在人工智能时代的光学息肉诊断

科学领域:

• 胃肠病学和内镜成像学
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 尽管内镜成像技术取得了进步,但对于微小的息肉 (1-5毫米) 的切除和丢弃策略的采用是有限的.
• 内镜医生的光学诊断虽然有能力,但并没有取代这些小息肉的传统病理学.

研究的目的:

• 探索基于人工智能 (AI) 的计算机辅助表征的潜力,作为一种转变性技术,用于广泛采用删除和丢弃策略.
• 评估新兴的诊断范式,包括人工智能辅助和自主人工智能方法,作为减小聚病理学的替代方案.

主要方法:

• 审查最近证据对减小的多诊断病理的局限性,包括非检索,碎片化,和病理学家间的变化.
• 探索新型诊断策略:自主人工智能,人工智能辅助的人类诊断,人工智能无辅助的人类诊断以及组合方法.
• 考虑实施研究,重点关注患者接受度和在没有组织学检查的情况下丢弃息肉的正常化.

主要成果:

• 基于病理的诊断减小的息肉是次优的由于几个固有的局限性.
• 基于人工智能的表征提出了一个有前途的战略,以克服当前的诊断挑战,并使切除和丢弃.
• 正在提出各种人工智能驱动和人类-人工智能协作诊断范式,需要进一步的研究来确定最佳方法.

结论:

• 基于人工智能的计算机辅助表征有可能显著增加采用删除和丢弃策略的可能性.
• 克服内镜师的责任感知对于人工智能在聚诊断中的成功实施至关重要.
• 现实世界的实施研究对于在常规临床实践中建立人工智能驱动的切除和丢弃的可接受性和有效性至关重要.