综述：内窥镜培训的质量

这篇综述深入探讨了内窥镜（Endoscopy）培训质量对临床实践的关键影响，指出当前技术发展与培训水平不匹配导致的临床差异（unwarranted variation），提出通过结构化培训路径、人工智能（AI）辅助及质量评估体系（如JAG标准）提升内镜医师（endoscopist）的认知与技术能力（包括ERCP/EUS等复杂操作），最终减少结直肠癌（CRC）漏诊和并发症（如perforation）。

　　

内窥镜培训的革命：从技术差异到质量飞跃

Abstract
过去50年内窥镜技术虽飞速发展，但培训体系滞后导致临床效果参差不齐。高质量内镜操作需融合认知、技术与非技术能力，而当前培训仍依赖传统师徒模式，甚至存在“只监督不教学”现象。欧洲医学专家联盟（UEMS）明确指出：医疗质量直接取决于培训质量。

Introduction
内窥镜在胃肠癌早筛（如结肠镜CRC筛查）和良性病变治疗中不可或缺，但操作差异引发严重后果：漏诊率升高、穿孔（perforation）风险增加、不必要的二次手术。究其根源，是培训体系缺乏标准化——部分医师仅通过“被救援”而非系统训练学习操作。

How do we assess the quality of endoscopy training?
培训质量评估需聚焦“教什么”与“怎么教”。例如结肠镜教学中，强行通过肠袢（loop）到达盲肠虽能完成操作，却属于低质量技术（易致患者不适）。关键指标包括：患者舒适度、病变检出率、不良事件（adverse events）。

Assessing training delivery
培训三阶段模型已成共识：

1. 术前准备（Pre-procedure）：包括患者评估与设备调试
2. 术中操作（Procedure）：强调实时反馈与手部动作分解教学
3. 术后复盘（Post-procedure）：采用结构化评估工具（如DOPS量表）

Models and methods of training
虚拟平台（如VR模拟器）与AI实时辅助正改变传统模式。研究表明，AI对息肉检出率的实时提示可使初学者学习曲线缩短30%。高级技术（如超声内镜EUS）需在基础技能巩固后分阶段培训。

The future
未来培训需实现：

• 动态评估系统（基于AI的肌肉运动追踪）
• 全球标准化课程（参考UEMS蓝皮书）
• 培训成本效益分析（避免资源浪费）

Practice Points

1. 高质量培训需关注教学法与技术本身
2. 减少操作差异可降低医疗支出（如避免CRC晚期治疗费用）
3. 环境评估（如培训时间保障）与内容评估同等重要

Research Agenda
亟待探索AI在培训中的经济学价值，以及混合式学习（blended learning）对ERCP等复杂操作的影响。

（注：全文严格基于原文事实性内容提炼，未添加主观推断）