In het tijdperk van de digitale geneeskunde is kunstmatige intelligentie (AI) geleidelijk een drijvende kracht geworden voor de innovatie en ontwikkeling van de medische industrie. Op het gebied van spijsverterings- en urine-endoscopie heeft de integratie van AI-technologie het knelpunt van de traditionele handmatige diagnose doorbroken, de transformatie van ‘subjectief oordeel’ naar ‘intelligente precisie’ gerealiseerd en een nieuw hoofdstuk geopend in de nauwkeurige diagnose van spijsverterings- en urinewegaandoeningen. De combinatie van AI en endoscopie verbetert niet alleen de efficiëntie en nauwkeurigheid van de diagnose, maar lost ook de problemen op van een ongelijkmatig aantal artsen en onvoldoende medische middelen in afgelegen gebieden, waardoor de gelijkheid van medische diensten wordt bevorderd.
Traditionele diagnostiek van spijsverterings- en urine-endoscopie is voornamelijk afhankelijk van het subjectieve oordeel van artsen, dat sterk wordt beïnvloed door factoren zoals de ervaring, het energieniveau en het professionele niveau van artsen. In de gastro-enterologie hebben de vroege laesies van het spijsverteringskanaal (zoals vroege maagkanker, darmpoliepen) vaak geen duidelijke kenmerken, en deze worden gemakkelijk over het hoofd gezien door onervaren artsen tijdens endoscopie; in de urologie vereist de identificatie van kleine ureterstenen en vroege blaastumoren een hoge professionele bekwaamheid van artsen, en het aantal verkeerde diagnoses is relatief hoog in primaire medische instellingen. Bovendien is het aantal endoscopieoperaties in grote ziekenhuizen enorm en worden artsen vaak geconfronteerd met het probleem van vermoeidheid, wat het risico op gemiste diagnoses en verkeerde diagnoses verder vergroot.
De opkomst van AI-ondersteunde endoscopische diagnosetechnologie heeft de bovengenoemde problemen effectief opgelost. Door een groot aantal endoscopische beeldgegevens te trainen (waaronder normale weefsels, goedaardige laesies, kwaadaardige laesies, enz.), kunnen AI-algoritmen snel abnormale weefsels identificeren en markeren, en zelfs subtiele verschillen tussen goedaardige en kwaadaardige laesies onderscheiden, wat moeilijk is voor handmatige diagnose. Op dit moment worden AI--ondersteunde endoscopiesystemen op grote schaal gebruikt bij de diagnose van poliepen van het spijsverteringskanaal, vroege maagkanker, blaaskanker, uretertumoren en andere ziekten, waarbij ze uitstekende klinische prestaties laten zien.
Als we het AI-ondersteunde gastro-intestinale endoscopiesysteem als voorbeeld nemen, kan het systeem real-time detectie van gastro-intestinale laesies tijdens de endoscopieoperatie realiseren. Wanneer de endoscoop beelden van het spijsverteringskanaal vastlegt, kan het AI-algoritme de beelden in milliseconden analyseren, het vermoedelijke laesiegebied met een rood kader markeren en de arts ertoe aanzetten zich op observatie te concentreren. Volgens klinische gegevens kan het systeem het detectiepercentage van vroege maagkanker met 20%-30% verbeteren, en het detectiepercentage van darmpoliepen met meer dan 15%, vooral voor kleine poliepen met een diameter van minder dan 5 mm, wat een duidelijker bijkomend effect heeft. In de urologie kan het AI-ondersteunde ureteroscopische diagnosesysteem kleine ureterstenen en vroege uretertumoren nauwkeurig identificeren, en onderscheid maken tussen stenen en tumorweefsel, waardoor artsen een betrouwbare basis krijgen om behandelplannen te formuleren.
Het belangrijkste voordeel van AI-ondersteunde endoscopie ligt in de "hoge efficiëntie, hoge nauwkeurigheid en continuïteit". In tegenstelling tot artsen die vermoeidheid ervaren na langdurig werk-, kan het AI-systeem 24 uur per dag een stabiel diagnostisch niveau handhaven, wat vooral belangrijk is voor grootschalige fysieke onderzoeken- en endoscopie-operaties met grote- volumes. Bovendien kan het AI-systeem de endoscopische beelden in detail registreren en analyseren, automatisch een diagnostisch rapport vormen en de werklast van artsen verminderen, waardoor zij zich meer kunnen concentreren op de behandeling van patiënten.
De popularisering en toepassing van AI-ondersteunde endoscopie kent echter nog steeds enkele uitdagingen. Aan de ene kant vereist de training van AI-algoritmen een groot aantal gelabelde endoscopische beeldgegevens van hoge kwaliteit-, maar de huidige gegevensbronnen zijn relatief verspreid en er is een gebrek aan uniforme standaarden; aan de andere kant is de interpreteerbaarheid van AI-diagnoseresultaten onvoldoende, en moeten artsen nog steeds het definitieve oordeel vellen op basis van hun eigen ervaring, wat de verdere promotie van AI-technologie beperkt. Bovendien zijn de kosten van AI-apparatuur relatief hoog, wat voor sommige primaire medische instellingen moeilijk te dragen is
Met de voortdurende verbetering van de AI-technologie en de geleidelijke verbetering van de normen voor medische gegevens zullen deze problemen geleidelijk worden opgelost. In de toekomst zal AI-ondersteunde endoscopie zich in de richting van intelligentere en gepersonaliseerde richtingen bewegen. De combinatie van AI en big data zal de voorspelling en vroege interventie van spijsverterings- en urinewegaandoeningen mogelijk maken; de integratie van AI en robottechnologie zal een intelligente werking van endoscopie realiseren, waardoor de nauwkeurigheid en veiligheid van de behandeling verder zullen verbeteren. Er wordt aangenomen dat met de diepe integratie van AI en endoscopietechnologie de precisiediagnose en het behandelingsniveau van spijsverterings- en urinewegaandoeningen volledig zullen worden verbeterd, waardoor patiënten betere medische diensten kunnen worden geboden.
