I den digitale medicins æra er kunstig intelligens (AI) efterhånden blevet en kernedrivkraft for innovation og udvikling af den medicinske industri. Inden for fordøjelses- og urinendoskopi har integrationen af AI-teknologi brudt flaskehalsen i traditionel manuel diagnose, realiseret transformationen fra "subjektiv bedømmelse" til "intelligent præcision" og åbnet et nyt kapitel i præcisionsdiagnostik af fordøjelses- og urinvejssygdomme. Kombinationen af kunstig intelligens og endoskopi forbedrer ikke kun effektiviteten og nøjagtigheden af diagnosen, men løser også problemerne med ujævne niveauer af klinikere og utilstrækkelige medicinske ressourcer i fjerntliggende områder, hvilket fremmer udligningen af medicinske tjenester.
Traditionel fordøjelses- og urinendoskopi-diagnose er hovedsageligt afhængig af klinikernes subjektive bedømmelse, som i høj grad påvirkes af faktorer som lægernes erfaring, energi og professionelle niveau. Inden for gastroenterologi har de tidlige læsioner i fordøjelseskanalen (såsom tidlig mavekræft, tarmpolypper) ofte ingen tydelige karakteristika, og det er let at blive savnet af uerfarne læger under endoskopi; i urologi kræver identifikation af små ureterale sten og tidlige blæretumorer høj faglig dygtighed hos læger, og fejldiagnosticeringsraten er relativt høj i primære medicinske institutioner. Derudover er antallet af endoskopioperationer på store hospitaler enormt, og klinikere står ofte over for problemet med træthed, hvilket yderligere øger risikoen for manglende diagnose og fejldiagnosticering.
Fremkomsten af AI-assisteret endoskopisk diagnoseteknologi har effektivt løst ovenstående problemer. Ved at træne et stort antal endoskopiske billeddata (herunder normalt væv, godartede læsioner, ondartede læsioner osv.), kan AI-algoritmer hurtigt identificere og markere unormalt væv og endda skelne subtile forskelle mellem godartede og ondartede læsioner, hvilket er vanskeligt for manuel diagnose. På nuværende tidspunkt er AI--assisterede endoskopisystemer blevet brugt i vid udstrækning til diagnosticering af polypper i fordøjelseskanalen, tidlig mavekræft, blærekræft, uretertumorer og andre sygdomme, som viser fremragende klinisk ydeevne.
Tager man det AI-assisterede gastrointestinale endoskopisystem som eksempel, kan systemet realisere realtidsdetektion af gastrointestinale læsioner under endoskopioperationen. Når endoskopet optager billeder af fordøjelseskanalen, kan AI-algoritmen analysere billederne i millisekunder, markere det formodede læsionsområde med en rød ramme og bede klinikeren om at fokusere på observation. Ifølge kliniske data kan systemet forbedre detektionsraten for tidlig mavekræft med 20 %-30 %, og detektionsraten for tarmpolypper med mere end 15 %, især for små polypper med en diameter på mindre end 5 mm, hvilket har en mere åbenlys hjælpeeffekt. Inden for urologi kan det AI-assisterede ureteroskopiske diagnosesystem nøjagtigt identificere små ureterale sten og tidlige ureterale tumorer og kan skelne mellem sten og tumorvæv, hvilket giver et pålideligt grundlag for klinikere til at formulere behandlingsplaner.
Kernefordelen ved AI-assisteret endoskopi ligger i dens "høje effektivitet, høje nøjagtighed og kontinuitet". I modsætning til klinikere, der vil opleve træthed efter længere-arbejde, kan AI-systemet opretholde et stabilt diagnostisk niveau 24 timer i døgnet, hvilket er særligt vigtigt for fysiske undersøgelser i stor skala og-endoskopioperationer i stor skala. Derudover kan AI-systemet optage og analysere de endoskopiske billeder i detaljer, danne en diagnostisk rapport automatisk og reducere klinikernes arbejdsbyrde, hvilket giver dem mulighed for at fokusere mere på behandlingen af patienter.
Men populariseringen og anvendelsen af AI-assisteret endoskopi står stadig over for nogle udfordringer. På den ene side kræver træningen af AI-algoritmer et stort antal mærkede endoskopiske billeddata af høj-kvalitet, men de nuværende dataressourcer er relativt spredte, og der mangler ensartede standarder; på den anden side er fortolkningen af AI-diagnoseresultater utilstrækkelig, og klinikere mangler stadig at træffe den endelige bedømmelse baseret på deres egne erfaringer, hvilket begrænser den videre promovering af AI-teknologi. Derudover er omkostningerne til kunstig intelligens-udstyr relativt høje, hvilket er vanskeligt for nogle primære medicinske institutioner at bære
Med den løbende forbedring af AI-teknologi og den gradvise forbedring af medicinske datastandarder vil disse problemer gradvist blive løst. I fremtiden vil AI-assisteret endoskopi bevæge sig mod mere intelligente og personlige retninger. Kombinationen af kunstig intelligens og big data vil realisere forudsigelsen og tidlig intervention af fordøjelses- og urinvejssygdomme; integrationen af AI og robotteknologi vil realisere intelligent drift af endoskopi, hvilket yderligere forbedrer nøjagtigheden og sikkerheden af behandlingen. Det antages, at med den dybe integration af kunstig intelligens og endoskopiteknologi vil præcisionsdiagnose og behandlingsniveauet for fordøjelses- og urinvejssygdomme blive væsentligt forbedret, hvilket giver bedre medicinske tjenester til patienterne.
