Искусственный интеллект в эндоскопии желудочно-кишечного тракта

Введение: Приложения на основе искусственного интеллекта (ИИ) преобразовали многие отрасли и широко используются в различных потребительских товарах и услугах. В медицине ИИ преимущественно применяют для классификации изображений и обработки естественного языка; он обладает значительным потенциалом для развития областей, основанных на анализе изображений, включая радиологию, патологическую анатомию и гастроэнтерологию. В настоящем документе рассматриваются опубликованные применения ИИ в гастроэнтерологии с особым вниманием к анализу эндоскопических изображений.

Методы: Поиск релевантных публикаций в базе данных MEDLINE проводили по май 2020 года с использованием таких ключевых слов, как машинное обучение, глубокое обучение, искусственный интеллект, компьютерная диагностика, сверточные нейронные сети, эндоскопия желудочно-кишечного тракта и анализ эндоскопических изображений. Для выявления соответствующих исследований также оценивали списки литературы и цитирование найденных статей. Рукопись подготовили два автора; затем ее очно рассмотрели члены Комитета по технологиям Американского общества гастроинтестинальной эндоскопии, а впоследствии — руководящий совет этого общества.

Результаты: Методы глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети, применялись в нескольких областях эндоскопии желудочно-кишечного тракта: для выявления и классификации полипов толстой кишки, анализа эндоскопических изображений с целью диагностики инфекции Helicobacter pylori, выявления раннего рака желудка и оценки глубины его инвазии, обнаружения дисплазии при пищеводе Барретта, а также выявления различных патологических изменений на изображениях, полученных при беспроводной капсульной эндоскопии.

Выводы: Внедрение технологий ИИ в различные направления эндоскопии желудочно-кишечного тракта может благоприятно преобразовать клиническую практику, повысив эффективность и точность существующих методов диагностики.