Nature:人工智能提高肠镜的结直肠病变检出率

在常为肠屏健康检查后死于常为直肠癌的人里面，将近有60%是因为乙型肝炎过程里面写明了炎症。为此，两名冲绳研究者医护人员花了8年间隔时间都由开发新计算机(AI)核心技术，以帮助内窥屏外科医生。

昭和大学北东京医院小肠乳癌里面心主任、该项目的联通负责人佐藤信荣并不认为大将近25%的常为直肠被通过微型摄像机找出它们的专家容忍了。然而，如果输入应该的数据，深度学习算法可以降低全人类的检查能力。自2013年以来，佐藤的团队仍然在与名古屋大学信息核心技术里面心主任森健作领导的团队共同，开发新常为肠屏计算机核心技术。

该小组外观设计了一种统称EndoBRAIN- eye的计算机辅助检查(CADe)种系统，以降低被容忍的常为直肠的比例，以及一种统称EndoBRAIN的计算机辅助鉴定(CADx)工具，它给予了更加准确的类型评估。

这两个种系统的基本计算机核心技术是相同的。CADe将神经网络应用录像支架常为肠胆石(极其肿块)的特征提取。CADx用作同样的特征提取过程来帮助对炎症展开归纳，以便在研究所里面展开更加详细的生理诊疗。

这两种核心技术都为检查产生了相当大的改进。在一个包涵冲绳五个学术里面心数据的大型匿名常为肠屏健康检查数据库里面展开验证时，CADe种系统以98%的诱发和93.7%的特异持续性识别常为直肠炎症。腺瘤检出率(ADR)是常为肠屏健康检查的一项已建立的质量指标，研究者医护人员及其通CADe用作的meta分析揭示，与常规人体乙型肝炎相比，ADR缩减了50%;ADR每缩减1%，常为直肠癌具体死亡者则降低3%。

微妙但关键性的乳癌

在常为肠屏健康检查里面很容易漏诊扁平或凹陷(相当扁平)的（统称非胆石样炎症）。征象很极小，可能仅是毛细血管橙色的轻微变化和上表皮毛细血管的偏移。佐藤解释问道，不管它们的大小如何，凹陷型炎症在本质上也更加或许带有波及持续性。

凹陷型和平行扩散上会是常为肠屏健康检查里面最容易被容忍的常为直肠炎症，它带有恶持续性潜力。2017年，早期旧版本的CADx在诊疗波及持续性常为直肠癌方面权重高达94%。如果与极限转换成判读常为通用作，CADx也被证明在人体内波及持续性乳癌识别里面带有特别强劲的能力。极限转换成常为肠屏通过数据处理人体内表层的线粒体，可以更加容易地描述的特征。宽度波段全像，其里面特定的蓝色和绿色波长用作增强劲肺部确实，亚甲蓝染色剂，这有效地数据处理的线粒体，也降低了在极限转换成内窥屏健康检查里面的诊疗精度。极限转换成图像和染色剂屏核心技术还有效地计算机区分开持续性和非肉，以及大规模波及持续性和其他持续性炎症。因此，计算机，常为通转换成和染色剂，可以使内窥屏外科医生在现场计算炎症生理。

(左图)计算机帮助检查，(下面)染色剂内窥屏揭示。

降低开销

计算机给予的额外速率和准确持续性将降低恶持续性肿瘤和重复常为肠屏健康检查的开销、间隔时间和风险。精确的诊疗也将降低如此一来治疗。

佐藤等人的研究者表明，在内窥屏里面实时用作CADx可以意味着小型、非持续性直肠乙状胆石的诊疗。2020年展开的一项研究者发现，CADx可能会将常为肠屏具体开销降低7 - 20%。

当画面上消失供称常为肠炎症时，实时计算机种系统应很快就能立即通知内窥屏外科医生，这将为判读、切除或恶持续性肿瘤给予更加多间隔时间。另外，该研究者小组还发现通过用作实时三维重建核心技术，可以降低常为肠屏健康检查里面的盲点，从而更加好地监测难以数据处理的周边地区。

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