将人工智能整合到支气管镜检查和内支气管超声波 (EBUS) 中,用于肺癌诊断和分期:综合性审查
Sebastian Winiarski1, Marcin Radziszewski1,2, Maciej Wiśniewski3
1Department of Thoracic Surgery, National Medical Institute of the Ministry of the Interior and Administration, 02-507 Warsaw, Poland.
Cancers
|September 13, 2025
概括
人工智能 (AI) 在通过支气管镜检查和内支气管超声波 (EBUS) 诊断肺癌方面表现有前途. 然而,人工智能工具在临床使用之前需要更多的验证和现实世界的测试.
科学领域:
- 肺部病理学 肺部病理学
- 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) 正在探索,以提高肺癌诊断和分期.
- 人工智能与支气管镜检查和内支气管超声波 (EBUS) 集成显示了改善病变检测和解释标准化的潜力.
研究的目的:
- 通过支气管镜检查和EBUS检查人工智能在肺癌诊断中的当前应用和局限性.
- 确定将人工智能工具转化为常规临床实践所需的步骤.
主要方法:
- 在各种支气管镜方式 (白光成像,自光,光谱) 中对深度学习应用的审查.
- 评估AI在EBUS中的作用,用于淋巴结评估和EBUS引导的横支气管针吸收 (EBUS-TBNA).
主要成果:
- 初步研究表明,人工智能可以提高诊断产量,减少肺癌阶段的变化.
- 目前的证据仅限于小型的回顾性研究,往往缺乏外部验证和数据透明度.
- 现实世界的工作流集成和临床实用性在很大程度上尚未得到证实,大多数系统被认为是实验性的.
结论:
- 人工智能有可能成为肺癌诊断和分期使用支气管镜和EBUS的辅助工具.
- 仍然存在重大挑战,包括需要大规模的前性验证,数据共享和监管批准.
- 专注于成本效益和临床实用性的进一步研究对于胸部瘤学的广泛采用至关重要.
