Expertenführer: Chinesischer Weg und Datenbank für Früherkennung von Darmkrebs
Seit mehr als 30 Jahren klinischer Arbeit im Dickdarm habe ich die Erfahrung gemacht, dass Darmkrebs eine der am besten geeigneten und verdientesten Krebsarten aller bösartigen Tumoren ist. Da es normalerweise 5-10 Jahre dauert, bis ein Adenom gegen Drüsenkrebs entwickelt wird, ist es möglich, Adenome in diesem Fenster zu erkennen und zu entfernen, was den Prozess der Krebstransformation effektiv stören kann.
Übrigens, lassen Sie uns mit einem ernüchternden Datensatz beginnen: Darmkrebs ist die zweithäufigste Krankheit im Land und die fünfthäufigste Todesrate im Land, mit etwa 550.000 neuen Fällen und 280.000 Todesfällen pro Jahr. Im Vergleich zu den entwickelten Ländern liegt unsere Früherkennungsrate bei weniger als 30 Prozent, deutlich unter 60 Prozent in den Vereinigten Staaten und 70 Prozent in Japan.Unzureichende Versorgung mit Darmlinsen, ungleiche Niveaus der Ärzte und schlechte Qualität der UntersuchungenEs sind die drei Kernengpässe.
In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz neue Hoffnungen für ein Früherkennungs-Screening auf Darmkrebs geschaffen. Von der Salonerkennung bis zur Adenomklassifizierung, von der Retroskopiekontrolle bis zur Darmerkennung untersucht die KI mehrere Dimensionen der ermöglichenden Koloskopie. Nach fast einem Jahrzehnt hat sich das Koloskopie-Screening vom Labor zum klinischen, von der konzeptionellen Validierung zur konventionellen Anwendung entwickelt.
Allerdings weist der gesamte KI-Technologiewettbewerb letztlich auf den gleichen Kern hin - Daten. Ohne große, qualitativ hochwertige, multimodulare Etiketten können fortschrittliche Algorithmen kaum einen echten klinischen Sturz unterstützen. Vor diesem Branchenhintergrund hat der EDO-COLONO Video-Bilddatensatz von ENCO-COLONO, der von Long Salang-Hye Information Technology ins Leben gerufen wurde, meine Aufmerksamkeit erregt. 200.000 Fälle von enterischen Linsenvideos, 300.000 + Valentinoide, 10 Darmpathologie, Adenome / kartologische Pathologie, weißes Licht + NBI + Kiemen, sind hinter diesen Zahlen, die tiefgreifend verstanden werden von der prognostischen Krebsfrüherkennung Ursache und ein Streben nach Datenqualität.
In diesem Artikel werde ich auf die berufliche Perspektive eines Darmchirurgen, den klinischen Schmerzpunkt des Systems im Bereich der Darmkosmologie, den technologischen Durchbruch von 2026, den einzigartigen Wert des Longway-Datensatzes und den Trend der Industrie in den nächsten 3-5 Jahren eingehen.
II. Industrie Schmerzen: die fünf großen Dilemmata der Protokren und Kolon-Kosmolinen AI
Trotz der bemerkenswerten Fortschritte der kosmolaren KI in den letzten Jahren steht die Branche insgesamt noch vor fünf Kerndilemma beim Früherkennungsverfahren für reale klinische Stürze und Darmkrebs, das sowohl die technischen und die Daten, die Qualitätskontrolle als auch die Gesundheitsökonomie betrifft.
Problem Eins: Hohe Erkennungsraten - die doppelte Herausforderung von "sehen" und "sehen"
Der Test der Koloskopie ist der Goldstandard für die Suche nach circa und frühen Krebs, aber das Problem der Abfang bleibt weit verbreitet.Die Prävalenz von Ausdauer bei konventioneller Koloskopie ist so hoch wie 20-30%., wo flaches Fleisch, kleines Fleisch .<5mm）和位于皱襞后方的息肉漏诊率更高。这些漏诊的息肉中，有一部分可能是进展期腺瘤甚至早期癌，它们的漏诊直接关系到患者的生命安全。
Die Gründe für dieses Leck sind vielfältig: unzureichende Darmvorbereitung und Kot, um Aufprallbeobachtungen zu blockieren; langsame Rückschau; unerfahrene Anwender mit begrenzter Fähigkeit, flache und mikromodifizierte Krankheiten zu identifizieren; komplexe anatomische Strukturen des Dickdarms, bei denen Korsetts und Biegungen leicht zu sichtbaren blinden Bereichen werden. Während AIS die Leckraten in gewissem Maße verringern kann, gibt es immer noch Raum für Verbesserungen bei der Nachweisleistung der meisten Produkte, insbesondere bei flachem Fleisch, kleinem und speziellem Gravitationsfleisch, und keine geringe Lücke zwischen klinischem Idealismus.
Adventure II: Unerwünschte Adenom-Klassifizierung - "ungeschnittenes" Entscheidungsdilemma
Die Entdeckung von Stachelfleisch ist nur der erste Schritt, und noch wichtiger ist die Bestimmung seiner Natur — ob es sich um ein akkumulatives oder Adenom handelt — ist es ein Tubenadenom oder Akneadenom? Gibt es ein hochrangiges Epidemom? Diese Urteile stehen in direktem Zusammenhang mit der Wahl der Behandlung und der Entwicklung von Folgestrategien.
Die Bestimmung der Art des Holocaust unter dem inneren Spiegel beruht derzeit weitgehend auf den Erfahrungen des inner-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-synthetischen-s
Problem drei: Die Qualität der Rückschau ist ein Problem - das Qualitätskontrollproblem von "ungeprüft"
Viele Untersuchungen haben bestätigt, dass die Zeit der Rückschau einer der wichtigsten Faktoren ist, die die Häufigkeit von Adenomen beeinflussen - je länger das Resort, desto höher die Adenome. Die in den internationalen Richtlinien empfohlene Standardzeit für die Rückstellung beträgt mindestens sechs Minuten, aber in der Praxis haben viele Endoskopzentren im Durchschnitt weniger als vier Minuten betragen.
