人工智能在提高结肠镜检查息肉的检出率中的临床应用

人工智能在提高结肠镜检查息肉的检出率中的临床应用

刘红

安徽医科大学第一附属医院  安徽  合肥  230000

摘要：目的：本研究旨在评估人工智能在提高结肠镜检查中息肉的检出率方面的临床应用价值。

方法：选取了2022年2月至2023年2月期间的100例患者作为研究对象，随机分为实验组和对照组，每组50例。实验组使用了结肠镜检查辅助人工智能系统，而对照组则采用传统的结肠镜检查方法。比较两组患者的息肉检出率，并分析实验组的人工智能系统在辅助检查中的准确性和效果。

结果：实验组使用人工智能辅助系统后，检出率较对照组明显提高。实验组的息肉检出率为80%，而对照组为60%。此外，人工智能系统在辅助检查中表现出较高的准确性和效果，对肠道息肉的检测和定位能力优于传统的结肠镜检查方法。

结论：人工智能在结肠镜检查中的临床应用具有显著的提高息肉检出率的潜力。辅助系统的引入可以提高医生的检查准确性，减少漏诊率，从而提高患者的诊断效果和治疗效果。

关键词：人工智能；结肠镜检查；息肉检出率；临床应用

结肠镜检查是一种常用的肠道疾病筛查和诊断方法，对结肠息肉的早期检测和切除具有重要意义。然而，传统的结肠镜检查依赖于医生的经验和技术水平，存在漏诊和误诊的风险。近年来，人工智能技术的迅速发展为结肠镜检查带来了新的机遇，通过使用计算机视觉和深度学习算法，人工智能系统可以辅助医生提高结肠镜检查的准确性和效率，从而提高息肉的检出率[1]。为了更好地评估人工智能在提高结肠镜检查中息肉的检出率方面的临床应用价值，现选取了2022年2月至2023年2月期间的100例患者作为研究对象，并总结报道如下。

1、资料与方法

1.1一般资料

本研究选取了2022年2月至2023年2月期间的100例患者作为研究对象，患者年龄分布在23-79岁之间，平均年龄为（48.5±2.5）岁，这些患者随机分为实验组和对照组，每组50例。两组患者在年龄、性别比等一般资料比较上不存在明显差异（P>0.05），具有研究意义。

1.2方法

对照组采用传统的结肠镜检查方法，而实验组在结肠镜检查时使用了人工智能辅助系统，传统的结肠镜检查方法中，医生使用结肠镜将其插入患者的结肠，观察结肠内部的图像来检查和定位可能存在的息肉[2]。这个过程需要医生具备丰富的经验和技术，且存在主观性和误差的风险。

而在实验组中，使用了人工智能辅助系统来辅助医生进行检查和诊断。该系统基于计算机视觉和深度学习算法，能够自动识别和定位结肠中的息肉，并提供辅助诊断的信息。当患者接受结肠镜检查时，人工智能辅助系统会实时分析结肠镜图像。系统通过深度学习算法在大量已知息肉和非息肉图像的训练下，学习了识别息肉的特征和模式[3]。系统会自动分析图像，标记出可能存在息肉的区域，并在图像上显示。这样，当医生观察结肠镜图像时，可以直接看到人工智能系统标记的可能息肉区域，从而引导医生的注意力。系统的辅助信息可以帮助医生更快速、准确地定位和识别息肉，提高检查的效率。

2、结果

在实验组中，使用人工智能辅助系统的结肠镜检查显示出较高的息肉检出率。具体而言，实验组的息肉检出率为80%，而对照组的检出率为60%。这表明，人工智能系统在辅助检查中能够提高医生对结肠息肉的发现能力。

此外，通过对实验组的人工智能系统进行评估，发现其具有较高的准确性和效果。系统能够准确地识别和定位结肠中的息肉，并提供清晰的图像和指导，帮助医生进行准确的诊断和治疗决策。与传统的结肠镜检查相比，人工智能辅助系统在提高检查效率和减少漏诊率方面表现出明显优势。

3、讨论

本研究结果表明，人工智能在提高结肠镜检查中息肉的检出率方面具有潜在的临床应用价值。通过引入计算机视觉和深度学习算法，人工智能系统能够自动分析结肠镜图像，并识别和定位其中的息肉，辅助医生进行准确的检查和诊断[4]。

人工智能辅助系统的优势包括提高检查效率、减少漏诊率和提供清晰的图像指导。系统能够自动筛查大量的结肠镜图像，减轻医生的工作负担，同时减少漏诊率，提高早期病变的发现率[5]。此外，人工智能系统还可以提供高质量的图像指导，帮助医生进行精确的切除和治疗决策。除了识别和标记息肉区域，人工智能辅助系统还可以提供其他辅助诊断信息。例如，系统可以根据图像特征和历史数据给出关于息肉的大小、形状、颜色等方面的参考信息。这些信息可以帮助医生评估息肉的性质和潜在风险，并指导后续的治疗决策。通过引入人工智能辅助系统，实验组在结肠镜检查中能够受益于自动化的识别和定位息肉、辅助诊断的功能。这提高了检查的准确性和效率，减少了人为误差的可能性，并为医生提供了更全面的信息支持，帮助他们做出更准确的诊断和治疗决策[6]。

然而，人工智能系统在结肠镜检查中的应用仍面临一些挑战和限制。首先，系统的准确性和性能仍需进一步优化和验证，确保其在各种情况下都能提供可靠的结果。其次，系统的开发和应用需要大量的标注数据和专业知识，以确保其在各种结肠病变中的有效性和通用性。此外，人工智能系统应与医生的临床经验相结合，作为辅助工具使用，而非取代医生的判断和决策。

综上所述，本研究结果表明，人工智能在结肠镜检查中的临床应用具有显著的提高息肉检出率的潜力。通过使用人工智能辅助系统，可以提高医生的检查准确性，减少漏诊率，从而提高患者的诊断效果和治疗效果。然而，人工智能系统的进一步研究和开发仍面临一些挑战，需要继续优化和验证其性能和效果。

参考文献：

[1] 冯夕纹,李素贞,向鹏飞,等. 人工智能辅助结肠镜检查对息肉检出率影响的Meta分析[J]. 中国内镜杂志,2023,29(1):44-54.

[2] 张小桥,任旺. 人工智能在结直肠外科中的应用[J]. 国际外科学杂志,2021,48(8):505-509.

[3] 陈肖,蔡建庭,陈佳敏,等. 结肠镜人工智能辅助诊断模型的构建[J]. 中华消化内镜杂志,2019,36(4):251-254.

[4] 甘建琛,张明庆,秦海,等. 计算机辅助诊断在结肠镜检查中的应用[J]. 天津医药,2019,47(6):580-583.

[5] 朱兴旺,严俊,何英丽,等. 基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用[J]. 世界华人消化杂志,2021,29(20):1201-1206.

[6] 白玉. 人工智能辅助结肠镜检测结直肠息肉的临床研究[D]. 内蒙古医科大学,2022.