Искусственный интеллект в обучении эндоскопии органов пищеварения: прошлое, настоящее и будущее

Введение и цель: Искусственный интеллект (ИИ) меняет эндоскопию органов пищеварения, однако его роль в обучении пока изучена недостаточно. В настоящем нарративном обзоре обобщены современные данные об обучении эндоскопии с помощью ИИ, рассмотрены потенциальные недостатки такого подхода и обозначены перспективные направления его развития.

Методы: Проведён нарративный обзор на основе систематического поиска в базе MEDLINE по публикациям с момента её создания до января 2025 года. Поиск включал термины «ИИ», «эндоскопия» и «обучение». Исключали обзоры, письма в редакцию, редакционные статьи и комментарии; исследования, посвящённые исключительно разработке моделей; работы без компонента обучения; а также публикации, ограниченные простым сравнением эффективности эндоскопистов и систем ИИ. После отбора 1443 публикаций в обзор включили 27 статей.

Результаты: ИИ потенциально способен повысить эффективность обучения различным видам эндоскопии, включая эндоскопию просвета желудочно-кишечного тракта, гепатобилиарную, капсульную и лечебную эндоскопию, за счёт улучшения показателей качества, повышения выявляемости поражений и помощи в распознавании анатомических ориентиров. Однако современные приложения в основном ориентированы на выполнение отдельных задач. В дальнейшем ИИ должен обеспечивать комплексное обучение и персонализированный мониторинг результатов эндоскопистов с разным уровнем опыта. Необходимы дополнительные исследования объективных образовательных исходов и экономической эффективности. Основные проблемы внедрения ИИ — утрата навыков, чрезмерная зависимость от технологии, этические вопросы и практическая применимость — необходимо решать за счёт структурированного внедрения, обеспечения качества и создания нормативно-правовой базы.

Выводы: ИИ может повысить эффективность обучения эндоскопии, способствовать освоению навыков и улучшить качество процедур, однако существенные пробелы в доказательной базе сохраняются. Для широкого внедрения ИИ необходимы дальнейшие исследования.