A digitális orvoslás korszakában a mesterséges intelligencia (AI) fokozatosan az orvosi ipar innovációjának és fejlesztésének fő hajtóerejévé vált. Az emésztő- és húgyúti endoszkópia területén a mesterséges intelligencia technológia integrálása áttörte a hagyományos manuális diagnosztika szűk keresztmetszetét, megvalósította a „szubjektív megítélésből” az „intelligens precizitásba” való átalakulást, és új fejezetet nyitott az emésztőszervi és húgyúti betegségek precíziós diagnosztikájában. A mesterséges intelligencia és az endoszkópia kombinációja nemcsak a diagnózis hatékonyságát és pontosságát javítja, hanem megoldja a távoli területeken az egyenetlen klinikusok és az elégtelen egészségügyi erőforrások problémáit is, elősegítve az egészségügyi szolgáltatások kiegyenlítését.
A hagyományos emésztési és húgyúti endoszkópos diagnosztika elsősorban a klinikusok szubjektív megítélésén alapul, amelyet nagymértékben befolyásolnak olyan tényezők, mint az orvosok tapasztalata, energiája és szakmai színvonala. A gasztroenterológiában az emésztőrendszer korai elváltozásainak (pl. korai gyomorrák, bélpolipok) gyakran nincsenek szembetűnő sajátosságok, és a tapasztalatlan orvosok könnyen kihagyhatják az endoszkópia során; az urológiában a kis húgyhólyagkövek és a korai húgyhólyagdaganatok azonosítása az orvosok magas szakmai felkészültségét igényli, és a téves diagnózisok aránya viszonylag magas az elsődleges egészségügyi intézményekben. Ezenkívül a nagy kórházakban óriási az endoszkópos műtétek száma, és a klinikusok gyakran szembesülnek a fáradtság problémájával, ami tovább növeli a téves diagnózis és a téves diagnózis kockázatát.
Az AI{0}}segítésű endoszkópos diagnosztikai technológia megjelenése hatékonyan megoldotta a fenti problémákat. A nagyszámú endoszkópos képadat betanításával (beleértve a normál szöveteket, jóindulatú elváltozásokat, rosszindulatú elváltozásokat stb.) az AI algoritmusok gyorsan azonosíthatják és megjelölhetik a kóros szöveteket, és még finom különbségeket is megkülönböztethetnek a jóindulatú és rosszindulatú elváltozások között, ami a manuális diagnózis során nehéz. Jelenleg az AI{4}}asszisztált endoszkópos rendszereket széles körben alkalmazzák az emésztőrendszeri polipok, a korai gyomorrák, a hólyagrák, az ureterdaganatok és más betegségek diagnosztizálására, amelyek kiváló klinikai teljesítményt mutatnak.
Az AI{0}}asszisztált gasztrointesztinális endoszkópos rendszert példának vesszük, a rendszer valós-időben képes észlelni a gyomor-bélrendszeri elváltozásokat az endoszkópos művelet során. Amikor az endoszkóp képeket készít az emésztőrendszerről, az AI algoritmus ezredmásodperc alatt képes elemezni a képeket, piros kerettel megjelöli a gyanított elváltozás területét, és felszólítja a klinikust, hogy a megfigyelésre összpontosítson. Klinikai adatok szerint a rendszer a korai gyomorrák kimutatási arányát 20%-kal-30%-kal, a bélpolipok kimutatási arányát pedig több mint 15%-kal javíthatja, különösen az 5 mm-nél kisebb átmérőjű kisméretű polipok esetében, aminek nyilvánvalóbb a segédhatása. Az urológiában a mesterséges intelligencia által támogatott ureteroszkópos diagnosztikai rendszer pontosan azonosítja az apró húgyhólyagköveket és a korai ureterdaganatokat, és különbséget tud tenni a kövek és a daganatos szövetek között, megbízható alapot biztosítva a klinikusok számára a kezelési tervek elkészítéséhez.
Az AI{0}}asszisztált endoszkópia fő előnye a „nagy hatékonyságban, nagy pontosságban és folytonosságban” rejlik. Ellentétben azokkal a klinikusokkal, akik a hosszan tartó-munka után fáradtságot tapasztalnak, az AI-rendszer a nap 24 órájában stabil diagnosztikai szintet tud fenntartani, ami különösen fontos a nagy-mértékű fizikális vizsgálatok és a nagy-volumenű endoszkópos műveletek esetén. Ezenkívül az AI-rendszer képes részletesen rögzíteni és elemezni az endoszkópos képeket, automatikusan diagnosztikai jelentést készíthet, és csökkentheti a klinikusok munkaterhét, így jobban összpontosíthatnak a betegek kezelésére.
Az AI{0}}asszisztált endoszkópia népszerűsítése és alkalmazása azonban továbbra is kihívásokkal néz szembe. Egyrészt az AI-algoritmusok betanítása nagyszámú, jó minőségű címkézett endoszkópos képadatot igényel, de a jelenlegi adatforrások viszonylag szétszórtak, és hiányoznak az egységes szabványok; másrészt az MI-diagnózis eredményeinek értelmezhetősége nem kielégítő, a klinikusoknak továbbra is saját tapasztalataik alapján kell végső ítéletet hozniuk, ami korlátozza az AI technológia további népszerűsítését. Ezenkívül a mesterséges intelligencia berendezések ára viszonylag magas, amit néhány elsődleges egészségügyi intézmény nehezen visel el
Az AI technológia folyamatos fejlesztésével és az orvosi adatok szabványainak fokozatos javításával ezek a problémák fokozatosan megoldódnak. A jövőben az AI{1}}asszisztált endoszkópia intelligensebb és személyre szabottabb irányok felé fog elmozdulni. A mesterséges intelligencia és a big data kombinációja megvalósítja az emésztőrendszeri és húgyúti betegségek előrejelzését és korai beavatkozását; a mesterséges intelligencia és a robottechnológia integrációja az endoszkópia intelligens működését valósítja meg, tovább javítva a kezelés pontosságát és biztonságát. Úgy gondolják, hogy a mesterséges intelligencia és az endoszkópos technológia mélyreható integrációjával az emésztőrendszeri és húgyúti betegségek precíziós diagnózisa és kezelési szintje átfogóan javulni fog, jobb egészségügyi szolgáltatásokat nyújtva a betegeknek.
