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Striving for quality improvement: can artificial intelligence help?
Best Practice & Research Clinical Gastroenterology ( IF 3.2 ) Pub Date : 2020-12-29 , DOI: 10.1016/j.bpg.2020.101722
P Sinonquel 1 , R Bisschops 1
Affiliation  

Artificial intelligence (AI) is of keen interest for global health development as potential support for current human shortcomings. Gastrointestinal (GI) endoscopy is an excellent substrate for AI, since it holds the genuine potential to improve quality in GI endoscopy and overall patient care by improving detection and diagnosis guiding the endoscopists in performing endoscopy to the highest quality standards. The possibility of large data acquisitioning to refine algorithms makes implementation of AI into daily practice a potential reality. With the start of a new era adopting deep learning, large amounts of data can easily be processed, resulting in better diagnostic performances. In the upper gastrointestinal tract, research currently focusses on the detection and characterization of neoplasia, including Barrett’s, squamous cell and gastric carcinoma, with an increasing amount of AI studies demonstrating the potential and benefit of AI–augmented endoscopy. Deep learning applied to small bowel video capsule endoscopy also appears to enhance pathology detection and reduce capsule reading time. In the colon, multiple prospective trials including five randomized trials, showed a consistent improvement in polyp and adenoma detection rates, one of the main quality indicators in endoscopy. There are however potential additional roles for AI to assist in quality improvement of endoscopic procedures, training and therapeutic decision making. Further large-scale, multicenter validation trials are required before AI–augmented diagnostic gastrointestinal endoscopy can be integrated into our routine clinical practice.



中文翻译:

力求品质提升:人工智能能帮上忙吗?

人工智能 (AI) 作为对当前人类缺点的潜在支持,对全球健康发展具有浓厚的兴趣。胃肠 (GI) 内窥镜检查是 AI 的绝佳基础,因为它具有通过改进检测和诊断来提高 GI 内窥镜检查质量和整体患者护理质量的真正潜力,指导内窥镜医师按照最高质量标准进行内窥镜检查。大数据采集以改进算法的可能性使得将人工智能实施到日常实践中成为潜在的现实。随着采用深度学习的新时代的开始,可以轻松处理大量数据,从而获得更好的诊断性能。在上消化道中,目前的研究重点是肿瘤的检测和表征,包括 Barrett's、鳞状细胞癌和胃癌,越来越多的 AI 研究证明了 AI 增强内窥镜检查的潜力和益处。应用于小肠视频胶囊内窥镜检查的深度学习似乎也可以增强病理检测并减少胶囊读取时间。在结肠方面,包括五项随机试验在内的多项前瞻性试验表明,息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。随着越来越多的 AI 研究证明了 AI 增强内窥镜检查的潜力和好处。应用于小肠视频胶囊内窥镜检查的深度学习似乎也可以增强病理检测并减少胶囊读取时间。在结肠方面,包括五项随机试验在内的多项前瞻性试验表明,息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。随着越来越多的 AI 研究证明了 AI 增强内窥镜检查的潜力和好处。应用于小肠视频胶囊内窥镜检查的深度学习似乎也可以增强病理检测并减少胶囊读取时间。在结肠方面,包括五项随机试验在内的多项前瞻性试验表明,息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强诊断性胃肠内镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。应用于小肠视频胶囊内窥镜检查的深度学习似乎也可以增强病理检测并减少胶囊读取时间。在结肠方面,包括五项随机试验在内的多项前瞻性试验表明,息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。应用于小肠视频胶囊内窥镜检查的深度学习似乎也可以增强病理检测并减少胶囊读取时间。在结肠方面,包括五项随机试验在内的多项前瞻性试验表明,息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。息肉和腺瘤检出率持续提高,这是内窥镜检查的主要质量指标之一。然而,人工智能在协助内窥镜手术、培训和治疗决策的质量改进方面还有潜在的额外作用。在将 AI 增强的诊断性胃肠内窥镜检查整合到我们的常规临床实践中之前,还需要进一步的大规模、多中心验证试验。

更新日期:2020-12-29
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