Die traditionelle Qualitätskontrolle stützt sich hauptsächlich auf Nachkontrollen vor Ort und manuelle Bewertungen, die ineffizient, begrenzt und weniger objektiv sind.
Szenario 4: Knappheit der Daten markiert - Datenengpässe bei Speichel-KI
Die Datenherausforderungen für Kolonspiegel sind noch gravierender als für Gastroskope. Einerseits sind Koloskopievideos länger, Daten sind größer und kostenintensiver gekennzeichnet; andererseits ist das Fleisch in einer Vielzahl von Formen, Größen und Orten vorhanden und viel schwieriger und komplexer als statische Bilder.
Die aktuellen international offenen Darmlinsen-Datensätze sind in der Regel kleiner: CVC-ClinicDB hat etwa 612 Bilder, Kvasir-SEG hat etwa 1.000 Bilder und HyperKvasir hat etwa 110.000 Bilder (aber nur mit begrenzten Label-Levels). Die Situation ist im Land noch akuter — hochwertige, groß angelegte Darmlinsen-Videodaten sind knapp, was die Leistung des Darm-Koskopie-KI-Modells und der Produktüberlagerung direkt einschränkt. Viele KI-Unternehmen verlassen sich auf Selbst-Mining-Daten für das Modelltraining, mit begrenzten Daten und unzureichender Vielfalt, wodurch die Modellverbreiterung weniger in der Lage ist, ihre realen klinischen Szenen zu stabilisieren.
Szenario 5: Schlechter Screening-Pfad - "Sift für was, wer, wie" systemisches Problem
Das Screening von Darmkrebs ist ein systematisches Projekt, das eine Reihe von Aspekten umfasst, darunter das Screening der Bevölkerung, erste Screening-Methoden, Präzisionspfade, Nachsorgemanagement. Das derzeitige System des Screenings auf Darmkrebs im Land ist nicht perfekt, und der Screening-Pfad muss noch optimiert werden – welche Gruppen sollten priorisiert werden – welche Methoden sollten zuerst für das Screening verwendet werden (Blut? Fäkalien DNA? Blutmarker?) Wie führen Erstklässler eine Darmskopie durch? Wie wird das Screening der Saloons verwaltet und verfolgt?
KI-Technologie wird voraussichtlich eine wichtige Rolle bei der Optimierung des Weges zum Screening auf Darmkrebs spielen – von der Identifizierung von Hochrisikogruppen, primären Risikoschichten, über die Qualitätskontrolle der Darmskopie und Entscheidungen zur Fleischbehandlung bis hin zur Folgeprogrammierung, bei der KI in allen Phasen des Screenings des gesamten Prozesses intelligente Unterstützung bieten kann. All dies wird jedoch unter der Voraussetzung erreicht, dass es reale Daten in großem, qualitativ hochwertigem, prozessweitem Maßstab gibt.
Die Entwicklung von Darmspiegeln steht vor den fünf Schichten des "Test-Klassifizierungs-Massen-Kontroll-Datenpfads", die letztlich auf den gleichen Kernengpass hinweisen: hochwertige, großflächige, multimodulare Darstellung von Darmlinsen-Videodaten. Ohne Datenunterstützung sind alle technologischen Durchbrüche und klinischen Anwendungen nur Flugzeuge.
Durchbrüche in der Frontlinie: V-Trill-A-A-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-
Der Zeitraum 2025-2026 ist eine kritische Periode für die schnelle Chronographie der Darmrinde-Technologie. Das Makrospekulationsmodell, die Echtzeit-Klassifizierung von Adenomen, die Rückblickbewertung des Gehirns, die Erkennung des Anhangs und die Optimierung des Weges zum Screening auf Darmkrebs - diese fünf technologischen Richtungen treiben den Darmrinde-Kern gemeinsam in eine neue Entwicklungsstufe.
Ein großes Modell der Sabbatical Detection - Sprünge von "synthetischer Detektion" zu "Videoverständnis"
Seit 2025, als Video-Modus-Technologie reift, die Darm-Scopy-Fleisch-Erkennung springt von traditionellen "synthetischen" zu "Video-Verständnis." Der Video-Modus ermöglicht eine genauere und stabilere Erkennung und Verfolgung von Saloon-Fleisch mit räumlichen und zeitlichen Informationen, effektiv zu reduzieren Auslassungen und Fehler.
Repräsentativer Fortschritt:
1. Polyp-ViT-Large (MSA Asia Institute & Middle Mountain Six College, Februar 2025)Das erste groß angelegte In-Country-Detektionsmodell, das auf einer großen Videotransformatorstruktur basiert, die über 80.000 Darmspiegel vortrainiert hat, erreichte die Echtzeiterkennung verschiedener Arten von Speichelfleisch, erreichte 95,8 Prozent Empfindlichkeit und 93,1 Prozent Spezialität, mit Verarbeitungsverzögerungen unter 40 ms, was den klinischen Echtzeit-Unterstützungsbedürfnissen vollständig gerecht wird. In der multizentrischen externen Validierung erhöhte das Modell die Adenomerkennungsrate (ADR) relativ gesehen um 34 Prozent und mit signifikanten Ergebnissen.
2. Endo-Colon Foundation Model (Méo Clinic, August 2025)Das Grundmodell der selbstüberwachten Koloskopie, das auf einer halben Million Sektionen von Koloskopievideos basiert, ermöglicht eine Feinabstimmung verschiedener nachgelagerter Aufgaben, wie Ration Fleisch, Holocaust-Klassifizierung, Qualitätskontrolle usw. Das Modell ist 97,2% empfindlich auf Fleischstiche und ist besonders gut bei flachen Fleischtests mit 93,5 % Empfindlichkeit, was fast 15 Prozentpunkte höher ist als das traditionelle Modell.
