人工智能作为透镜诊断支持工具:当前的证据和临床影响
Filippo Alberto Ferrari1, Giorgio Bogani2, Matteo Pavone3,4,5
1Department of Obstetrics and Gynecology, Gynecologic Oncology and Minimally Invasive Pelvic Surgery, International School of Surgical Anatomy (ISSA), IRCCS Sacro Cuore - Don Calabria Hospital, Negrar di Valpolicella, Verona, Italy.
概括
人工智能 (AI) 增强了对子宫内粘附和慢性子宫内膜炎等疾病的阴道镜诊断. 人工智能在提高妇科手术准确性和帮助临床决策方面表现有前途.
科学领域:
- 妇科内镜检查 妇科内镜检查
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 诊断成像 诊断成像 诊断成像
背景情况:
- 宫镜对于子宫腔检查至关重要,但严重依赖外科医生的专业知识,冒着诊断错误的风险.
- 人工智能 (AI) 有潜力提高歇斯底里镜诊断的可靠性,并支持临床决策.
研究的目的:
- 为诊断,分类和预后目的系统地审查和总结有关人工智能在胰腺镜中的应用的当前证据.
- 评估人工智能模型在透镜中的性能和潜在的临床影响.
主要方法:
- 根据PRISMA指南进行了系统审查,搜索了PubMed,Scopus和Web of Science,截至2025年8月.
- 包括专注于人工智能的研究,应用于人体实验对象的阴道镜图像或视频数据.
- 研究质量和偏差风险使用纽卡斯尔-太华尺度进行了评估.
主要成果:
- 十五项研究 (2021-2025) 使用人工智能治疗子宫内粘附 (IUAs),慢性子宫内膜炎 (CE) 和腔内病变.
- 人工智能模型在预测IUA结果 (AUC高达0.99) 和诊断CE (与组织病理学一致性>80-90%) 中表现出很高的性能.
- 人工智能在病变分类方面表现出高精度 (>85%) 和实时手术内支持的潜力.
结论:
- 在透镜中,人工智能显示出显著的潜力,可以提高诊断准确性,一致性和手术内决策.
- 未来的研究应该专注于多中心研究,标准化协议,外部验证和可解释的AI用于临床集成.


