Un estudio sobre la eficacia de la colonoscopia asistida por IA para mejorar el efecto de la capacitación en colonoscopia para los aprendices

La colonoscopia es una técnica clave para detectar y diagnosticar lesiones del tracto digestivo inferior. La endoscopia de alta calidad conduce a mejores resultados de la enfermedad. Sin embargo, la demanda de endoscopia es alta en China y la endoscopia es escasa. procedimiento que requiere capacitación y experiencia para obtener la máxima precisión y seguridad. Por lo tanto, es de gran importancia mejorar la capacidad de colonoscopia de los médicos novatos y acortar el tiempo de capacitación en colonoscopia para resolver problemas como la falta y distribución desigual de endoscopistas digestivos y el estándar inferior calidad de la endoscopia en China.

En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje profundo se han desarrollado continuamente y cada vez son más maduros. Se han aplicado gradualmente al campo médico. La visión artificial es una ciencia que estudia cómo hacer que las máquinas "vean". A través del aprendizaje profundo, la cámara y la computadora pueden reemplazar los ojos humanos para llevar a cabo la visión artificial, como el reconocimiento, el seguimiento y la medición de objetivos. La cooperación interdisciplinaria en el campo de las imágenes médicas y la visión artificial también es uno de los puntos críticos de investigación en los últimos años. En la actualidad, se aplica principalmente a la identificación y detección automática de lesiones y control de calidad, y ha obtenido buenos resultados.

Nuestros experimentos preliminares han demostrado que el aprendizaje profundo tiene una alta precisión en el monitoreo de la calidad endoscópica, lo que puede regular de manera efectiva las operaciones de los médicos, reducir los puntos ciegos y mejorar la calidad del examen endoscópico. Al mismo tiempo, también puede monitorear el tiempo de retiro del médico en en tiempo real y mejorar la tasa de detección de adenoma. En el trabajo anterior de nuestro grupo de investigación, hemos desarrollado con éxito la colonoscopia basada en el aprendizaje profundo, el control de la velocidad de retirada y la evaluación de la limpieza intestinal, y verificado la eficacia del sistema asistido por IA (EndoAngel) en mejorar la calidad de la gastroscopia y la colonoscopia en los ensayos clínicos.

Con base en la rica base de trabajo preliminar anterior, así como la gran demanda en el campo de la capacitación en colonoscopia, al comparar la capacitación en operaciones de colonoscopia para principiantes con y sin la asistencia de EndoAngel, planeamos comparar el efecto de aprendizaje de colonoscopia de principiantes con y sin asistencia, incluidos los resultados de habilidades y el nivel cognitivo, para explorar si la IA puede promover la mejora de la capacitación en operaciones de colonoscopia para principiantes.