对于固体胰腺损伤的内镜超声波引导细针吸收/活检 (EUS-FNA/B) 中的人工智能:机遇和挑战
Xianzheng Qin1, Taojing Ran1, Yifei Chen1
1Department of Gastroenterology, Ruijin Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200025, China.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|October 14, 2023
概括
人工智能 (AI) 可以提高诊断固体胰腺病变的准确性,使用内镜超声波导向细针吸收/活检 (EUS-FNA/B). 需要进一步的研究来验证AI.
科学领域:
- 胃肠病学 胃肠病学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 固体胰腺病变 (SPLs) 需要准确的诊断才能进行有效的治疗.
- 以内镜超声波指导的细针吸收/活检 (EUS-FNA/B) 是胰腺质量的首要诊断方法.
- 人工智能 (AI) 为医疗应用提供了自动化模式识别和学习能力.
研究的目的:
- 在EUS-FNA/B.的背景下解释AI的基本原理.
- 总结现有的AI应用在EUS-FNA/B.中的现有研究.
- 突出AI在改善病理诊断和指导EUS-FNA/B程序方面的潜力.
主要方法:
- 对人工智能基本原理的审查.
- 在EUS-FNA/B.中对AI发表的报告进行综合.
- 讨论人工智能的当前局限性和未来方向.
主要成果:
- 人工智能证明了在EUS-FNA/B.中提高诊断准确性的潜力.
- 当前的人工智能模型有局限性,需要进一步开发.
- 大多数研究都是回顾性,需要前性试验.
结论:
- 人工智能是EUS-FNA/B在诊断胰腺病变方面具有前景的新兴工具.
- 通过大规模前性试验进行临床验证至关重要.
- 人工智能和数据集成方面的进步预计将增加计算机辅助诊断和治疗的可行性.
