基于人工智能的结直肠肿瘤内吞细胞镜实时诊断

结直肠癌（CRC）是全球第三大常见恶性肿瘤，也是癌症相关死亡的第二大原因。 结肠镜检查被认为是筛查结直肠癌的首选方法，切除结直肠病灶可显着降低结直肠癌的发病率和死亡率。 为了提高结直肠病变的定性和定量诊断，许多内窥镜技术，如图像增强内窥镜（IEE），包括窄带成像（NBI）、放大内窥镜、色素内窥镜、共焦激光内窥镜和内吞细胞镜（EC）被广泛应用。应用于临床。 然而，随着内镜切除数量的不断增加，与内镜切除病理诊断和切除标本相关的费用逐年增加。 在临床实践中，一些非肿瘤性结直肠病变可能不需要切除，因此在结肠镜检查时区分肿瘤性与非肿瘤性非常重要。 EC的应用旨在达到无需活检的实时组织病理学内镜诊断的目的。 多项研究表明，EC可有效识别结直肠病变性质并判断结直肠癌浸润深度。 根据内镜诊断，内镜医生可以确定结直肠病变的治疗方案。 最新的 EC 是一款集成内窥镜，配有接触式光学显微镜系统，最大放大倍数为 520 倍。 EC可显示染色后腺体结构和细胞的非典型性，并在EC-NBI模式下显示超放大的病灶表面微血管。 但内吞镜图像的判断需要大量的经验来提高诊断的准确性。 而且内镜医师在内镜诊断中存在一定的主观判断和误差。 已经开发出一种人工智能系统来识别结直肠肿瘤。 但目前仍缺乏基于中国人群的前瞻性临床验证。 在研究中，研究人员进行了一项前瞻性临床研究，以确定人工智能系统的诊断准确性。