胰腺胆道内镜中的人工智能:当前的进展,机遇和挑战

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:

• 胰腺胆道内镜 (EUS,ERCP,DSOC) 对于诊断和管理胰腺和胆道疾病至关重要.
• 目前的内镜手术在操作者依赖性,诊断准确性和技术复杂性方面存在局限性.

研究的目的:

• 探索人工智能 (AI) 的潜力,包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),以应对胰腺胆膜内镜的挑战.
• 审查早期关于人工智能应用的研究,以提高病变检测,质量分化,病变分类和恶性胆道狭窄的诊断.

主要方法:

• 审查早期研究和AI,ML和DL在胰腺胆内镜中的应用.
• 分析AI在预测ERCP后胰腺炎风险和减少辐射暴露方面的作用.

主要成果:

• 人工智能在改善病变检测,区分胰腺质量,分类囊性病变和诊断恶性胆道狭窄方面表现出潜力.
• 人工智能应用在预测ERCP后胰腺炎风险和减少ERCP期间辐射暴露方面表现有前途.

结论:

• 目前的人工智能模型是实验性的,面临诸如小型数据集,缺乏验证和FDA批准的缺乏等局限性.
• 克服数据不一致性,互操作性和工作流集成等障碍对于未来在这一领域的AI发展至关重要.
• 人工智能有可能成为内镜师的宝贵合作伙伴,提高精度,减少并发症,并使胰腺胆膜内镜的个性化护理成为可能.