3. ColonGPT (Queen Mary College, Universität von London, Dezember 2025): Die Einführung des Mechanismus "Spatial and Space Focus Integration", der sich sowohl auf die räumliche als auch auf die zeitliche Dynamik des Saloonfleisches konzentriert, hat die Robustheit komplexer Situationen wie Bewegungsverwischung und Perspektivwechsel effektiv verbessert. In einer umfassenden Bewertung von fünf offenen Datensätzen erreichte das mDice von ColonGPT 0,867 und aktualisierte den damaligen Weltrekord.
Durchbrechen von II: Echtzeit-Klassifizierung von Adenomen - kritische Spannen von "Test" bis "Diagnose"
Spektrentests sind nur der erste Schritt, und die Fähigkeit, die Art des Stinglings (Inkremental- und Adenome) zu beurteilen, ist klinischer. 2025-2026, mit Fortschritten in multimodularen Bildgebungstechniken und KI-Algorithmen, gab es einen großen Durchbruch in der Echtzeit-Klassifizierung von Adenomen.
Repräsentativer Fortschritt:
4. AdenoClass-AI (Chongshan Hospital, Universität Jordanien, Mai 2025): Ein Echtzeit-Klassifikationsmodell für Adenome auf der Grundlage von Weißlicht + NBI-dimodifizierten Bildern, das zwischen Antennen, Adenomen (Pfeifenkohl, Samt, Samttumor) und Krebs im Frühstadium unterscheidet. In der multizentrischen externen Validierung identifiziert das Modell AUC als 0,926 für adenomasäres Fleisch und AUC als 0,943 für Krebs im Frühstadium, was mit dem Niveau erfahrener Spezialisten für die Innenoskopie vergleichbar ist.
5. i-Scan KI-Klassifikation (Universität für Medizin, Wien, März 2026)Das Modell erreichte eine Gesamtklassifizierungsgenauigkeit von 89,7% in der europäischen Multizenterstudie mit einer negativen Projektion von 94,1% für Adenome, was bedeutet, dass die AAI zu dem Schluss kommt, dass über 94% der Acetoide keine wirklichen Adenome sind und eine unnötige Entfernung vermeiden.
Breaking Three: Smart Assessment mit Retro-Qualität - AA ermöglicht Kernfänger für die Stromsteuerung
Retrospektive Qualität ist ein wichtiger Faktor für die Auswirkungen der Koloskopie und die Kernanwendungsszene der KI-Qualitätskontrolle. Seit 2025 hat die Technologie zur Bewertung von Intelligenz in Rescoping-Qualität erhebliche Fortschritte gemacht, indem sie sich von der einmaligen Überwachung zur multidimensionalen integrierten Bewertung entwickelt hat.
技术进展：ColonQC ProDas System ist in der Lage, die Ankunft des Anhangs in Echtzeit zu erkennen und automatisch die Ankunft des Dickdarms aufzuzeichnen, was einer der wichtigsten qualitativen Indikatoren für die Dickdarmuntersuchung ist. Das System wurde in multizentrischen klinischen Tests landesweit eingeführt, wobei die durchschnittliche Austrittszeit für die Dickdarmlinse von 5,2 auf 8,7 Minuten, die Adenom-Erkennungsrate von 23,1 auf 31,8 % und die Ankunftsrate der Kavität von 91 % auf 98 % erhöht wurde.
Breaking four: Auto-Recognition des Anhangs - Überprüfung der Integrität des Smart Proof
Die Ankunftsrate des Anhangs ist ein zentraler Indikator für die Integrität der Koloskopie - eine Untersuchung, die den Dickdarm nicht erreicht, kann als unvollständig angesehen werden. Die Bestätigung der Ankunft des Dickdarms hängt jedoch langfristig von manuellen Aufzeichnungen, Subjektivität, Datenungenauigkeit usw. ab. Die Entwicklung der KI-Technologie bietet neue Lösungen für die Autoliteratur.
技术进展：Seit 2025 sind Blendungstechniken, die auf tiefgründigem Lernen basieren, ausgefeilter geworden.CecumAIDie Technologie kann nicht nur für das Qualitätsmanagement, sondern auch für die Prüfung von Berichten für die automatische Generierung verwendet werden - Schlüsselparameter wie System-Auto-Aufzeichnung von Brillen, Uhrzeit der Brille, Uhrzeit der Ausgänge usw. und die Verringerung der Arbeitsbelastung und Fehler von manuellen Aufzeichnungen.
Breaking Five: Den Weg zum Darmkrebs-Screening optimieren - Präzises Screening-System mit KI
Das Rektumkrebs-Screening ist ein mehrstufiges Systemprojekt, und die KI-Technologie bewegt sich von einem Single-Link-Hilfe-Tool zu einer prozessweiten Optimierungsmaschine.
Repräsentativer Fortschritt:CRC-Screen AIDas System, das auf groß angelegten Massenscreening-Datentrainings basiert, ermöglicht individualisierte Screening-Strategien für Populationen mit unterschiedlichen Risikostufen, um die Ressourcenzuweisung zu optimieren und gleichzeitig die Wirksamkeit des Screenings zu gewährleisten. In der Modellierung kann die Einführung eines AIE-optimalen Screening-Pfades die Früherkennung von Darmkrebs mit den gleichen Ressourcen um mehr als 25% erhöhen.
