Современный этап развития капсульной эндоскопии с применением искусственного интеллекта

С момента внедрения в 2000 году капсульная эндоскопия (КЭ) изменила подходы к диагностике заболеваний желудочно-кишечного тракта, обеспечив неинвазивную визуализацию всего желудочно-кишечного тракта с помощью проглатываемой капсулы. Однако КЭ по-прежнему имеет ряд ограничений, включая длительное время интерпретации, вариабельность между специалистами и пропуск поражений из-за низкого качества изображений или неполного исследования. Последние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) существенно повысили эффективность интерпретации результатов КЭ. Модели глубокого обучения, особенно сверточные нейронные сети, выявляют поражения тонкой кишки с точностью, сопоставимой с точностью экспертов-эндоскопистов, при этом значительно сокращая время анализа. Алгоритмы ИИ также позволяют объективно оценивать чистоту тонкой кишки. Модели на основе трансформеров могут дополнительно улучшить анализ видеозаписи, распознавая общие закономерности и последовательные взаимосвязи между изображениями КЭ. Кроме того, базовые модели демонстрируют высокую адаптивность и стабильную эффективность при работе с различными системами КЭ и широким спектром поражений. Ожидается, что в будущем интерпретация КЭ с помощью ИИ будет включать анализ изображений в реальном времени, автономное управление движением капсулы и технологии мультимодального сенсорного анализа, что позволит создать интеллектуальную диагностическую платформу. В конечном счёте ИИ превращает КЭ в эффективный, надёжный и основанный на данных диагностический инструмент, пригодный для применения в различных клинических условиях. Кроме того, сфера применения КЭ с поддержкой ИИ выходит за пределы выявления поражений тонкой кишки и расширяется до комплексной оценки желудка и толстой кишки.