增强型结肠镜与计算机辅助的多体表征研究:前性研究,比较光学诊断的诊断可靠性,与没有人工智能的专家进行培训

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:

• 在结肠镜检查中,光学诊断 (OD) 是至关重要的,但依赖于经验.
• 人工智能 (AI) 计算机辅助诊断 (CADx) 为弥合专业知识差距提供了一个潜在的解决方案.
• 这项研究评估了人工智能对学员诊断可靠性的影响.

研究的目的:

• 评估实习内镜医生使用人工智能辅助光学诊断 (CADx) 进行直腰肌多的诊断可靠性.
• 用人工智能对比训练员与没有人工智能的专家内镜师的表现.
• 为了确定AI (CADx) 单独在息肉诊断中的准确性.

主要方法:

• 实习生使用CADx (GI Genius) 进行结肠镜的前性观察研究.
• 在没有CADx信息的情况下,专家对切除的息肉进行视频审查.
• 主要结局: 阴性预测值 (NPV) 对于微小直指性多的腺瘤组织学.

主要成果:

• 使用CADx的实习生获得了90.2%的NPV,对于微小的直交形息肉,与专家 (90.3%) 相比.
• 仅AI (CADx) 单独显示了小息肉的高NPV为93.2%.
• 在人工智能辅助的实习生和专家之间,没有观察到NPV的显著差异.

结论:

• 由学员进行的人工智能辅助的光学诊断对于直筒形多瘤是非常准确的.
• 这种方法符合PIVI 2的"诊断并离开"战略标准.
• 人工智能显著提高了对经验较少的内镜医生的诊断可靠性.