Dalam era perubatan digital, kecerdasan buatan (AI) secara beransur-ansur menjadi daya penggerak teras untuk inovasi dan pembangunan industri perubatan. Dalam bidang penghadaman dan endoskopi kencing, integrasi teknologi AI telah memecahkan kesesakan diagnosis manual tradisional, merealisasikan transformasi daripada "penghakiman subjektif" kepada "ketepatan pintar", dan membuka lembaran baharu dalam diagnosis ketepatan penyakit pencernaan dan kencing. Gabungan AI dan endoskopi bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan ketepatan diagnosis tetapi juga menyelesaikan masalah tahap klinik yang tidak sekata dan sumber perubatan yang tidak mencukupi di kawasan terpencil, menggalakkan penyamaan perkhidmatan perubatan.
Diagnosis endoskopi penghadaman dan kencing tradisional terutamanya bergantung pada pertimbangan subjektif doktor, yang banyak dipengaruhi oleh faktor seperti pengalaman, tenaga dan tahap profesional doktor. Dalam gastroenterologi, lesi awal saluran penghadaman (seperti kanser gastrik awal, polip usus) selalunya tidak mempunyai ciri yang jelas, dan ia mudah dilepaskan oleh doktor yang tidak berpengalaman semasa endoskopi; dalam urologi, pengenalpastian batu ureter kecil dan tumor pundi kencing awal memerlukan keupayaan profesional doktor yang tinggi, dan kadar misdiagnosis agak tinggi di institusi perubatan utama. Di samping itu, bilangan operasi endoskopi di hospital besar adalah besar, dan doktor sering menghadapi masalah keletihan, yang seterusnya meningkatkan risiko terlepas diagnosis dan salah diagnosis.
Kemunculan teknologi diagnosis endoskopik berbantukan AI telah menyelesaikan masalah di atas dengan berkesan. Dengan melatih sejumlah besar data imej endoskopik (termasuk tisu normal, lesi jinak, lesi malignan, dsb.), algoritma AI boleh mengenal pasti dan menandakan tisu abnormal dengan cepat, malah membezakan perbezaan halus antara lesi jinak dan malignan, yang sukar untuk diagnosis manual. Pada masa ini, sistem endoskopi berbantukan AI -telah digunakan secara meluas dalam diagnosis polip saluran penghadaman, kanser gastrik awal, kanser pundi kencing, tumor ureter dan penyakit lain, menunjukkan prestasi klinikal yang cemerlang.
Mengambil-sistem endoskopi gastrousus berbantu AI sebagai contoh, sistem itu boleh merealisasikan-pengesanan masa sebenar lesi gastrousus semasa operasi endoskopi. Apabila endoskopi menangkap imej saluran pencernaan, algoritma AI boleh menganalisis imej dalam milisaat, menandakan kawasan lesi yang disyaki dengan bingkai merah dan menggesa doktor untuk memfokuskan pada pemerhatian. Menurut data klinikal, sistem ini boleh meningkatkan kadar pengesanan kanser gastrik awal sebanyak 20%-30%, dan kadar pengesanan polip usus lebih daripada 15%, terutamanya untuk polip kecil dengan diameter kurang daripada 5mm, yang mempunyai kesan tambahan yang lebih jelas. Dalam urologi, sistem diagnosis ureteroskopi yang dibantu AI boleh mengenal pasti dengan tepat batu ureter kecil dan tumor ureter awal, dan boleh membezakan antara batu dan tisu tumor, menyediakan asas yang boleh dipercayai untuk doktor merumuskan pelan rawatan.
Kelebihan teras endoskopi berbantukan AI-terletak pada "kecekapan tinggi, ketepatan tinggi dan kesinambungan". Tidak seperti doktor yang akan mengalami keletihan selepas bekerja-panjang, sistem AI boleh mengekalkan tahap diagnostik yang stabil 24 jam sehari, yang amat penting untuk-pemeriksaan fizikal berskala besar dan-operasi endoskopi volum tinggi. Selain itu, sistem AI boleh merakam dan menganalisis imej endoskopik secara terperinci, membentuk laporan diagnostik secara automatik dan mengurangkan beban kerja doktor, membolehkan mereka memberi lebih tumpuan kepada rawatan pesakit.
Walau bagaimanapun, pempopularan dan aplikasi endoskopi berbantukan AI-masih menghadapi beberapa cabaran. Di satu pihak, latihan algoritma AI memerlukan sejumlah besar-data imej endoskopik berlabel berkualiti tinggi, tetapi sumber data semasa agak berselerak dan terdapat kekurangan piawaian bersatu; sebaliknya, kebolehtafsiran keputusan diagnosis AI tidak mencukupi, dan doktor masih perlu membuat pertimbangan muktamad berdasarkan pengalaman mereka sendiri, yang mengehadkan promosi lanjut teknologi AI. Di samping itu, kos peralatan AI agak tinggi, yang sukar untuk ditanggung oleh sesetengah institusi perubatan utama.
Dengan peningkatan berterusan teknologi AI dan peningkatan beransur-ansur standard data perubatan, masalah ini akan diselesaikan secara beransur-ansur. Pada masa hadapan, endoskopi berbantukan AI-akan bergerak ke arah yang lebih pintar dan diperibadikan. Gabungan AI dan data besar akan merealisasikan ramalan dan campur tangan awal penyakit pencernaan dan kencing; penyepaduan teknologi AI dan robot akan merealisasikan operasi pintar endoskopi, meningkatkan lagi ketepatan dan keselamatan rawatan. Adalah dipercayai bahawa dengan integrasi mendalam AI dan teknologi endoskopi, diagnosis ketepatan dan tahap rawatan penyakit pencernaan dan kencing akan dipertingkatkan secara menyeluruh, membawa perkhidmatan perubatan yang lebih baik kepada pesakit.
