内镜人工智能用于胃肠道新生体的图像分析

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:

• 基于深度学习的AI越来越多地用于医疗领域,特别是在胃肠病学中用于胃肠道 (GI) 内镜.
• 计算机辅助检测/诊断 (CAD) 系统帮助内镜医生识别和区分胃肠道瘤.
• 对结直肠多瘤的人工智能系统正在临床实践中,对于上部肠道瘤的CAD系统在亚洲国家可用.

研究的目的:

• 审查最近对肠道瘤内镜AI系统的研究.
• 专注于食道状细胞癌 (ESCC),食道腺癌 (EAC),胃癌 (GC) 和结肠直肠多.
• 评估人工智能在内镜诊断中的性能和实用性.

主要方法:

• 对最近关于内镜人工智能系统的文章的审查.
• 对CADe和CADx系统的元分析和随机对照试验 (RCT) 的分析.
• 专注于诊断性能指标,如灵敏度和特异性.

主要成果:

• 对于ESCC和EAC的CADe系统显示出高灵敏度 (91.2%,93.1%) 和特异性 (80%,86.9%).
• 对于GC的CADe系统实现了高灵敏度和特异性 (约90%),RCT显示错误率降低.
• 对于GC的CADx系统显示了专家级别的性能,对于结直肠多瘤的AI系统提高了检测率和差异化准确性.

结论:

• 内镜人工智能系统通常比非专家内镜师表现更好,并且与专家内镜师相当.
• 人工智能工具可以显著降低忽视胃肠道病变的风险.
• 这些系统有望提高胃肠道内镜诊断的准确性.