使用人工智能改善早期结直肠癌的内镜识别:当前的证据和未来的方向

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:

• 人工智能 (AI) 在改善早期结直肠癌 (CRC) 的内镜检测方面表现有前途.
• 目前的研究重点是人工智能算法,用于使用内镜图像区分CRC和多.
• 组织病理学作为这些研究的验证的黄金标准.

研究的目的:

• 对人工智能的现有证据进行范围审查,以用于早期CRC内镜识别.
• 提供人工智能方法和诊断性能指标的概述.
• 引导未来的研究方向在AI辅助内镜用于CRC检测.

主要方法:

• 在主要科学数据库 (PubMed,Scopus,Embase,IEEE Xplore,ACM数字图书馆) 中按照PRISMA-Scr指南进行系统的文献搜索,直到2024年1月.
• 纳入标准:人工智能用于CRC与内镜成像中的多分化,基因病理学作为黄金标准,报告灵敏度,特异性或准确性.
• 对26项的分析包括了来自5024篇选文章的研究.

主要成果:

• 人工智能系统 (计算机辅助诊断 - CADx) 范围从2到5个分类类别.
• 测试数据库的大小差异很大 (69到84,585张图像).
• 报告的诊断性能显示出广泛的变化:灵敏度 (55.0%-99.2%),特异性 (67.5%-100%) 和准确性 (74.4%-94.4%).

结论:

• 用于内镜CRC识别的AI是一个新兴的研究领域,具有多样化的方法和性能结果.
• 为提高AI内镜CADx系统的可比性提供了对AI内镜CADx系统标准化报告的建议.
• 未来的研究应该涉及实时CADx性能,多中心验证和AI系统,这些系统能够通过入侵深度指示来区分CRC与先发性病变.