Um estudo sobre a eficácia da colonoscopia assistida por IA na melhoria do efeito do treinamento em colonoscopia para estagiários

A colonoscopia é uma técnica fundamental para detectar e diagnosticar lesões do trato digestivo inferior. A endoscopia de alta qualidade leva a melhores resultados da doença. No entanto, a demanda por endoscopia é alta na China e a endoscopia é escassa. A colonoscopia é uma técnica complexa procedimento que requer treinamento e experiência para máxima precisão e segurança. Portanto, é de grande importância melhorar a capacidade de colonoscopia de médicos novatos e encurtar o tempo de treinamento em colonoscopia para resolver problemas como a falta e distribuição desigual de endoscopistas digestivos e o padrão abaixo qualidade da endoscopia na China.

Nos últimos anos, os algoritmos de aprendizagem profunda foram continuamente desenvolvidos e cada vez mais maduros. Eles foram gradualmente aplicados na área médica. A visão computacional é uma ciência que estuda como fazer as máquinas “verem”. Por meio do aprendizado profundo, a câmera e o computador podem substituir os olhos humanos para realizar a visão de máquina, como reconhecimento, rastreamento e medição de alvos. A cooperação interdisciplinar no campo de imagens médicas e visão computacional também é um dos focos de pesquisa nos últimos anos. Atualmente, é aplicado principalmente na identificação e detecção automática de lesões e controle de qualidade, e tem alcançado bons resultados.

Nossos experimentos preliminares mostraram que o aprendizado profundo tem alta precisão no monitoramento da qualidade endoscópica, o que pode efetivamente regular as operações dos médicos, reduzir pontos cegos e melhorar a qualidade do exame endoscópico. Ao mesmo tempo, também pode monitorar o tempo de retirada do médico em tempo real e melhorar a taxa de detecção de adenoma.No trabalho anterior de nosso grupo de pesquisa, desenvolvemos com sucesso o monitoramento da velocidade de retirada da colonoscopia baseada em aprendizado profundo e a avaliação da limpeza intestinal e verificamos a eficácia do sistema assistido por IA (EndoAngel) em melhorar a qualidade da gastroscopia e colonoscopia em ensaios clínicos.

Com base nos ricos fundamentos do trabalho preliminar acima, bem como na enorme demanda no campo do treinamento em colonoscopia, comparando o treinamento em operação de colonoscopia para novatos com e sem assistência do EndoAngel, planejamos comparar o efeito de aprendizado da colonoscopia de novatos com e sem assistência, incluindo resultados de habilidade e nível cognitivo, para explorar se a IA pode promover a melhoria do treinamento da operação de colonoscopia para novatos.