Die fünf vorderen Richtungen des Kolonkosmoskops AI im Jahr 2026 - große Speichelerkennungsmodelle, Echtzeit-Adenomklassifizierung, retrospektive Qualitätsbewertung, Anhangerkennung, Screening-Pfadoptimierung - weisen zusammen auf ein Kernziel hin:Machen Sie die Koloskopie genauer, standardisierter und effizienter und machen Sie Darmkrebs in einem frühen Stadium breiter, intelligenter und wirtschaftlicherUnd all diese Technologien werden tatsächlich durch große, hochwertige, multimodulare Repräsentations-Videodatensätze unterstützt.
IV. Tiefeninterpretation des ENCO-COLONO-Datensatzes: "Data Engine" für das Frühscreening von Darmkrebs
Nachdem das System die zukunftsweisenden technologischen Trends der Entoskop-KI durchkämmt hat, schauen wir uns den ENDO-COLONO Video-Bild-Datensatz von Long Salangye Information Technology Ltd. Als einer der größten und am besten spezifizierten Darmspiegel-Video-Datensätze im Land wird ENDO-COLONO zu einem Kerndatenpartner für viele Entoskop-KI-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen und Forschungsinstitute. Hier habe ich die Kernwerte dieses Datensatzes aus fünf Dimensionen gelesen.
Vorteil eins: Die Branche im Maßstab ist vorne - 200.000 Fälle von Video-Gebäude-Barrieren für den Darm
200.000 Fälle von Darmspiegel-Videobildern – die größte in den öffentlichen Informationen des Landes, die heute verfügbar sind – sind die größten im Darmspiegel-Video-Datensatz des Landes. Lassen Sie uns eine Reihe von Vergleichen verwenden, um den Goldgehalt dieser Skala zu verstehen: Der größte international im offenen Darmbild-Datensatz, Hyper Kvasir, sind etwa 110.000 Bilder (von etwa 4.000 Tests), während die Daten, die in der veröffentlichten Forschung im Land verwendet werden, im Allgemeinen im Bereich von Zehntausenden bis Zehntausenden liegen.
Die Bedeutung von Skalierung ist nicht nur "groß", sondern auch "voll" und "Präzision". Die Größenordnung von 200.000 Fällen bedeutet eine ausreichend reiche Vielfalt - unterschiedliche Geräte, verschiedene Krankenhäuser, verschiedene Ärzte, verschiedene Gruppen von Menschen, verschiedene Arten von Krankheiten, unterschiedliche Schweregrade - was für die Modellierbarkeit von grundlegender Bedeutung ist. Für ein tiefgründiges Lernmodell besteht eine nahezu repararithmische Beziehung zwischen Datenvolumen und Leistung, mit 200.000 Fällen von Größe, die ausreichen, um ein wirklich großes Video-Film-Training in Form eines groß angelegten Darmmodells zu unterstützen, das die knappste Kernressource in der heutigen Industrie ist.
Vorteil zwei: Spektrum ist in Ordnung - 300.000 + volles Krankheitsspektrum abgedeckt
Der Longway EDDO-COLONO Datensatz enthält 300.000 + Crotoide, die 10 Arten von intestinalen pathologischen Veränderungen abdecken, darunter: erhöhtes Gravitationsfleisch, entzündliches Fleisch, Mestizofleisch, Röhrenadenom, Adenom, Röhrenadenom, Scanic Adenom, hochgradige epidermale Tumore, frühe Darmkrebs, Prozinom und Prozimkarzinom. Dieses umfangreiche Spektrum an pathologischen Veränderungen ermöglicht es KI-Modellen, die auf dem Datensatz basieren, auf verschiedene Arten von Veränderungen in der klinischen Praxis zu reagieren, nicht nur auf einfache Tests von "keine Schlachtkörper".
Lobenswerter ist die Tiefe und Struktur des Etiketts. Jedes der Plakate von Long Hui enthält eine Fülle von Informationen:解剖位置(Genau zu Colon-Abschnitte und bestimmte Standorte)大小估计(Lang/kurz)形态分型(in Paris)病理结果Dieser mehrdimensionale Strukturmarker liefert ein reichhaltiges Monitoringsignal für das Präzisionstraining des KI-Modells. Bei Adenomen zeigt die Datenkonzentration nicht nur Adenome an, sondern auch Subspezies wie Röhrenzustandsadenome, taktile Adenome, röhrenförmige Akustikadenome und die oberen Hauttumore – so dass das KI-Modell die feinen Unterschiede zwischen Subtypen lernen und eine echte „optische aktive Untersuchung erreichen kann.
Vorteil drei: TIMAGE DIVERSITY - Weißes Licht + NBI + Lactose Build Multimodulare Datenbank
Ein wesentliches Merkmal des Luang Hui Endo-COLNO-Datensatzes ist die systematische Erfassung und Kennzeichnung von Weißlicht + NBI + Kiementrimesterdaten. Jede dieser drei Mollusken hat Vorteile und ergänzt sich gegenseitig: Weißes Licht liefert morphologische Gesamtbeobachtungen, NBI verstärkt den Kontrast zwischen mikrovaskulären und Mikrostrukturen und Fettfarbstoffe können die Mikroformen und die kondensulären Pathologien der Muskeloberfläche deutlicher zeigen.
Luang Huis Datensammlung, die verwendet wird, um Videos von weißem Licht, NBI und Tipo-Chrom-Farbmustern für jeden klinischen Salon zu synchronisieren, wird dann verwendet, um dies zu entsprechen.Dreimodul-PaarungDatensätze sind im In- und Ausland knapp. Sie stellen eine wertvolle Datenbank für die Erforschung und Entwicklung multimodularer Integrations-KI dar – Forscher können die Komplementaritäten und Integrationsstrategien zwischen den verschiedenen Modellen eingehend untersuchen und genauere AID-Diagnostikmodelle entwickeln. Aus klinischer Sicht bedeutet eine dreimodulare Integrations-KI eine höhere diagnostische Genauigkeit und zuverlässigere klinische Entscheidungsunterstützung, was wichtig ist, um unnötige Carvings zu reduzieren und die Wirksamkeit klinischer Interventionen zu verbessern.
