En l'era de la medicina digital, la intel·ligència artificial (IA) s'ha convertit gradualment en una força impulsora bàsica per a la innovació i el desenvolupament de la indústria mèdica. En l'àmbit de l'endoscòpia digestiva i urinària, la integració de la tecnologia d'IA ha trencat el coll d'ampolla del diagnòstic manual tradicional, s'ha adonat de la transformació del "judici subjectiu" a la "precisió intel·ligent" i ha obert un nou capítol en el diagnòstic de precisió de malalties digestives i urinàries. La combinació d'IA i endoscòpia no només millora l'eficiència i la precisió del diagnòstic, sinó que també resol els problemes de nivells desiguals de metges i recursos mèdics insuficients en zones remotes, promovent la igualació dels serveis mèdics.
El diagnòstic tradicional d'endoscòpia digestiva i urinària es basa principalment en el judici subjectiu dels metges, que es veu molt afectat per factors com l'experiència, l'energia i el nivell professional dels metges. En gastroenterologia, les lesions primerenques del tracte digestiu (com el càncer gàstric precoç, pòlips intestinals) sovint no tenen característiques òbvies, i és fàcil que els metges sense experiència les ignorin durant l'endoscòpia; en urologia, la identificació de petits càlculs ureterals i tumors de bufeta precoç requereix una alta capacitat professional dels metges, i la taxa de diagnòstic errònia és relativament alta a les institucions mèdiques primàries. A més, el nombre d'operacions d'endoscòpia als grans hospitals és enorme i els metges sovint s'enfronten al problema de la fatiga, la qual cosa augmenta encara més el risc de diagnòstic perdut i diagnòstic incorrecte.
L'aparició de la tecnologia de diagnòstic endoscòpic assistit per IA-ha resolt eficaçment els problemes anteriors. Mitjançant l'entrenament d'un gran nombre de dades d'imatge endoscòpica (inclosos teixits normals, lesions benignes, lesions malignes, etc.), els algorismes d'IA poden identificar i marcar ràpidament teixits anormals, i fins i tot distingir diferències subtils entre lesions benignes i malignes, cosa que és difícil per al diagnòstic manual. Actualment, els sistemes d'endoscòpia assistida per IA-s'han utilitzat àmpliament en el diagnòstic de pòlips del tracte digestiu, càncer gàstric precoç, càncer de bufeta, tumors ureterals i altres malalties, mostrant un excel·lent rendiment clínic.
Prenent com a exemple el sistema d'endoscòpia gastrointestinal assistida per IA-, el sistema pot realitzar-detecció en temps real de lesions gastrointestinals durant l'operació d'endoscòpia. Quan l'endoscopi captura imatges del tracte digestiu, l'algoritme d'IA pot analitzar les imatges en mil·lisegons, marcar l'àrea de la lesió sospitosa amb un marc vermell i demanar al metge que es concentri en l'observació. Segons les dades clíniques, el sistema pot millorar la taxa de detecció del càncer gàstric precoç en un 20%-30% i la taxa de detecció de pòlips intestinals en més d'un 15%, especialment per a pòlips petits amb un diàmetre inferior a 5 mm, que té un efecte auxiliar més evident. En urologia, el sistema de diagnòstic ureteroscòpic assistit per IA pot identificar amb precisió petites pedres ureterals i tumors ureterals primerencs, i pot distingir entre pedres i teixits tumorals, proporcionant una base fiable perquè els metges formulin plans de tractament.
L'avantatge principal de l'endoscòpia assistida per IA-rau en la seva "alta eficiència, gran precisió i continuïtat". A diferència dels metges que experimentaran fatiga després d'un treball-a llarg termini, el sistema d'IA pot mantenir un nivell de diagnòstic estable les 24 hores del dia, cosa que és especialment important per a exàmens físics a gran-escala i operacions d'endoscòpia de gran-volum. A més, el sistema d'IA pot registrar i analitzar les imatges endoscòpiques en detall, formar un informe de diagnòstic automàticament i reduir la càrrega de treball dels metges, cosa que els permet centrar-se més en el tractament dels pacients.
Tanmateix, la popularització i l'aplicació de l'endoscòpia assistida per IA-encara s'enfronten a alguns reptes. D'una banda, l'entrenament d'algoritmes d'IA requereix un gran nombre de dades d'imatges endoscòpiques etiquetades d'alta-qualitat, però els recursos de dades actuals estan relativament dispersos i hi ha una manca d'estàndards unificats; d'altra banda, la interpretabilitat dels resultats del diagnòstic d'IA és insuficient i els metges encara han de fer el judici final basat en la seva pròpia experiència, cosa que limita la promoció de la tecnologia d'IA. A més, el cost dels equips d'IA és relativament elevat, cosa que és difícil de suportar per a algunes institucions mèdiques primàries
Amb la millora contínua de la tecnologia d'IA i la millora gradual dels estàndards de dades mèdiques, aquests problemes es solucionaran gradualment. En el futur, l'endoscòpia assistida per IA-avançarà cap a direccions més intel·ligents i personalitzades. La combinació d'IA i big data permetrà la predicció i intervenció primerenca de malalties digestives i urinàries; La integració de la IA i la tecnologia del robot realitzarà un funcionament intel·ligent de l'endoscòpia, millorant encara més la precisió i la seguretat del tractament. Es creu que amb la profunda integració de la IA i la tecnologia d'endoscòpia, el diagnòstic de precisió i el nivell de tractament de les malalties digestives i urinàries es milloraran de manera integral, oferint millors serveis mèdics als pacients.
