14:50-15:10 7C会议室
食管高分辨率测压（High resolution manometry, HRM）是采用水灌注或者固态测压的方式，通过均匀分布在食管全段的压力感应器检测食管的压力，并将其线性测压图形转换成彩色的压力地形图，使之一目了然。自HRM问世以来，食管动力领域的专家一直致力于将HRM中食管动力的各种形式进行归类。第三版的芝加哥分类将HRM食管动力分成四类，包括胃食管连接部出口梗阻，重度食管动力障碍，次要食管动力障碍及正常食管动力。有报道显示约三分之一以咽喉及食管相关症状进行HRM检查的患者无法使用芝加哥分类对其动力障碍形式进行分类。目前芝加哥分类标准定义的食管动力障碍仅包括胃食管交界处高压及食管远端的蠕动障碍，仍有包括UES、食管上段、纵行肌收缩、GERD相关动力情况、功能性胃十二指肠疾病等在内的食管动力异常未被包涵在内，有赖于在临床实践中进一步发现并不断完善。
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