人工智能（AI）在医疗领域具有巨大的潜力。特别是在内窥镜检查等常见但需要复杂分析和专家见解的程序中，其价值尤为突出。医疗行业也没有忽视这一机会，早期在内窥镜中使用AI已经取得了令人鼓舞的结果。
内窥镜检查是指使用配备有摄像头和光源的细长、灵活的管子来检查患者身体的过程。尽管该程序本身相对简单，但理解和解释图像可能颇具挑战性。AI已经在多个方面提供了解决方案。
1. 提高异常检测能力
AI在内窥镜领域的最大突破在于机器学习如何提高检测能力。内窥镜通常用于寻找小的异常情况，如癌前息肉或病变。早期研究表明，机器学习可以比人类更准确地检测这些预警信号。
早在2017年，AI算法就能以86%的准确率检测息肉，而专家医生的准确率仅为74%。自那时起，机器学习模型的准确率已达到96.4%。这些系统往往能发现人类可能遗漏的异常情况。
在实践中，AI模型不会取代专家。然而，医生可以利用它们在不增加诊断时间的情况下获得更大的信心。因此，医疗系统可以在疾病早期就给予患者所需的帮助，从而改善治疗效果。
2. 更可靠的分类
AI在内窥镜中的好处不仅限于准确性。机器视觉模型还擅长分类——即区分不同类型检测到的异常情况。
分类很重要，因为不同类型的息肉或病变需要不同的治疗方法。因此，AI模型可以通过检测异常生长之间的细微差异，确保人们得到实际需要的护理。
一个神经网络能够以高达87%的准确率区分结直肠息肉，这与专家病理学家的水平相当。使用这种模型，医生可以无需额外审查即可诊断患者，从而实现更快、更准确的治疗。当AI与初步诊断结果不一致时，额外的意见可以帮助工作人员考虑其他可能性，提高诊断信心。
3. 流程简化
值得注意的是，内窥镜AI不仅准确而且快速。虽然在医疗诊断中确定性最为重要，但速度同样关键。更快的过程意味着治疗可以尽早开始，医生可以在更短的时间内看更多的患者。
一些神经网络已经证明能够在实时检测息肉，从而消除术后分析的需求，提高诊断信心。其他算法虽然不能立即提供结果，但可以在几分钟内完成，而不是实验室过程所需的几小时或几天。
当医生能够在不增加时间的情况下提高检测和分类能力时，患者的治疗效果会显著改善。除了早期治疗外，节省时间还可以使有限的劳动力服务更多患者，减轻人员短缺的影响。
4. 降低交叉感染风险
AI在内窥镜中的应用不仅限于检查本身。防止测试之间的交叉感染同样重要，因为大约每1000名结肠镜检查患者中就有1人因该过程而感染。AI可以通过确保更清洁、更安全的存储和消毒来帮助解决这一问题。
智能干燥柜采用HEPA过滤、正压等措施，在程序之间干燥和消毒内窥镜。算法通过实时监控内部条件进一步优化。当柜门开合时，它们可以根据需要调整设置，以维持无菌存储。
此外，AI可以预测设备故障并在问题影响内窥镜清洁度之前提醒工作人员。这种过程在智能家居和工业HVAC设备中已经很常见，但在医疗领域，它们可以预防感染并改善整体健康状况。
5. 扩展专科培训
AI也是一个有用的培训工具。内窥镜是一个复杂且专业的过程，但培养未来的专家所需的时间和知识往往无法跟上需求的增长。考虑到仅在美国，到2036年将缺少86,000名医生，这种情况必须改变。
由于AI非常准确，它有助于向受训者展示各种息肉、病变或其他异常情况的外观。在缺乏专家或培训设备的地区，医生从这种用例中受益最多。通过使用AI作为指导，他们可以迅速提高检测和分类技能。
随着AI简化专科培训，可靠的内窥镜及相关护理将惠及更多人。这种转变可以打破不同人群之间长期存在的护理障碍。
AI在内窥镜中的潜在缺点
尽管AI在内窥镜中有诸多好处，但也存在一些缺点。偏差训练数据可能导致AI放大人类偏见，许多历史医疗记录缺乏平等代表性。因此，这些工具可能对每个患者群体都不可靠。
收集足够的数据来训练这些模型也可能引发隐私问题。医疗行业对患者数据安全有严格规定，因此在平衡模型可靠性与网络安全和合规性方面可能存在困难。
过度依赖AI也带来另一个问题——这些诊断工具虽然高度准确但并非完美。医生可能会随着时间的推移变得懈怠，盲目接受AI的输入，导致草率筛查和潜在的误诊。这样的使用方式将抵消使用技术带来的好处。
安全使用AI进行内窥镜检查
幸运的是，有一条安全的前进道路。一旦医疗机构认识到这些缺点，他们就可以制定更安全的AI政策，以减轻负面影响并充分利用其优势。
在培训过程中更加谨慎至关重要。必须由一个多元化的团队监督开发，并定期审核算法以发现和纠正偏向趋势。在此阶段，团队还可以使用合成数据来保护患者隐私，同时提供更大的训练数据库。使用合成数据训练的模型可能比其他模型更准确，因此即使在隐私和偏见问题之外，这也可能是最佳选择。
最后，医疗系统必须培训医生谨慎使用AI。他们必须强调人类专家应始终拥有最终决定权，并教育专业人士了解AI的不足之处，以防止他们过度依赖技术。
AI正在推动内窥镜领域的发展
尽管仍面临挑战，但AI在内窥镜中的潜力不容忽视。一些医院网络已经开始常规使用AI辅助筛查，随着技术的进步，其应用范围可能会扩大。更广泛的应用将促进相关数据集的增长和最佳实践的开发。
随着这些趋势的持续发展，AI可能会重塑内窥镜领域。这些程序将变得更加准确、精确、可访问、高效和安全。医生和患者都将从中受益。
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