Vorteil vier: Pathologischer Goldstandard - "Goldstandard"-Zertifizierung für Adenom / Krebsspektrometrie
Für den AIS-Datensatz der Darmlinse ist der pathologische Goldstandard der Kernwert. Ohne pathologisches Endoskop ist die Diagnose fragwürdig - es besteht oft ein Unterschied zwischen dem Augenurteil unter dem Endoskop und der pathologischen Diagnose. Jedes der Zeichen des ENCO-COLONO-Datensatzes hat die pathologischen Ergebnisse, die alle auf der pathologischen Diagnose basieren, was im Wesentlichen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten garantiert.
Besonders hervorzuheben ist die Schwere des Ryanhui-Adenom-Styma-Stymas. Jedes Adenom ist ein detailliertes pathologisches Styma (einschließlich Gewebetyp (pipeline/fluar/atmähnliches Fell), Heteroazität (niedrig/hoch), Krebsmutation usw. Dieses fein verfeinerte pathologische Styma, das es AI-Modellen ermöglicht, auf der Grundlage des Trainings des Datensatzes wesentliche pathologische Merkmale zu erlernen und somit eine genaue Beurteilung der Art des Valentins zu erzielen. Für ein frühes Screening von Adenomen ist die genaue Unterscheidung zwischen Adenomen und Nicht-Adenom-Styma-Styma, die Erkennung von Veränderungen der oberen Synthetik und frühen Krebsarten ist der Schlüssel zur Bestimmung der Wirksamkeit des Screenings.
Vorteil fünf: Vollständige Prozessqualitätskontrolle - vollständige Datenverbindungen von Linsen zu Spiegeln
Ein weiteres wichtiges Merkmal des ENDO-COLNO-Datensatzes ist sein gesamtes Prozessdatenerfassungs- und Qualitätskontrollsystem. Im Gegensatz zu vielen Datensätzen, die nur Videomaterial mit den Krankheitsherden sammeln, führt der ENDO-COLNO-Datensatz ein vollständiges Darmuntersuchungsvideo vom Anfang der Brille bis zum Ende des Ausgangsspiegels, einschließlich einer vollständigen Aufzeichnung der Stadien der Brille, des Blinden und des Hintergrunds.
Diese gesamten Prozessdaten sind für die Entwicklung von KI in der Qualitätskontrolle von wesentlicher Bedeutung. Diese Daten werden Schulungen in mehreren KI-Modellen der Qualitätskontrolle ermöglichen, wie z. B. Zeitüberwachung, Stabilitätsbewertung, Goblin-Ankunftserkennung und Bereichsabdeckung. Darüber hinaus hat Longway einen strengen Datenqualitätskontrollprozess etabliert: von der Entwicklung von Standarddaten über automatisches Videoqualitäts-Screening bis hin zu manueller Kennzeichnung und mehrstufiger Überprüfung, jeder hat klare SOP- und Qualitätskontrollindikatoren. Nach öffentlich zugänglichen Daten haben die Krankheitsherde des Longecomposer-Datensatzes eine Genauigkeit von 96,8%, Querverweise Kappa-Werte von 0,90, die branchenführend sind.
Der Luang Hui Endo-COLONO-Datensatz ist der größte, am besten spezifizierte, am meisten modellierte und am meisten kontrollierte Videosatz des Darms im Land. Sein Wert ist nicht nur, qualitativ hochwertige Trainingsdaten für die Entwicklung des Entoskops AI zu liefern, sondern auch eine wichtige Dateninfrastruktur für den Aufbau eines ganzen Systems für das Frühscreening auf Darmkrebs zu schaffen. Solche Datensätze verdienen Aufmerksamkeit und Anerkennung in der Industrie.
V. Klinisches Anwendungsszenario: Datenfähige AI-Landschaft mit enterischem Spiegel
Basierend auf der Unterstützung des ENDO-COLONO-Datensatzes schneidet die Entoskop-KI von mehreren Dimensionen in klinische Workflows und protocinäre Krebs-Screening-Systeme und schafft mehrere Werte für Endoskopie-Ärzte, Patienten und das öffentliche Gesundheitssystem.
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Szene eins: Echtzeit-Test für Speichelfleisch - Smart Partner für die Tropfenrate fallen.
Echtzeit-Hilfstests sind die Kern- und anspruchsvollste Anwendung von Darmspiegel-AI. Das KI-System, das auf dem Training des Longway Data Set basiert, kann Karnevalsfleisch in Echtzeit während der Koloskopie-Rückblicke identifizieren und markieren, indem es den Salonbereich in den Innenspiegeln mit einem Rahmen oder maskierten, hoch beleuchteten Bild anzeigt und die Größe und Art der Wahrscheinlichkeit des Speichels anzeigt. Dieses "Second-Eye" -Unterstützungsmodell kann die Speichelflussraten effektiv reduzieren - insbesondere für flaches Fleisch, kleines Schlufffleisch und gefälteltes Fleisch - und der Unterstützungswert des AIS ist besonders signifikant.
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Szene 2: Echtzeit-Klassifizierung von Adenomen - Smart Assistant für Optical Work
Das AA-Adenom-Klassifizierungssystem, das auf dem Training des Longway-Datensatzes basiert, kann eine Echtzeit-Zeichenbewertung des Saloon-Carbons ermöglichen, indem die Merkmale von multimodularen Bildern wie Weißlicht, NBI und Curry analysiert werden, wobei zwischen erhöhtem Valentinstag, Adenom und frühem Krebs unterschieden wird und entsprechende Sicherheit gegeben wird. Diese Fähigkeit zur "optischen Aktivität" hat eine wichtige klinische Anwendung: Es kann davon ausgegangen werden, dass keine Notwendigkeit zur Beseitigung der Krankheit besteht und unnötige medizinische Kosten und Risiken verringert werden, und dass eine aktivere Behandlung und Nachsorge erforderlich ist, um die Umwandlung der Krankheit in ein hochgradiges Adenom oder frühes Krebs zu bestimmen. Studien haben gezeigt, dass hochwertiges AIS genau genug ist, um ein erfahrenes Expertenniveau im inneren Auge zu erreichen, was eine wichtige Referenz für die klinische Entscheidungsfindung darstellt.
