Искусственный интеллект и капсульная эндоскопия

Появление искусственного интеллекта (ИИ) революционизирует современную клиническую практику, особенно в гастроэнтерологии, где капсульная эндоскопия стала одним из направлений, на которые ИИ оказал наибольшее влияние и в которых принёс наибольшую пользу. Интерпретация результатов капсульной эндоскопии, включающих в некоторых случаях более 50 000 изображений, представляет собой сложный и подверженный ошибкам процесс, требующий опыта и постоянной концентрации. ИИ, основанный на моделях глубокого обучения и свёрточных нейронных сетях (CNN), оптимизирует анализ таких исследований, демонстрируя высокие чувствительность и специфичность при выявлении поражений и обеспечивая диагностическую поддержку при таких заболеваниях, как болезнь Крона и целиакия, а также значительно сокращая время просмотра. Особенно перспективно применение ИИ для первичного анализа: он отбирает информативные изображения и ускоряет просмотр видеозаписей. Инструмент TOP100, уже доступный в клинической практике, доказал эффективность в сокращении времени просмотра и помогает расставлять приоритеты в неотложных ситуациях. Однако применение ИИ связано с существенными проблемами, включая ложноотрицательные результаты. При вторичном анализе ИИ может подтверждать первоначальные находки, выявлять пропущенные поражения и служить инструментом обучения врачей без снижения точности диагностики. Помимо сокращения времени просмотра, ИИ продемонстрировал потенциал в выявлении и локализации поражений кишечника, а также оценке качества очистки кишечника. Несмотря на достигнутый прогресс, для широкого внедрения необходимо решить такие проблемы, как отсутствие стандартизации и медико-правовые вопросы. В будущем проспективные многоцентровые исследования помогут внедрить ИИ в интерпретацию капсульной эндоскопии, повысив её точность и эффективность в клинической практике.