Искусственный интеллект при видеокапсульной эндоскопии желудочно-кишечного тракта: систематический обзор литературы и метаанализ

Введение: Видеокапсульная эндоскопия широко применяется для диагностики заболеваний желудочно-кишечного тракта, однако ручная интерпретация видеозаписей занимает много времени и может различаться у разных врачей. Искусственный интеллект всё чаще изучают как средство поддержки анализа капсульных исследований и снижения клинической нагрузки. Целью настоящего систематического обзора литературы и метаанализа было обобщить современные данные о методах искусственного интеллекта, применяемых при видеокапсульной эндоскопии, с акцентом на диагностическую эффективность, стратегии валидации и готовность к клиническому применению. Методы: Проведён систематический поиск в базах данных PubMed, Scopus, Embase, Web of Science и Google Scholar. В обзор включали оригинальные статьи, опубликованные в журналах, в соответствии с заранее определёнными критериями отбора. В рассмотренных исследованиях оценивали различные задачи искусственного интеллекта, включая выявление, классификацию, сегментацию и локализацию патологических изменений желудочно-кишечного тракта. Результаты: В обзор включили 72 исследования. Метаанализ с использованием моделей случайных эффектов показал высокие суммарные показатели диагностической эффективности для различных клинических показаний и отделов желудочно-кишечного тракта; наиболее высокие результаты получены при выявлении кровотечений и сосудистых поражений, тогда как при воспалительных заболеваниях кишечника и смешанных категориях патологических изменений эффективность была более вариабельной. Кроме того, выявлены существенные клинические и технические барьеры, которые могут ограничивать надёжность методов и замедлять их внедрение в практику. К ним относятся ограниченная внешняя валидация, небольшие когорты пациентов, ретроспективный дизайн исследований, а также неоднородность методов описания и оценки результатов. Выводы: Методы искусственного интеллекта обладают значительным потенциалом для поддержки интерпретации результатов видеокапсульной эндоскопии. С учётом полученных данных предложены практические рекомендации по совершенствованию дизайна исследований и их валидации. Их применение в будущих исследованиях может обеспечить получение более устойчивых и надёжных результатов и способствовать эффективной интеграции этих методов в клинические рабочие процессы.