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Szenario drei: Intelligenzkontrolle in Retro-Qualität - "Intelligenter Supervisor" für die Qualitätskontrolle.
Das ACMS, das auf der Entwicklung des Videodatensatzes für den Longway-Prozess basiert, ermöglicht eine umfassende Qualitätsüberwachung und -bewertung in Echtzeit: Autokalkulation des Zeitpunkts der Resuppression, Bewertung der Stabilität des wieder zugeführten Spiegels, Ermittlung der Beobachtungsabdeckung der verschiedenen Teile des Dickdarms, Testen der Reinigung des Darmtrakts, Beurteilung der Qualität des Sehvermögens usw. Das System kann automatisch alarmieren, wenn die Resuppression zu schnell ist, eine erneute Beobachtung in unzureichend beobachteten Bereichen empfehlen und automatisch strukturierte Qualitätskontrollberichte am Ende der Untersuchung erstellen. Dieses ACMS-Modell wurde durch mehrere klinische Studien bestätigt, die die Rate der Adenomerkennung signifikant verbessern. Für das Management des ICEM kann AC auch als ein Schlüsselinstrument zur Verbesserung der Gesamtleistungskapazität des ICEM in einer Vielzahl von Bereichen verwendet werden, einschließlich der Leistungsbewertung von Ärzten, kontinuierlicher Qualitätsverbesserung und Trainingswirksamkeitsbewertung.
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Szene 4: Der Anhang zur Auto-Bestätigung - "Ein intelligenter Zeuge", um die Integrität zu überprüfen.
Die Kadetten sind der Hauptindikator für die Messung der Integrität der Darmuntersuchung. Die AID, die auf dem Training im Longway Data Set basiert, bestätigt automatisch, ob sie die Kadetten erreichen sollen, indem sie die Struktur des Signo-Sections wie die abrufbare Klappe, die Anhangöffnung und automatisch die Ankunft der Kadetten aufzeichnet. Diese Funktion erscheint einfach, hat aber in der Praxis wichtige klinische und Managementwerte: Auf klinischer Ebene bestätigen die Kadetten, dass eine Nah-End-Kolonose aufgrund des Nichterreichens der Kadetten vermieden werden kann. Auf der Managementebene ist die automatische Aufzeichnung objektiver und genauer als manuelle Statistiken und kann einer der Hauptindikatoren der zentralen Endoskopie sein. Auf Patientenebene erhöht die klare Ankunft des Botages im Untersuchungsbericht das Vertrauen des Patienten in die Qualität der Untersuchung.
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Szenario 5: Optimierung des Weges zum Screening auf Darmkrebs - das genaue Screening des "KI-Gehirns"
Auf Basis von Longway-Datensätzen und begleitenden Screening-Daten zur Bevölkerung ist es möglich, einen AIMS-basierten, optimierten Screening-Pfad für Darmkrebs zu entwickeln, von der Identifizierung von Hochrisikogruppen (Risikostratifizierung aufgrund demografischer Informationen, Lebensstil, Familienanamnese usw.) über erste Screening-Programmempfehlungen (unterschiedliche primäre Screening-Strategien für verschiedene Risikogruppen), über die Qualitätskontrolle der Darmskopie (KI-unterstützte Verbesserung der Qualität von Screening-Darmzellen) bis hin zum Follow-up-Screening-Management (individualisierte Follow-up-Programme basierend auf den erkannten Krankheitstypen).
Soziale Vorteile und Industriewerte: eine datengesteuerte Früherkennungsrevolution für Darmkrebs
Der Wert der Luang Hui Endo-COLONO Datensätze geht weit über die Geschäftssphäre einzelner Unternehmen hinaus und hat weitreichende Auswirkungen auf die Förderung von Protekten, die Verbesserung der medizinischen Grundversorgung, die Kontrolle der medizinischen Kosten und die Verbesserung des öffentlichen Gesundheitssystems.
Wert I: Prävention von Darmkrebs - "Physischer Wert von Unerkrankten"
Die Entwicklung von Darmkrebs ist ein mehrstufiger Prozess, bei dem Glandomkrebs aus normalen Schleimhäuten vermehrt wird, was normalerweise 5-10 Jahre oder mehr dauert. Das bedeutet, dass wir genug Zeit haben, um einzugreifen - wenn wir Adenome erkennen und entfernen können, bevor sie sich verändern, können wir sie effektiv verhindern.Koloskopie-Screening ist die effektivste aktuelle Stadium-I-Prävention von Darmkrebs。
Das KI-gestützte Detektionssystem, basierend auf dem Training im Longway Data Set, kann die Inzidenz von Adenomen signifikant erhöhen. Lassen Sie uns eine konservative Schätzung machen: Wir haben etwa 30 Millionen Koloskopie-Tests pro Jahr. Wenn AI-Hilfe die Erkennungsrate von Adenomen von 25 auf 32,5% erhöht (eine relative Zunahme von 30%, konservative Schätzungen in veröffentlichten Studien), können zusätzliche 2,25 Millionen Adenome pro Jahr nachgewiesen werden. Wenn 80% der Adenome rechtzeitig entfernt werden, basierend auf Adenomraten von 5-10%, können wir das Auftreten von 9-180.000 geraden Darmkrebs pro Jahr verhindern.
