综述：内镜检查中人工智能辅助的实时检测与分类

《Current Treatment Options in Gastroenterology》：AI-Assisted Real-Time Detection and Classification during Endoscopy

　　

摘要

综述目的

本叙述性综述旨在描述当前实时人工智能辅助检测与表征胃肠道肿瘤在上消化道内镜和结肠镜中的应用现状，重点关注基于视频或实时内镜场景的研究。

最新发现

在所有胃肠道检查场景中，实时人工智能系统已展现出较高的独立诊断准确性——可根据适应症和训练集的不同达到高灵敏度和高特异度。在上消化道内镜方面，计算机辅助检测（CADe）系统能够降低肿瘤漏诊率，并将非专家在早期胃癌、食管鳞状细胞癌以及Barrett食管相关肿瘤中的表现提升至专家水平。在计算机辅助诊断（CADx）工具方面，病变评估时对浸润深度的预测显示出令人鼓舞的准确性，但在所有上消化道肿瘤中的表现仍较为有限。

在随机对照试验中，CADe结肠镜与腺瘤检出率约20%的相对提升相关，尽管真实世界研究的结果不太乐观。其转化为降低结直肠癌死亡率的效果尚未得到证实。CADx支持的"诊断后留观"策略近期显示出令人鼓舞的可行性，可能实现更安全且更具成本效益的息肉管理。

总结

实时人工智能内镜工具在减少漏诊病变和缩小内镜医师之间的表现差距方面显示出持续的潜力。然而，在西方人群中的泛化能力、真实世界有效性、技能退化的风险以及在临床实践中伦理整合等问题，仍是推荐大规模推广之前需要解决的关键挑战。