Искусственный интеллект в эндоскопии органов пищеварительного тракта

Искусственный интеллект вызывает большой интерес в контексте развития мирового здравоохранения. Диагностическая эндоскопия представляет собой перспективную область применения искусственного интеллекта, который способен улучшить медицинскую помощь за счёт стандартизации эндоскопической диагностики и дополнить диагностику с использованием технологий улучшенной визуализации. Возможность накопления больших массивов данных для совершенствования алгоритмов делает внедрение искусственного интеллекта в мировую клиническую практику вполне реальным. Первые исследования в области эндоскопии органов пищеварительного тракта посвящены машинному обучению и имеют ретроспективный характер. Применение глубокого обучения заметно повышает диагностическую эффективность. В верхних отделах желудочно-кишечного тракта основными направлениями исследований являются диагностика новообразований, включая пищевод Барретта, плоскоклеточные и желудочные новообразования. Завершены проспективные исследования искусственного интеллекта в режиме реального времени, продемонстрировавшие преимущества эндоскопии с поддержкой искусственного интеллекта. Применение глубокого обучения при капсульной эндоскопии тонкой кишки, по-видимому, также повышает выявляемость патологических изменений и сокращает время просмотра записи. В толстой кишке проведена проспективная оценка, включая первое рандомизированное исследование, продемонстрировавшая повышение частоты выявления полипов и аденом; однако, по-видимому, это преимущество относится главным образом к небольшим полипам. Искусственный интеллект может найти и другие применения, способствующие повышению качества эндоскопических исследований, улучшению обучения и сортировке направлений на обследование. Для надёжного внедрения эндоскопии органов пищеварительного тракта с поддержкой искусственного интеллекта в рутинную клиническую практику необходимы дальнейшие крупномасштабные многоцентровые исследования с валидацией на различных платформах.