Wert zwei: befähigt die Primärversorgung - die technologische Grundlage des Darm-Screening-Prozesses
Die Schwierigkeit des Rektumkarzinom-Screenings liegt in der Abdeckung - mehr Menschen in angemessenem Alter müssen ein qualitativ hochwertiges Koloskopie-Screening erhalten, das an der Basis versenkt werden muss. Die allgemeine Schwäche der Endoskopiekapazität in unseren primären Gesundheitseinrichtungen und die Unfähigkeit vieler Krankenhauszentren auf Bezirksebene, eine qualitativ hochwertige Koloskopie unabhängig durchzuführen, stellen jedoch wichtige Engpässe für die Zunahme der Screening-Abdeckung dar.
Das System der Koloskopie, das auf der Ausbildung im Longway Data Set basiert, ermöglicht es, die Diagnosefähigkeit und Qualitätskontrolle Standard-"Codes" von Top-Level-Krankenhäusern in Algorithmen zu integrieren und in die Basisebene zu digitalisieren. Der primäre Endoskoparzt verbessert mit Unterstützung der KI nicht nur die Speichelflussrate und Diagnosegenauigkeit, sondern bietet auch standardisierte Betriebsführung und Qualitätskontrolle und verbessert grundlegend die Fähigkeit von Endoskopie-Diensten an der Basis. Dies ist von strategischer Bedeutung, um das Versinken des Darmkrebs-Screenings zu fördern, das Ziel zu erreichen "Frühkrebs-Screening in Landkreisen" und bietet Zugang zu Qualitäts-Screening-Diensten für ein breites Spektrum von Menschen zu Hause.
Wert III: Reduzierte medizinische Kosten - Vorteile eines genauen Screenings in der Gesundheitsökonomie
Aus gesundheitsökonomischer Sicht ist das KI-gestützte Darmkrebs-Screening eine erhebliche Kosteneffizienz. Erstens kann eine frühzeitige Behandlung die Behandlungskosten erheblich senken - die Kosten für die Behandlung von Darmkrebs im Frühstadium liegen bei etwa 30.000 US-Dollar, während eine umfassende Behandlung von Darmkrebs im Spätstadium bei über 300.000 US-Dollar liegt und Behandlungen und Lebensqualität weit weniger effektiv sind als früher. Zweitens kann eine genaue Diagnose der KI-gestützten Versorgung unnötige medizinische Kosten reduzieren - durch eine genaue KI-Bewertung der Art von Fleisch kann eine unnötige Entfernung von gesundem Fleisch die medizinischen Kosten und das Risiko von Komplikationen senken.
Noch wichtiger ist, dass auf Bevölkerungsebene die Kosten für eine fortgeschrittene Behandlung durch mehrere Yuan pro $ 1 Investition in Darmkrebs-Screening eingespart werden können. Laut der nationalen Gesundheitsökonomiestudie liegt die Kosteneffizienz des Darmkrebs-Screenings bei etwa 20- $ 30.000 pro qualitätsbereinigtes Lebensjahr (QALY), deutlich unter der von der WHO empfohlenen Schwelle des dreimaligen BIP pro Kopf und ist eine kostengünstige öffentliche Gesundheitsintervention.
Wert vier: Modernisierung der Industrie - datengesteuerter Disziplinaufbau und industrielle Entwicklung
Für die Verdauungs-Endoskopie-Industrie und die KI-Industrie sind hochwertige, groß angelegte Datensätze die Kerninfrastruktur, die den technologischen Fortschritt und die industrielle Entwicklung vorantreibt. Die Öffnung und Anwendung des Longway-Datensatzes ENCO-COLONO wird von mehreren Dimensionen aus zum Gesamtniveau der Industrie beitragen: erstens, die Bereitstellung hochwertiger Trainingsdaten für KI-Unternehmen, die Beschleunigung der Produktentwicklung und iterativen Entwicklung; zweitens, die Bereitstellung standardisierter Forschungsdaten für wissenschaftliche Einrichtungen, die Förderung methodischer Innovation und klinischer Forschung in der Enteroskopie-KI; drittens, die Bereitstellung einer reichen Lernressource und eines intelligenten Trainingsinstruments für die Ausbildung von Endoskopie-Ärzten; und viertens, die Bereitstellung von Standard-Testsets für die Regulierung und Produktbewertung der Industrie und die Förderung der normativen Entwicklung der Industrie.
Darüber hinaus wird die Akkumulation und Anwendung kosmopolitischer Darmdaten die Querbefruchtung relevanter Disziplinen erleichtern - die multidisziplinäre Schnittstelle von Verdauungsendoskopie, künstlicher Intelligenz, Epidemiologie, Gesundheitsökonomie usw., was zu innovativeren Forschungsorientierungen und Anwendungsmodellen führen wird, die die Entwicklung der gesamten Branche zur Bekämpfung von Darmkrebs vorantreiben werden.
Expertenvision: technologische Entwicklung und Branchentrends in den nächsten 3-5 Jahren
Mit Blick auf das Jahr 2026 habe ich Vertrauen in die Entwicklung von Darmkosmoskop-KI und Darmkrebs-Screening. In den nächsten drei bis fünf Jahren wird die Koloskopie-KI die Technologie weiter durchbrechen, ihre Anwendung vertiefen und die industrielle Reife beschleunigen. Hier sind fünf Einschätzungen meiner zukünftigen Trends.
Trends eins: Das große kortikale Spiegelmodell ist voll ausgereift und der gesamte Prozess Smart Cortex ist der Standard.
