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人工智能提高内镜检查专家的息肉检出率

该文章来自NEJM期刊荟萃(NEJM Journal Watch)

Artificial Intelligence Enhances Polyp Detection by Expert Endoscopists

人工智能提高内镜检查专家的息肉检出率

Charles J. Kahi, MD

一种新的卷积神经网络程序能够非常准确地检出息肉。

人工智能(AI)系统的应用正在加速发展,以辅助结肠镜检查期间的息肉检测和鉴定。卷积(convoloutional)神经网络(CNN)利用算法识别视觉数据的多方面特征,以对图像进行分类。在这项研究中,研究者使用了超过8,600张结肠镜筛查图像训练深度CNN检测息肉。研究中使用包含1,330张图像的数据集检验了CNN的有效性,并且请结肠镜检查专家(腺瘤检出率≥50%)在有或没有CNN辅助的情况下,识别28例息肉切除术中9个结肠镜检查视频中的息肉。结果如下:

各帧中CNN检出息肉的准确度大于96%。

处理时间为10毫秒/帧。

在未使用CNN的情况下,复查专家能够检出最初的内镜医师未发现的另外8个息肉。

使用CNN使得能够检出另外17个息肉。

CNN假阳性率为7%。

评论

AI系统有可能彻底变革结肠镜检查实践。这些原理证明研究的结果给人印象深刻,特别是在高效率和特异性方面。接下来应该在临床试验中进行验证,并且衡量对于各种息肉检出率的内镜医师而言,AI辅助图像分析在改善息肉检出方面的效果。

NEJM期刊荟萃

NEJM期刊荟萃(NEJM Journal Watch)由NEJM集团出版,请国际著名医生评论医学领域重要论文,帮助医生了解和运用最新进展。《NEJM医学前沿》每周翻译数篇,发布于app和官网,并精选2-3篇在微信发布。

引文

Urban G et al. Deep learning localizes and identifies polyps in real time with 96% accuracy in screening colonoscopy. Gastroenterology 2018 Jun 18; [e-pub]. (https://doi.org/10.1053/j.gastro.2018.06.037)

版权信息

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