I den digitala medicinens era har artificiell intelligens (AI) gradvis blivit en central drivkraft för innovation och utveckling av den medicinska industrin. Inom området matsmältnings- och urinendoskopi har integrationen av AI-teknik brutit flaskhalsen för traditionell manuell diagnos, insett förvandlingen från "subjektiv bedömning" till "intelligent precision", och öppnat ett nytt kapitel i precisionsdiagnostik av matsmältnings- och urinvägssjukdomar. Kombinationen av AI och endoskopi förbättrar inte bara effektiviteten och noggrannheten i diagnosen utan löser också problemen med ojämna nivåer av läkare och otillräckliga medicinska resurser i avlägsna områden, vilket främjar utjämning av medicinska tjänster.
Traditionell diagnostik för matsmältnings- och urinendoskopi bygger huvudsakligen på läkares subjektiva bedömning, som i hög grad påverkas av faktorer som läkarnas erfarenhet, energi och professionella nivå. Inom gastroenterologi har de tidiga lesionerna i matsmältningskanalen (som tidig magcancer, tarmpolyper) ofta inga uppenbara egenskaper, och det är lätt att missas av oerfarna läkare under endoskopi; Inom urologi kräver identifiering av små urinrörsstenar och tidiga urinblåstumörer hög professionell förmåga hos läkare, och feldiagnostiseringsfrekvensen är relativt hög i primära medicinska institutioner. Dessutom är antalet endoskopioperationer på stora sjukhus enormt, och läkare möter ofta problemet med trötthet, vilket ytterligare ökar risken för missad diagnos och feldiagnos.
Framväxten av AI-assisterad endoskopisk diagnosteknik har effektivt löst ovanstående problem. Genom att träna ett stort antal endoskopiska bilddata (inklusive normala vävnader, benigna lesioner, maligna lesioner etc.) kan AI-algoritmer snabbt identifiera och markera onormala vävnader, och till och med särskilja subtila skillnader mellan benigna och maligna lesioner, vilket är svårt för manuell diagnos. För närvarande har AI-assisterade endoskopisystem använts i stor utsträckning vid diagnos av polyper i mag-tarmkanalen, tidig magcancer, cancer i urinblåsan, urinrörstumörer och andra sjukdomar, som visar utmärkta kliniska resultat.
Med det AI-assisterade gastrointestinala endoskopisystemet som exempel kan systemet realisera-realtidsdetektering av gastrointestinala lesioner under endoskopioperationen. När endoskopet tar bilder av matsmältningskanalen kan AI-algoritmen analysera bilderna på millisekunder, markera det misstänkta lesionsområdet med en röd ram och uppmana läkaren att fokusera på observation. Enligt kliniska data kan systemet förbättra upptäcktsgraden för tidig magcancer med 20 %-30 % och detekteringsfrekvensen för tarmpolyper med mer än 15 %, särskilt för små polyper med en diameter på mindre än 5 mm, vilket har en mer uppenbar hjälpeffekt. Inom urologi kan det AI-assisterade ureteroskopiska diagnossystemet noggrant identifiera små ureterala stenar och tidiga ureterala tumörer, och kan skilja mellan stenar och tumörvävnader, vilket ger en tillförlitlig grund för läkare att formulera behandlingsplaner.
Kärnfördelen med AI-assisterad endoskopi ligger i dess "höga effektivitet, höga noggrannhet och kontinuitet". Till skillnad från läkare som kommer att uppleva trötthet efter långvarigt-arbete, kan AI-systemet upprätthålla en stabil diagnostisk nivå 24 timmar om dygnet, vilket är särskilt viktigt för storskaliga fysiska undersökningar och endoskopioperationer- i stor skala. Dessutom kan AI-systemet registrera och analysera de endoskopiska bilderna i detalj, bilda en diagnostisk rapport automatiskt och minska klinikernas arbetsbelastning, vilket gör att de kan fokusera mer på behandlingen av patienter.
Men populariseringen och tillämpningen av AI-assisterad endoskopi står fortfarande inför vissa utmaningar. Å ena sidan kräver utbildningen av AI-algoritmer ett stort antal märkta endoskopiska bilddata av-hög kvalitet, men de nuvarande dataresurserna är relativt spridda och det saknas enhetliga standarder; å andra sidan är tolkbarheten av AI-diagnosresultat otillräcklig, och kliniker behöver fortfarande göra den slutliga bedömningen baserat på sin egen erfarenhet, vilket begränsar ytterligare marknadsföring av AI-teknik. Dessutom är kostnaden för AI-utrustning relativt hög, vilket är svårt för vissa primära medicinska institutioner att bära
Med den kontinuerliga förbättringen av AI-teknik och den gradvisa förbättringen av medicinska datastandarder kommer dessa problem gradvis att lösas. I framtiden kommer AI-assisterad endoskopi att gå mot mer intelligenta och personliga riktningar. Kombinationen av AI och big data kommer att förverkliga förutsägelse och tidiga ingrepp av matsmältnings- och urinvägssjukdomar; Integrationen av AI och robotteknologi kommer att realisera intelligent drift av endoskopi, vilket ytterligare förbättrar behandlingens noggrannhet och säkerhet. Man tror att med den djupa integrationen av AI och endoskopiteknik kommer precisionsdiagnostiken och behandlingsnivån för matsmältnings- och urinvägssjukdomar att förbättras avsevärt, vilket ger bättre medicinska tjänster till patienterna.
