Nature:人工智能得益于肠镜的结直肠病变检出率

在交肠镜侦测后杀于交食道癌的人之中，约有60%是因为筛选每一次之中略去了发炎。为此，两名冲绳科学研究医务人员花了8年时长专门研发AI(AI)核心技术，以为了让内窥镜心理医生。

昭和学院北边横滨医院消化性疾病之中心副校长、该项目的联合于法律顾问齐藤信荣忽视大约25%的交食道被通过微型大屏幕寻觅它们的科学研究员忽视了。然而，如果匹配无论如何的数据，深度学习算法可以提高本能的侦测能力。自2013年以来，齐藤的团队以前在与名古屋学院信息核心技术之中心副校长森健作拥护的团队合于作，研发交肠镜AI核心技术。

该组设计了一种统称EndoBRAIN- eye的计算机辅助侦测(CADe)系统对，以减低被忽视的交食道的需求量，以及一种统称EndoBRAIN的计算机辅助鉴定(CADx)辅助工具，它透过了更为准确的类型分析。

这两个系统对的基本AI核心技术是相近的。CADe将建模应主要用途音频框交肠浸润(异常肿块)的特征提取。CADx用到正因如此的特征提取每一次来为了让对发炎顺利进行分类学，以便在实验室之中顺利进行更为参考的临床诊断。

这两种核心技术都为侦测带来了非常大的改进。在一个包含冲绳五个学术之中心数据的大型公开场合交肠镜侦测数据库之中顺利进行测试时，CADe系统对以98%的敏感度和93.7%的特异普遍性标记交食道发炎。腺瘤检出率(ADR)是交肠镜侦测的一项已创设的质量指标，科学研究医务人员及其合于CADe用到的meta分析结果显示，与国际标准人体筛选相比，ADR上升了50%;ADR每上升1%，交食道癌系统性杀亡则减低3%。

上会但重要的胃癌

在交肠镜侦测之中很易于漏诊扁平或凹陷(极为扁平)的（统称非浸润所发发炎）。征象很微小，可能非常少是粘膜颜色的轻微变动和上静脉平滑肌的偏移。齐藤解释说，不管它们的大小如何，凹陷型发炎在并不一定上也更为有可能具有蹂躏普遍性。

凹陷型和横向扩散通常是交肠镜侦测之中最易于被忽视的交食道发炎，它具有恶普遍性潜能。2017年，早期版本的CADx在诊断蹂躏普遍性交食道癌特别抽所发高达94%。如果与超翻转仔细观察为基础用到，CADx也被证明在体内蹂躏普遍性胃癌标记之中具有之外强的能力。超翻转交肠镜通过图形学体内微小的细胞核，可以更为易于地描述的特征。窄近红外成像，其之中特定的蓝色和红色频率主要用途增强微血管内容，亚甲蓝漂白，这有利于图形学的细胞核，也提高了在超翻转内窥镜侦测之中的诊断精度。超翻转影像和漂白镜核心技术还有利于AI区分普遍性和非肉，以及大规模蹂躏普遍性和其他普遍性发炎。因此，AI，为基础翻转和漂白，可以使内窥镜心理医生在现场预测发炎临床。

(上图)AI为了让侦测，(右图)漂白内窥镜结果显示。

节省成本

AI透过的额外速度和可靠普遍性将下降检查和和多次重复交肠镜侦测的成本、时长和风险。精确的诊断也将减低多余治疗。

齐藤等人的科学研究证明，在内窥镜之中可视用到CADx可以考虑到小型、非普遍性食道乙状浸润的诊断。2020年顺利进行的一项科学研究注意到，CADx可能会将交肠镜系统性成本下降7 - 20%。

当屏幕上消失疑似交肠发炎时，可视AI系统对必要立刻就能即刻通知内窥镜心理医生，这将为仔细观察、外科手术或检查和透过更为多时长。另外，该科学研究组还注意到通过用到可视三维重建核心技术，可以减低交肠镜侦测之中的盲点，从而更为好地监测根本无法图形学的区域。

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