I en tid med digital medisin har kunstig intelligens (AI) gradvis blitt en kjernedrivkraft for innovasjon og utvikling av medisinsk industri. Innen fordøyelses- og urinendoskopi har integreringen av AI-teknologi brutt flaskehalsen for tradisjonell manuell diagnose, realisert transformasjonen fra "subjektiv dømmekraft" til "intelligent presisjon", og åpnet et nytt kapittel i presisjonsdiagnostikk av fordøyelses- og urinveissykdommer. Kombinasjonen av AI og endoskopi forbedrer ikke bare effektiviteten og nøyaktigheten av diagnose, men løser også problemene med ujevne nivåer av klinikere og utilstrekkelige medisinske ressurser i avsidesliggende områder, og fremmer utjevning av medisinske tjenester.
Tradisjonell fordøyelses- og urinendoskopi-diagnose er hovedsakelig avhengig av den subjektive dømmekraften til klinikere, som i stor grad påvirkes av faktorer som legers erfaring, energi og faglige nivå. I gastroenterologi har de tidlige lesjonene i fordøyelseskanalen (som tidlig magekreft, tarmpolypper) ofte ingen åpenbare egenskaper, og det er lett å bli savnet av uerfarne leger under endoskopi; i urologi krever identifisering av små uretersteiner og tidlige blæresvulster høy faglig dyktighet hos leger, og feildiagnosefrekvensen er relativt høy i primærmedisinske institusjoner. I tillegg er antallet endoskopioperasjoner på store sykehus enormt, og klinikere møter ofte problemet med tretthet, noe som ytterligere øker risikoen for manglende diagnose og feildiagnostisering.
Fremveksten av AI-assistert endoskopisk diagnoseteknologi har effektivt løst problemene ovenfor. Ved å trene et stort antall endoskopiske bildedata (inkludert normalt vev, godartede lesjoner, ondartede lesjoner, etc.), kan AI-algoritmer raskt identifisere og merke unormale vev, og til og med skille subtile forskjeller mellom godartede og ondartede lesjoner, noe som er vanskelig for manuell diagnostisering. For tiden har AI--assisterte endoskopisystemer blitt mye brukt i diagnostisering av fordøyelseskanalpolypper, tidlig magekreft, blærekreft, urinrørssvulster og andre sykdommer, og viser utmerket klinisk ytelse.
Ved å ta det AI-assisterte gastrointestinale endoskopisystemet som et eksempel, kan systemet realisere sann-deteksjon av gastrointestinale lesjoner under endoskopioperasjonen. Når endoskopet tar bilder av fordøyelseskanalen, kan AI-algoritmen analysere bildene i millisekunder, merke det mistenkte lesjonsområdet med en rød ramme og be klinikeren om å fokusere på observasjon. I følge kliniske data kan systemet forbedre deteksjonsraten for tidlig magekreft med 20 %-30 %, og deteksjonsraten for tarmpolypper med mer enn 15 %, spesielt for små polypper med en diameter på mindre enn 5 mm, som har en mer åpenbar hjelpeeffekt. I urologi kan det AI-assisterte ureteroskopiske diagnosesystemet nøyaktig identifisere små ureteralsteiner og tidlige ureterale svulster, og kan skille mellom steiner og tumorvev, og gir et pålitelig grunnlag for klinikere å formulere behandlingsplaner.
Kjernefordelen med AI-assistert endoskopi ligger i dens "høye effektivitet, høye nøyaktighet og kontinuitet". I motsetning til klinikere som vil oppleve tretthet etter langvarig-arbeid, kan AI-systemet opprettholde et stabilt diagnostisk nivå 24 timer i døgnet, noe som er spesielt viktig for fysiske undersøkelser i stor-skala og store-endoskopioperasjoner. I tillegg kan AI-systemet registrere og analysere de endoskopiske bildene i detalj, danne en diagnostisk rapport automatisk og redusere arbeidsbelastningen til klinikere, slik at de kan fokusere mer på behandlingen av pasienter.
Imidlertid står populariseringen og anvendelsen av AI-assistert endoskopi fortsatt overfor noen utfordringer. På den ene siden krever opplæring av AI-algoritmer et stort antall-merkede endoskopiske bildedata av høy kvalitet, men de nåværende dataressursene er relativt spredte, og det er mangel på enhetlige standarder; på den annen side er tolkbarheten av AI-diagnoseresultater utilstrekkelig, og klinikere må fortsatt ta den endelige dommen basert på egen erfaring, noe som begrenser den videre promoteringen av AI-teknologi. I tillegg er kostnadene for AI-utstyr relativt høye, noe som er vanskelig for noen primærmedisinske institusjoner å bære
Med den kontinuerlige forbedringen av AI-teknologi og den gradvise forbedringen av medisinske datastandarder, vil disse problemene gradvis løses. I fremtiden vil AI-assistert endoskopi bevege seg mot mer intelligente og personlig tilpassede retninger. Kombinasjonen av AI og big data vil realisere prediksjonen og tidlig intervensjon av fordøyelses- og urinsykdommer; Integrasjonen av AI og robotteknologi vil realisere intelligent drift av endoskopi, og forbedre nøyaktigheten og sikkerheten til behandlingen ytterligere. Det antas at med dyp integrasjon av AI og endoskopiteknologi, vil presisjonsdiagnose og behandlingsnivå for fordøyelses- og urinveissykdommer bli omfattende forbedret, og gi bedre medisinske tjenester til pasientene.
