AI正在提高结肠癌诊断准确率,研究发现AI is improving colon cancer diagnosis accuracy, study finds

环球医讯 / AI与医疗健康来源:medicalxpress.com阿拉伯联合酋长国 - 英语2025-12-27 12:11:05 - 阅读时长4分钟 - 1770字
一项发表在《国际医学信息学杂志》的最新研究显示,过去五年将人工智能技术应用于结肠癌诊断显著提升了检测速度和准确性,通过对2020-2024年间80项研究的荟萃分析表明,AI在结肠镜检查息肉检测和组织病理学分析方面表现优异,深度学习方法常优于传统手段,但数据多样性不足、模型泛化性有限及临床整合障碍仍是挑战,该研究由沙迦大学联合瑞典、阿尔及利亚、埃及和沙特阿拉伯等国科研机构共同完成,强调了可解释AI对建立医患信任的重要性,为结肠癌早期精准诊断提供了新路径。
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AI正在提高结肠癌诊断准确率,研究发现

AI正在提高结肠癌诊断准确率,研究发现

一项最新研究表明,在过去五年中,将人工智能(AI)整合到结肠癌诊断中显著提高了这种致命疾病的检测速度和准确性。

发表在《国际医学信息学杂志》上的这项研究强调了AI驱动工具如何提供更快、更可靠和侵入性更小的诊断和治疗规划方法。

"我们发现AI已经在使结肠癌诊断和预后更加准确,特别是在结肠镜检查中识别息肉或在病理切片上区分良性与恶性组织方面,"沙迦大学(University of Sharjah)计算与信息学教授Saad Harous解释道。

"我们的研究对过去五年中人工智能(AI),包括深度学习和机器学习在结肠癌方面的应用进行了广泛而及时的回顾。"

研究结果通过分析2020年至2024年发表的相关研究的荟萃分析,展示了AI如何应用于结肠癌。结果表明,在诊断准确性方面有显著提高,特别是在结肠镜检查中的息肉检测和组织病理学分析方面,深度学习方法通常优于传统方法。

"可解释AI不仅仅是一个功能。它是建立临床医生信心和缩小技术与医疗实践之间差距的关键,"合著者Harous教授指出。"AI在医学中的前景不仅在于速度或准确性,还在于创建医生可以信赖的透明系统。"

来自瑞典、阿尔及利亚、埃及、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国大学的作者们分析了80项研究,重点关注四个关键任务:分类、检测、分割和预测。

他们研究了人工智能在识别和诊断结肠癌方面的整合,强调了其增强诊断精度、改善患者预后和简化临床工作流程的能力。该研究强调了AI在通过应用先进的诊断、预后和分割模型转变结肠癌护理方面的关键作用。

"多项研究的结果表明,AI增强了诊断准确性和腺体分割与癌症分级的优化,"作者写道。

"这对精确分期和医疗规划有重大影响。尽管人工智能(AI)系统显示出高准确性和改进的诊断能力,但在数据多样性、模型泛化性、处理需求以及将分割模型整合到临床实践方面仍存在持续的障碍。"

结直肠癌是一种常见且致命的疾病,影响结肠(大肠)或直肠。它是全球第三大常见癌症,仍然是全球健康负担。

根据世界卫生组织(WHO)的数据,结肠癌是全球癌症相关死亡的第二大原因,2020年导致超过93万人死亡,而当年新诊断的结肠癌病例超过190万例。

该研究表明,AI工具正在通过算法帮助医生更早、更准确地发现肿瘤和息肉,从而改善结肠癌护理,提供透明度、信任和更好的患者预后。

Harous教授继续说道:"随着精准医学的前景,AI提供了更快、更可靠和侵入性更小的诊断和治疗规划方法。值得注意的是,最近关于可解释AI的工作帮助临床医生了解这些算法的工作原理,增加了信任并在实际环境中促进采用。"

研究结果还突显了AI技术在结肠癌分类、预测、分割和检测方面的显著进展。然而,作者指出,在医生充分享受AI在检测和诊断方面的应用之前,必须解决数据质量、算法优化和临床整合等方面的几个挑战。

"解决这些挑战对于AI驱动模型充分发挥其在提高诊断准确性和治疗效果方面的潜力至关重要。需要大量高质量的标记数据集来训练AI模型,以及需要适用于各种临床环境的稳健、可扩展的解决方案,这凸显了进一步研究的必要性,"作者指出。

同时,该研究确定了Harous教授所描述的"关键差距",因为当前研究通常依赖于有限或同质的数据集,缺乏外部验证,并且尚未完全整合到医院信息系统中。

"AI必须在许多医院和患者类型中进行测试;当前研究通常使用相似的小型数据集,"Harous教授强调。

"虽然实际影响已近在咫尺,但由于缺乏整合和严格的验证,目前大多数AI系统仍在实验室中使用,尚未在诊所中广泛采用,因此还需要做更多的工作。"

更多信息: Asma Merabet等人,《AI for colon cancer: A focus on classification, detection, and predictive modeling》,《国际医学信息学杂志》(2026)。DOI: 10.1016/j.ijmedinf.2025.106115

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