GIE：人工智能在降低胃肠道腺瘤、息肉和无蒂锯齿状病变漏诊率方面的疗效

胃肠内镜检查是发现和切除息肉和腺瘤的主要方法。然而，最近的临床研究显示，在高工作负荷的情况下，熟练的内镜医师在进行胃镜或结肠镜筛查时，可能会遗漏胃肠道息肉或腺瘤。尽管大多数胃肠道息肉是无害的，但某些腺瘤或息肉如果不及时发现和切除，可能会发展为癌症。因此，研究用于检测GI息肉或腺瘤的自动化技术至关重要，因为它们可以提高病变检出率，并将肿瘤被漏诊的可能性降至最低。人工智能(AI)是一个包罗万象的术语，包括机器学习和深度学习等特定技术。计算机辅助检测结合了机器学习或深度学习进行病变检测，已在中国、日本、美国和一些欧洲国家成功实施。本研究旨在确定与标准内镜检查相比，在内镜操作过程中使用人工智能(AI)可否显著降低腺瘤漏诊率(AMR)和息肉漏诊率(PMR)。

我们在各种数据库进行了广泛检索，包括PubMed、EMBASE、Cochrane Library、Web of Science和Scopus，检索时间截至2023年1月。使用的检索词包括人工智能、机器学习、深度学习、迁移机器学习、计算机辅助诊断、卷积神经网络(CNN)、胃肠道内镜检查、内镜图像分析、息肉、腺瘤和肿瘤。本研究的目的主要是探讨AI对AMR、PMR和无蒂锯齿状病变漏检率(SSLMR)的影响。

共纳入7项随机对照试验(RCT)。AI组的合并AMR显著低于非AI组。同样，与非AI对照组相比，AI组的PMR也降低。结果显示，AI降低了内镜检查中无蒂锯齿状病变和小腺瘤的漏诊率，但对进展期腺瘤无明显影响。第二次手术中检出的息肉和腺瘤的平均数量也有利于AI。但人工智能的实施并未导致撤机时间延长。

此项研究提示，在内镜监测期间，AI技术显著降低了GI腺瘤、息肉和无蒂锯齿状病变(SSL)的漏诊率。这些结果强调了AI在提高胃肠道内镜检查的准确性和效率方面的潜力。

原始出处：

Jin XF, Ma YH, Shi JW, Cai JT. Efficacy of Artificial Intelligence in Reducing Miss Rates of Gastrointestinal Adenomas, Polyps, and Sessile Serrated Lesions: A Meta-analysis of Randomized Controlled Trials. Gastrointest Endosc. 2024 Jan 4:S0016-5107(24)00008-7. doi: 10.1016/j.gie.2024.01.004. Epub ahead of print. PMID: 38184117.