Nature:人工智能大大提高肠镜的结小肠病变检出率

在交肠镜体检后死于交腹腔癌的人中所，约有60%是因为SNP过程中所写明了原发病态。为此，两名日本学术研究人员花了8年整整专门开发AI(AI)控制系统设计，以帮助内窥镜外科医生。

明治时代大学北名古屋医院磨碎交核病中所心主任、该项目地联合负责人工藤信荣认为左右25%的交腹腔被通过微型摄像机追寻它们的研究员显然了。然而，如果匹配应该的数据，深度研读算法可以进一步提高人类的体检并能。自2013年以来，工藤的一个团队一直在与名古屋大学信息控制系统设计中所心主任森健作领导的一个团队合作开发，开发交肠镜AI控制系统设计。

该组设计了一种称做EndoBRAIN- eye的计算机辅助体检(CADe)控制系统，以缩减被显然的交腹腔的数量，以及一种称做EndoBRAIN的计算机辅助深入研究(CADx)工具，它给予了来得准确的类型评估。

这两个控制系统的基本AI控制系统设计是相近的。CADe将神经网络应运用于视频上端交肠息肉(出现异常囊肿)的特质提取。CADx用作同所发的特质提取过程来帮助对原发病态顺利完成类群，以便在研究小组中所顺利完成来得简要的组织学病因。

这两种控制系统设计都为体检带来了很大的改进。在一个涵盖日本五个学术学术研究中所心数据的大型披露交肠镜体检数据库中所顺利完成验证时，CADe控制系统以98%的敏感病态和93.7%的特异病态识别交腹腔原发病态。腺瘤检出率(ADR)是交肠镜体检的一项已构建的质量指标，学术研究人员及其合CADe用作的meta分析显示，与标准人体SNP相比，ADR缩减了50%;ADR每缩减1%，交腹腔癌相关丧生则缩减3%。

细微但重要的结核病

在交肠镜体检中所很容易漏诊扁平或突起(相当扁平)的（称做非息肉所发原发病态）。病征很非常大，可能仅是粘膜橙色的明显变化和上皮肤上毛细血管的翻转。工藤解释知道，不管它们的较小如何，突起型原发病态在本质上也来得则会具备蹂躏病态。

突起型和横向扩散通常是交肠镜体检中所最容易被显然的交腹腔原发病态，它具备恶病态创造力。2017年，早期修改版的CADx在病因蹂躏病态交腹腔癌不足之处准确率平均94%。如果与时是反转观察交合用作，CADx也被断言在细胞内蹂躏病态结核病识别中所具备同所发极强的并能。时是反转交肠镜通过图形细胞内表面的真核细胞，可以来得容易地描述的特质。较宽红外成像，其中所特定的白色和浅绿色波长运用于增极强小肠显然，亚甲蓝切片，这有助于图形的真核细胞，也进一步提高了在时是反转内窥镜体检中所的病因精度。时是反转图像和切片镜控制系统设计还有助于AI区分病态和非肉，以及大规模蹂躏病态和其他病态原发病态。因此，AI，交合反转和切片，可以使内窥镜外科医生在现场得出原发病态组织学。

(左图)AI帮助体检，(所示)切片内窥镜显示。

小型化

AI给予的额外速度和准确病态将进一步提高解剖和重复交肠镜体检的效益、整整和高风险。精确的病因也将缩减多余疗程。

工藤等人的学术研究表明，在内窥镜中所即时用作CADx可以实现小型、非病态腹腔乙状息肉的病因。2020年顺利完成的一项学术研究推测，CADx则会将交肠镜相关效益进一步提高7 - 20%。

当萤幕上出现据悉交肠原发病态时，即时AI控制系统应该很快就能赶紧告知内窥镜外科医生，这将为观察、切除或解剖给予来得多整整。另外，该学术研究组还推测通过用作即时三维重建控制系统设计，可以缩减交肠镜体检中所的盲点，从而来得好地监测难以图形的区域。

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