Tanulmány a mesterséges intelligencia által támogatott kolonoszkópia hatékonyságáról a gyakornokok kolonoszkópiás tréningjének hatékonyságának javításában

A kolonoszkópia kulcsfontosságú technika az alsó emésztőrendszer elváltozásainak kimutatására és diagnosztizálására. A jó minőségű endoszkópia jobb betegségek kimeneteléhez vezet. Kínában azonban nagy az igény az endoszkópia iránt, és az endoszkópia hiánycikk. A kolonoszkópia összetett technikai A maximális pontosság és biztonság érdekében képzettséget és tapasztalatot igénylő eljárás. Ezért nagy jelentősége van a kezdő orvosok kolonoszkópiás képességének javításának és a kolonoszkópia képzési idejének lerövidítésének az olyan problémák megoldásához, mint az emésztő endoszkóposok hiánya és egyenetlen eloszlása, valamint a nem megfelelő az endoszkópia minősége Kínában.

Az elmúlt években a mélytanulási algoritmusok folyamatosan fejlődtek és egyre érettebbek lettek. Fokozatosan alkalmazzák őket az orvostudományban. A számítógépes látás egy olyan tudomány, amely azt vizsgálja, hogyan lehet a gépeket „látni”. A mély tanulás révén a kamera és a számítógép helyettesítheti az emberi szemet a gépi látás, például a célfelismerés, a nyomon követés és a mérés végrehajtásában. Az orvosi képalkotás és a számítógépes látás területén folytatott interdiszciplináris együttműködés szintén az elmúlt évek egyik kutatási központja. Jelenleg elsősorban az elváltozások automatikus azonosítására és észlelésére, valamint a minőségellenőrzésre alkalmazzák, és jó eredményeket ért el.

Előkísérleteink kimutatták, hogy a mélytanulás nagy pontossággal rendelkezik az endoszkópos minőségellenőrzésben, ami hatékonyan szabályozza az orvosok működését, csökkenti a vakfoltokat és javítja az endoszkópos vizsgálat minőségét. Ugyanakkor monitorozni tudja az orvos kivonulási idejét is. valós idejű és javítja az adenoma kimutatási arányát. Kutatócsoportunk korábbi munkájában sikeresen fejlesztettük ki a mély tanuláson alapuló kolonoszkópiát, a visszahúzási sebesség monitorozását és a béltisztaság felmérését, valamint ellenőriztük a mesterséges intelligencia által támogatott rendszer (EndoAngel) hatékonyságát. a gasztroszkópia és kolonoszkópia minőségének javítása a klinikai vizsgálatok során.

Az előmunkálatok fenti gazdag alapjaira, valamint a kolonoszkópia képzés terén jelentkező óriási igényekre alapozva, az EndoAngel asszisztenssel és anélkül végzett kezdők kolonoszkópiás műtéti képzésének összehasonlításával tervezzük a kezdők kolonoszkópia tanulási hatásának összehasonlítását. segítségnyújtás, beleértve a készségeredményeket és a kognitív szintet annak feltárásához, hogy a mesterséges intelligencia elősegítheti-e az újoncok kolonoszkópiás műtéti képzésének javítását.