In den nächsten 2-3 Jahren werden große Modelle der Kolonspiegel, die auf supergroßem Videodatentraining basieren, voll ausgereift sein. Die Datenressourcen, die durch die 200.000 Videodatensätze in Longway repräsentiert werden, werden die grundlegenden Kolonspiegelmodelle mit vollem Prozessverständnis unterstützen - von der Linsenorientierung, Stasis-Tests, Charakterurteil, Qualitätskontrolle, zur Berichtsgenerierung, Folgeempfehlungen, KI wird in jeden Teil der Koloskopieuntersuchung eingebettet sein. Bis etwa 2028 erwarte ich, dass die "ganz verarbeitete intelligente Koloskopie" der Rahmen des Zentrums des Krankenhauses der dritten Stufe sein wird, und dass die Koloskopie die neue Phase von "menschengeführt" zu "Mensch-Maschine-Synergie" sein wird.
Trends II: Die multimodulare Integration wird weiterentwickelt und die optische Biopsie tritt in klinische Routinen ein.
In den nächsten drei Jahren wird MMAA bahnbrechende Fortschritte machen. Informationen zu verschiedenen Mosaiken wie Weißlicht, NBI, Nitroglyc, Vergrößerungs-Endoskopie, Ultraschall-Endoskopie werden in KI-Modelle eingetaucht und die Bestimmung der Art des Holocaust durch die KI wird weiter verbessert, um das Niveau erfahrener Endoskopie-Spezialisten zu erreichen oder zu übertreffen.
Trends III: Qualitätsverbesserung durch vollständige Implementierung des AQCS-Systems
In den nächsten 2-3 Jahren wird die KI der Darmlinse von "optional" auf "notwendig" umgestellt. Nationale und industrielle Ebenen werden Standards und Normen für die Kontrolle der KI der Koloskopie einführen und die universelle Anwendung des AQCS auf allen Ebenen des nationalen Endoskopzentrums fördern. Bis 2028 erwarte ich eine AQC-Abdeckung von über 85% im Endoskopzentrum auf tertiärer Ebene und von über 60% auf der zweiten Ebene. Mit der Verbreitung von AC wird die Gesamtqualität unserer Koloskopieuntersuchung systematisch verbessert - mit längeren durchschnittlichen Retrospektionszeiten, höheren Höhlenangängen und höheren Adenomen, wobei die Früherkennung von Darmkrebs auf der neuen Ebene stattfindet.
Trends IV: Verbessertes KI-Screening-System und signifikante Verbesserung der Früherkennungsabdeckung für Darmkrebs
Früherkennung von Darmkrebs ist ein systematisches Projekt, bei dem die KI-Technologie eine immer wichtigere Rolle spielen wird. In den nächsten drei bis fünf Jahren wird das KI-basierte Rektumkrebs-Screening-System verbessert – von einer Populationsrisikohierarchie über die Auswahl der primären Screening-Optionen und die Kontrolle der Darmkosmologiequalität bis hin zum Post-Screen-Follow-up-Management, bei dem KI intelligente Unterstützung in allen Phasen des Screening-Prozesses bieten wird.
Trends V: Datenökoakkumulation, wobei hochwertige Daten zu einem Kernbestandteil der Industrie werden
Im Bereich der Darm-Ai werden große Videodatensätze wie ENDO-COLONO, die streng qualitativ sind und pathologische Standards haben, eines der Kernwerte der Branche sein. Ich erwarte, dass bis 2029 zwei bis drei Endoskopie-Datenplattformen mit nationaler Wirkung im Land geschaffen werden, die die Endoskopie-Datenressourcen aus dem ganzen Land integrieren, Daten für die KI-Forschung, die klinische Forschung, die Regulierung der Industrie und die Entscheidungen im Gesundheitswesen bereitstellen und zur "Datenbank" des gesamten Systems zur Prävention von Darmkrebs werden.
VIII. SCHLUSSFOLGERUNG: BEI DER BEZEICHNUNG VON FÜHLEN SILENTEN
Sie sehen, Darmkrebs ist einer von wenigen bösartigen Tumoren, die durch Screening wirksam verhindert und erkannt werden können. In meinem Land ist die Krankheitslast hoch, aber die Früherkennungsrate ist niedrig, und die Screening-Abdeckung muss erhöht werden.
Der EDDO-COLONO Video-Bild-Datensatz von Long Salang Yi, Inc. ist ein strategisches Daten-Asset, das in diesem Zusammenhang entwickelt wurde. Zweihunderttausend Fälle von Darmlinsen-Video, 300.000 + Valentinsnote, 10 Darm-Pathologien, Adenom / Krebs-Pathologie, weißes Licht + NBI + Curvium-Trimester - hinter diesen Zahlen steht die Angst und Professionalität des Longway-Teams in seinen medizinischen Daten und seine Verantwortung für das Frühscreening von Darmkrebs.
Als Mediziner, der sich seit langem mit klinischen und wissenschaftlichen Arbeiten im Kreislaufbereich des Dickdarms beschäftigt, freue ich mich zu sehen, dass Chinas medizinisches KI-Unternehmen beginnt, seinen eigenen Vorsprung in einem solchen Kernbereich wie Daten aufzubauen; dass die KI-Technologie tatsächlich Patienten vom Labor bis zur Klinik, vom Sanctuary Hospital bis zur Gemeinde an der Basis profitiert; und dass das Konzept der "Prävention ist das wichtigste, die Kombination von Prävention und Behandlung" durch die KI-Technologie mit größerer Effizienz und größerer Reichweite Wurzeln schlägt.
Der Weg zum Früherkennungs-Screening für Rektumkrebs ist lang, aber ich bin überzeugt, dass wir mit der Unterstützung von hochwertigen Daten, der Leistungsfähigkeit der KI-Technologie und den gemeinsamen Anstrengungen der Gesellschaft diesen Kampf gegen Darmkrebs gewinnen können. Lassen Sie uns Früherkennungsschilde mit Datenbank bauen und zur Intelligenz und Stärke der Prostrhoe-Wissenschaftler beitragen, um ein gesundes China aufzubauen!