У ери дигиталне медицине, вештачка интелигенција (АИ) је постепено постала кључна покретачка снага за иновације и развој медицинске индустрије. У области дигестивне и уринарне ендоскопије, интеграција АИ технологије разбила је уско грло традиционалне мануелне дијагнозе, реализовала трансформацију од „субјективног просуђивања“ ка „интелигентној прецизности“, и отворила ново поглавље у прецизној дијагнози дигестивних и уринарних болести. Комбинација АИ и ендоскопије не само да побољшава ефикасност и тачност дијагнозе, већ и решава проблеме неуједначеног нивоа клиничара и недовољних медицинских ресурса у удаљеним областима, промовишући изједначавање медицинских услуга.
Традиционална дигестивна и уринарна ендоскопска дијагноза се углавном ослања на субјективну процену клиничара, на коју у великој мери утичу фактори као што су искуство, енергија и професионални ниво лекара. У гастроентерологији, ране лезије дигестивног тракта (као што су рани рак желуца, полипи црева) често немају очигледне карактеристике, а неискусни лекари их лако могу пропустити током ендоскопије; у урологији, идентификација малих уретералних камена и раних тумора мокраћне бешике захтева високу стручну способност лекара, а стопа погрешних дијагноза је релативно висока у примарним медицинским установама. Поред тога, број ендоскопских операција у великим болницама је огроман, а клиничари се често суочавају са проблемом умора, што додатно повећава ризик од промашене дијагнозе и погрешне дијагнозе.
Појава технологије ендоскопске дијагностике уз помоћ вештачке интелигенције{0}} ефикасно је решила горенаведене проблеме. Обучавањем великог броја података о ендоскопској слици (укључујући нормална ткива, бенигне лезије, малигне лезије итд.), АИ алгоритми могу брзо да идентификују и обележе абнормална ткива, па чак и разликују суптилне разлике између бенигних и малигних лезија, што је тешко за ручну дијагнозу. Тренутно се ендоскопски системи потпомогнути вештачком интелигенцијом широко користе у дијагнози полипа дигестивног тракта, раног рака желуца, рака бешике, тумора уретера и других болести, показујући одличне клиничке перформансе.
Узимајући систем гастроинтестиналне ендоскопије уз помоћ АИ-као пример, систем може да реализује-детекцију гастроинтестиналних лезија у реалном времену током операције ендоскопије. Када ендоскоп сними слике дигестивног тракта, АИ алгоритам може анализирати слике у милисекундама, означити сумњиво подручје лезије црвеним оквиром и подстаћи клиничара да се фокусира на посматрање. Према клиничким подацима, систем може да побољша стопу откривања раног карцинома желуца за 20%-30%, и стопу откривања полипа црева за више од 15%, посебно за мале полипе пречника мањег од 5мм, што има очигледнији помоћни ефекат. У урологији, уретероскопски дијагностички систем уз помоћ вештачке интелигенције може прецизно идентификовати сићушне каменчиће уретера и ране туморе уретера, и може разликовати камење и туморска ткива, пружајући поуздану основу клиничарима да формулишу планове лечења.
Основна предност ендоскопије уз помоћ вештачке интелигенције{0}} лежи у њеној „високој ефикасности, високој прецизности и континуитету“. За разлику од клиничара који ће осетити замор након-дуготрајног рада, АИ систем може да одржава стабилан дијагностички ниво 24 сата дневно, што је посебно важно за велике-физичке прегледе и-опсежне ендоскопске операције. Поред тога, АИ систем може да сними и анализира ендоскопске слике до детаља, аутоматски формира дијагностички извештај и смањи оптерећење клиничара, омогућавајући им да се више фокусирају на лечење пацијената.
Међутим, популаризација и примена ендоскопије уз помоћ вештачке интелигенције-и даље се суочавају са неким изазовима. С једне стране, обука АИ алгоритама захтева велики број-квалитетних података о ендоскопској слици, али тренутни ресурси података су релативно раштркани и постоји недостатак јединствених стандарда; с друге стране, интерпретабилност резултата АИ дијагнозе је недовољна, а клиничари и даље треба да донесу коначан суд на основу сопственог искуства, што ограничава даљу промоцију АИ технологије. Поред тога, цена АИ опреме је релативно висока, што је тешко за неке примарне медицинске установе.
Уз континуирано унапређење АИ технологије и постепено побољшање стандарда медицинских података, ови проблеми ће се постепено решавати. У будућности ће ендоскопија уз помоћ вештачке интелигенције{1}}ићи ка интелигентнијим и персонализованијим правцима. Комбинација вештачке интелигенције и великих података ће остварити предвиђање и рану интервенцију дигестивних и уринарних болести; Интеграција АИ и роботске технологије ће остварити интелигентни рад ендоскопије, додатно побољшавајући тачност и сигурност лечења. Верује се да ће се дубоком интеграцијом АИ и ендоскопске технологије, прецизна дијагноза и ниво лечења дигестивних и уринарних болести свеобухватно побољшати, доносећи боље медицинске услуге пацијентима.
