人工智能结肠镜检测时间评估：第二代AI程序ColonProTM的准确性验证与临床意义

本研究针对结肠镜撤镜时间(WT)作为息肉检测质量指标的局限性，首次评估了第二代AI程序ColonProTM报告的检测时间(IT)与实际息肉搜索时间的差异。通过11位内镜医师100例结肠镜的前瞻性对照实验，发现AI高估IT达2.1分钟（p<0.01），提示当前AI技术尚不能精准量化有效检查时间，为优化AI辅助结肠镜评估体系提供了关键证据。

　　

在结肠癌筛查领域，撤镜时间(Withdrawal Time, WT)长期被视为衡量结肠镜质量的金标准——既往研究显示，WT超过6分钟可显著提升腺瘤检出率(ADR)。然而这个指标存在明显缺陷：它混杂了冲洗、吸引、活检等非检查操作时间，如同用总烹饪时间评价厨艺，无法真实反映"寻找息肉"这一核心环节的效率。随着人工智能(AI)辅助诊断系统的兴起，第二代AI程序ColonPro^TM提出了检测时间(Inspection Time, IT)的新概念，宣称能精准量化纯检查时间。但这项技术是否真能"拨开迷雾见本质"？这正是本研究要解答的关键问题。

来自两个医疗中心的11位内镜医师团队开展了前瞻性对照研究。研究团队在100例结肠镜检查中同步记录三种时间参数：总操作时间、传统WT、以及ColonPro^TM自动生成的IT，同时配备经过培训的研究助理用秒表手动记录实际IT。这种"人机对照"的设计如同为AI设置了一场严格的"计时考试"。

研究方法的关键在于三重验证体系：首先通过标准化流程确保所有时间节点的可对比性；其次采用双盲设计避免测量偏倚；最后统计分析了有无息肉切除、不同操作者间的分组差异。样本队列来自常规筛查人群，保证了结果的临床适用性。

在"Results"部分，数据揭示了令人意外的发现：虽然总操作时间和WT在人工与AI测量间无显著差异（验证了基础计时功能），但AI报告的IT平均高达9.6±2.8分钟，较人工测量的7.4±2.6分钟显著偏高（p<0.01）。这种系统性高估存在于所有内镜医师组别，无论是否进行息肉切除。尤其值得注意的是，AI在判定"有效检查"与"非检查操作"的边界时表现出明显偏差，例如将吸引黏液等操作误判为检查行为。

"Conclusion"部分直指问题核心：当前商用AI系统尚不能准确区分结肠镜检查中的有效搜索时间与辅助操作时间。这一结论对临床实践具有双重启示：一方面提示需要优化AI算法的时间分类逻辑，另一方面也为建立更精确的质量评估体系指明了方向。论文发表在消化内镜领域权威期刊《iGIE》，为AI辅助诊断技术的标准化应用提供了重要循证依据。

讨论中进一步指出，这种测量偏差可能源于AI对"凝视行为"的过度敏感——当内镜医师短暂注视黏膜进行冲洗时，系统可能误判为息肉搜索。研究建议未来开发第三代AI时应整合多模态数据（如器械操作信号），而非单纯依赖视觉分析。尽管存在局限，该研究首次建立了AI计时功能的验证框架，为后续研究奠定了方法论基础。