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人工智能辅助结直肠息肉光学诊断

窄带成像（NBI）可用于判断结直肠息肉是腺瘤还是增生。最新发表在Gastroenterology的研究旨在探索人工智能（AI）系统是否可以提高不同技术水平内窥镜医师对息肉特征判断的准确性。该研究开发了卷积神经网络（CNNs），用于评估小型结直肠息肉。使用来自1379位患者的1100个腺瘤性息肉和1050个增生性息肉图像来训练CNN，接着对该系统进行测试，并比较不同技术水平的内窥镜医师（新手、专家、经NBI培训的专家）与CNN对180例腺瘤和120例增生性息肉图像评估的准确性。随后，内窥镜医师根据CNN处理结果评估息肉图像。该研究发现CNN系统对腺瘤性和增生性小息肉的辨别准确率高于内窥镜医师总体辨别准确率。内窥镜医师在CNN评价的基础上进行辨别，整体准确率显著提高，尤其是新手内窥镜医师，在没有经过额外训练的情况下，其辨别准确率可接近专家水平。此外，CNN处理结果显著减少内镜师诊断时间，由3.92秒/息肉降至3.37秒/息肉。该CNN辅助系统可以降低内窥镜医师的技术水平依赖性和成本。

结直肠癌 Deep learning colorectal cancer cancer screening diagnostic