V dobi digitalne medicine je umetna inteligenca (AI) postopoma postala osrednja gonilna sila za inovacije in razvoj medicinske industrije. Na področju prebavne in urinske endoskopije je integracija tehnologije umetne inteligence prekinila ozko grlo tradicionalne ročne diagnostike, uresničila preobrazbo iz "subjektivne presoje" v "inteligentno natančnost" in odprla novo poglavje v natančni diagnostiki bolezni prebavil in sečil. Kombinacija umetne inteligence in endoskopije ne izboljša le učinkovitosti in natančnosti diagnoze, ampak tudi rešuje probleme neenakomerne ravni klinikov in nezadostnih zdravstvenih virov na oddaljenih območjih, kar spodbuja izenačevanje zdravstvenih storitev.
Tradicionalna diagnostika endoskopije prebavil in urina temelji predvsem na subjektivni presoji zdravnikov, na katero pa močno vplivajo dejavniki, kot so izkušnje, energija in strokovna raven zdravnikov. V gastroenterologiji zgodnje lezije prebavnega trakta (kot so zgodnji rak želodca, črevesni polipi) pogosto nimajo očitnih značilnosti in jih neizkušeni zdravniki med endoskopijo zlahka spregledajo; v urologiji prepoznavanje majhnih kamnov v sečevodu in zgodnjih tumorjev mehurja zahteva visoko strokovno usposobljenost zdravnikov, stopnja napačnih diagnoz pa je relativno visoka v primarnih zdravstvenih ustanovah. Poleg tega je število endoskopskih posegov v velikih bolnišnicah ogromno, zdravniki pa se pogosto srečujejo s problemom utrujenosti, kar dodatno poveča tveganje za zgrešeno in napačno diagnozo.
Pojav endoskopske diagnostične-tehnologije s pomočjo umetne inteligence je učinkovito rešil zgornje težave. Z usposabljanjem velikega števila endoskopskih slikovnih podatkov (vključno z normalnimi tkivi, benignimi lezijami, malignimi lezijami itd.) lahko algoritmi umetne inteligence hitro identificirajo in označijo nenormalna tkiva ter celo razlikujejo subtilne razlike med benignimi in malignimi lezijami, kar je težko za ročno diagnozo. Trenutno se endoskopski sistemi s pomočjo AI- široko uporabljajo pri diagnostiki polipov prebavnega trakta, zgodnjega raka želodca, raka mehurja, tumorjev sečevodov in drugih bolezni, pri čemer kažejo odlično klinično učinkovitost.
Če za primer vzamemo-umetno inteligenco podprt gastrointestinalni endoskopski sistem, lahko sistem realno{1}}asno odkrije gastrointestinalne lezije med endoskopskim postopkom. Ko endoskop zajame slike prebavnega trakta, lahko algoritem umetne inteligence analizira slike v milisekundah, označi območje domnevne lezije z rdečim okvirjem in klinika pozove, naj se osredotoči na opazovanje. Glede na klinične podatke lahko sistem izboljša stopnjo odkrivanja zgodnjega raka želodca za 20 %-30 % in stopnjo odkrivanja črevesnih polipov za več kot 15 %, zlasti za majhne polipe s premerom manj kot 5 mm, kar ima bolj očiten pomožni učinek. V urologiji lahko ureteroskopski diagnostični sistem s pomočjo umetne inteligence natančno prepozna drobne ureteralne kamne in zgodnje ureteralne tumorje ter lahko razlikuje med kamni in tumorskimi tkivi, kar klinikom zagotavlja zanesljivo osnovo za oblikovanje načrtov zdravljenja.
Glavna prednost-endoskopije s pomočjo umetne inteligence je v njeni »visoki učinkovitosti, visoki natančnosti in kontinuiteti«. Za razliko od zdravnikov, ki bodo utrujeni po dolgotrajnem-delu, lahko sistem AI vzdržuje stabilno diagnostično raven 24 ur na dan, kar je še posebej pomembno za-fizične preglede velikega obsega in-obsežne endoskopske operacije. Poleg tega lahko sistem AI podrobno snema in analizira endoskopske slike, samodejno oblikuje diagnostično poročilo in zmanjša delovno obremenitev klinikov, kar jim omogoča, da se bolj osredotočijo na zdravljenje bolnikov.
Vendar se popularizacija in uporaba-endoskopije s pomočjo umetne inteligence še vedno soočata z nekaterimi izzivi. Po eni strani usposabljanje algoritmov umetne inteligence zahteva veliko -kakovostnih označenih endoskopskih slikovnih podatkov, vendar so trenutni viri podatkov razmeroma razpršeni in manjka enotnih standardov; po drugi strani pa je interpretabilnost rezultatov diagnoze AI nezadostna in morajo kliniki še vedno podati končno presojo na podlagi lastnih izkušenj, kar omejuje nadaljnjo promocijo tehnologije AI. Poleg tega so stroški opreme z umetno inteligenco razmeroma visoki, kar nekatere primarne zdravstvene ustanove težko prenesejo.
Z nenehnim izboljševanjem tehnologije umetne inteligence in postopnim izboljševanjem standardov medicinskih podatkov bodo te težave postopoma rešene. V prihodnosti se bo-endoskopija s pomočjo umetne inteligence pomikala v bolj inteligentne in prilagojene smeri. Kombinacija umetne inteligence in velikih podatkov bo omogočila napovedovanje in zgodnje posredovanje bolezni prebavil in sečil; integracija umetne inteligence in robotske tehnologije bo omogočila inteligentno delovanje endoskopije, kar bo še izboljšalo natančnost in varnost zdravljenja. Verjamemo, da bosta z globoko integracijo umetne inteligence in endoskopske tehnologije celovito izboljšana natančna diagnoza in raven zdravljenja bolezni prebavil in sečil, kar bo bolnikom prineslo boljše zdravstvene storitve.
