В ерата на дигиталната медицина изкуственият интелект (AI) постепенно се превърна в основна движеща сила за иновациите и развитието на медицинската индустрия. В областта на храносмилателната и уринарната ендоскопия, интегрирането на AI технологията прекъсна тясното място на традиционната ръчна диагностика, реализира трансформацията от „субективна преценка“ към „интелигентна прецизност“ и отвори нова глава в прецизната диагностика на храносмилателни и пикочни заболявания. Комбинацията от изкуствен интелект и ендоскопия не само подобрява ефективността и точността на диагностицирането, но също така решава проблемите с неравномерните нива на клиницистите и недостатъчните медицински ресурси в отдалечени райони, като насърчава изравняването на медицинските услуги.
Традиционната диагностика чрез ендоскопия на храносмилането и урината разчита главно на субективната преценка на клиницистите, която е силно повлияна от фактори като опита, енергията и професионалното ниво на лекарите. В гастроентерологията ранните лезии на храносмилателния тракт (като ранен рак на стомаха, чревни полипи) често нямат очевидни характеристики и е лесно да бъдат пропуснати от неопитни лекари по време на ендоскопия; в урологията идентифицирането на малки камъни в уретера и ранни тумори на пикочния мехур изисква висока професионална способност на лекарите, а процентът на погрешни диагнози е сравнително висок в първичните лечебни заведения. В допълнение, броят на ендоскопските операции в големите болници е огромен и клиницистите често се сблъскват с проблема с умората, което допълнително увеличава риска от пропусната диагноза и грешна диагноза.
Появата на-подпомогната от изкуствен интелект технология за ендоскопска диагностика ефективно реши горните проблеми. Чрез обучение на голям брой данни от ендоскопски изображения (включително нормални тъкани, доброкачествени лезии, злокачествени лезии и т.н.), AI алгоритмите могат бързо да идентифицират и маркират анормални тъкани и дори да разграничат фините разлики между доброкачествени и злокачествени лезии, което е трудно за ръчна диагностика. Понастоящем ендоскопските системи с изкуствен интелект- са широко използвани при диагностицирането на полипи на храносмилателния тракт, ранен рак на стомаха, рак на пикочния мехур, тумори на уретера и други заболявания, като показват отлично клинично представяне.
Като вземем за пример системата за стомашно-чревна ендоскопия, подпомагана от изкуствен интелект-, системата може да реализира-откриване в реално време на стомашно-чревни лезии по време на ендоскопската операция. Когато ендоскопът заснема изображения на храносмилателния тракт, AI алгоритъмът може да анализира изображенията за милисекунди, да маркира предполагаемата зона на лезия с червена рамка и да подкани клинициста да се съсредоточи върху наблюдението. Според клиничните данни системата може да подобри степента на откриване на ранен рак на стомаха с 20%-30% и степента на откриване на чревни полипи с повече от 15%, особено за малки полипи с диаметър по-малък от 5 mm, което има по-очевиден спомагателен ефект. В урологията системата за уретероскопска диагностика, подпомагана от AI, може точно да идентифицира малки камъни в уретера и ранни тумори на уретера и може да прави разлика между камъни и туморни тъкани, осигурявайки надеждна основа за клиницистите да формулират планове за лечение.
Основното предимство на ендоскопията с изкуствен интелект-се крие в нейната „висока ефективност, висока точност и непрекъснатост“. За разлика от клиницистите, които ще изпитат умора след дългосрочна-работа, AI системата може да поддържа стабилно диагностично ниво 24 часа на ден, което е особено важно за широко-мащабни физически прегледи и голям-обемни ендоскопски операции. Освен това системата с изкуствен интелект може да записва и анализира детайлно ендоскопските изображения, да формира автоматично диагностичен доклад и да намали натоварването на клиницистите, което им позволява да се съсредоточат повече върху лечението на пациентите.
Въпреки това, популяризирането и прилагането на-асистирана ендоскопия все още е изправено пред някои предизвикателства. От една страна, обучението на AI алгоритми изисква голям брой високо-качествени маркирани данни за ендоскопски изображения, но настоящите ресурси от данни са относително разпръснати и липсват унифицирани стандарти; от друга страна, интерпретируемостта на диагностичните резултати от AI е недостатъчна и клиницистите все още трябва да направят окончателната преценка въз основа на собствения си опит, което ограничава по-нататъшното популяризиране на технологията AI. В допълнение, цената на оборудването с изкуствен интелект е сравнително висока, което е трудно да се понесе от някои първични медицински институции
С непрекъснатото усъвършенстване на AI технологията и постепенното подобряване на стандартите за медицински данни, тези проблеми ще бъдат постепенно решени. В бъдеще AI-асистираната ендоскопия ще премине към по-интелигентни и персонализирани посоки. Комбинацията от AI и големи данни ще реализира прогнозирането и ранната намеса на храносмилателни и пикочни заболявания; интегрирането на изкуствен интелект и роботизирана технология ще реализира интелигентна работа на ендоскопията, като допълнително ще подобри точността и безопасността на лечението. Смята се, че с дълбоката интеграция на AI и ендоскопската технология, прецизната диагностика и нивото на лечение на храносмилателни и пикочни заболявания ще бъдат цялостно подобрени, което ще осигури по-добри медицински услуги за пациентите.
