不容易被早期診斷，是造成食道癌患者預後不佳與存活率極差的主要原因之一，反過來說，食道癌患者如果能早期被診斷出食道腫瘤，並早期接受妥善的治療，其實仍有很好的治療反應與存活希望，過去統計，如果食道癌在初期就被診斷出來，５年存活率可由末期的2成明顯提升至8成。
強化“內視鏡”功能，找出表淺性食道癌與癌前病變
內視鏡（俗稱胃鏡）是目前診斷食道癌最準確的工具，傳統白光影像可以發現食道的腫塊和表面的不規則隆起，並由醫生進行病灶的切片來做組織學診斷，但如果是平整的腫瘤或顏色沒有明顯改變的癌前病變，在白光內視鏡的影像中就不容易被診斷出來，這時就會考驗醫生的眼力與病人檢查當中的配合度。
為了增進表淺性平整性食道癌與癌前病變的診斷率，內視鏡發展出強化的功能，包含窄頻影像技術（NBI）、放大內視鏡和染色內視鏡。窄頻影像技術透過電腦成像技術，將食道血管形成明顯的對比，利用腫瘤與正常組織血管分佈不同的特性，將腫瘤的區域明顯的成像出來。而放大內視鏡透過放大食道淺層的血管，來分析腫瘤與正常組織的不同；另外染色內視鏡是透過在食道噴灑碘液進行染色，利用腫瘤無法被碘染色的特性，來發現平整性的食道腫瘤。
提升食道癌診斷率！AI輔助內視鏡影像判讀
內視鏡的強化技術雖然可以大大提升我們對食道癌的診斷率，但仍有其相關的缺點與限制，窄頻影像和放大內視鏡非常仰賴操作者的技術與判斷，有經驗的醫生和初學者即使使用同樣的工具，對於早期食道癌的診斷率仍會有明顯的差異。染色內視鏡雖然不會因操作者經驗而影響到病灶的判斷，但碘液本身很刺激，可能會造成患者有胸口不適和食道灼熱的不舒服感，也會有吸入性肺炎的風險。
隨著人工智能（AI）在醫療影像之廣泛應用，透過影像辨識技術的發展，我們可以利用電腦來輔助人腦進行病灶之判讀與診斷，目前已有許多研究利用人工智能來增進食道癌內視鏡影像的診斷率，透過人工智能系統來克服目前內視鏡檢查在食道腫瘤診斷上的因難，包括減少判讀時間（可減少病人檢查不舒服的時間）、減少判斷的誤差（不因檢查醫師的不同而影響診斷之結果）和更精確的診斷疾病（在正確的位置進行切片檢查）。希望透過智能內視鏡醫療顯示器的發展，可以有效提升食道癌患者的診斷率，進而改善我國食道癌患者的存活率◆
