Magenspiegel A1-Revolution: 150.000 Videodatensätze verändern das Verdauungs-Frühsiebmuster

Wir stehen vor einer Gruppe von Daten, die zum Nachdenken anregen: China hat jedes Jahr etwa 480.000 neue Magenkrebserkrankungen, was mehr als 40 Prozent der neuen Fälle von Magenkrebs weltweit ausmacht; Unsere Früherkennungsrate für Magenkrebs liegt jedoch bei weniger als 20 Prozent, weit unter 70 Prozent in Japan und 50 Prozent in Südkorea.Unzureichende Endoskopie-Ressourcen, ungleichmäßige Früherkennung von Krebs, unzureichende QualitätskontrollsystemeEs sind die drei wichtigsten Elemente.

Glücklicherweise bietet uns die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz die Möglichkeit, die Regeln zu brechen. Von der ersten konzeptionellen Validierung des AIS-gestützten Erkennungssystems im Jahr 2015, das erste Produkt wurde für die Aufnahme in die Liste im Jahr 2020 zugelassen, bis zum vollen Aufstieg der heutigen Video-Moderation - das AIS hat die kritische Reise von "brauchbar" über "gut" über "Unterstützung" bis "Ermöglichung" durchlaufen. Heute, 2026, stehen wir an einem neuen historischen Ausgangspunkt.

Meiner Ansicht nach hat sich die Konkurrenz für Gastroscope AI vom "Algorithmus" zum "Datenwettbewerb" entwickelt. Ohne große, hochwertige, multimodulare Etiketten werden ausgefeilte Algorithmen wahrscheinlich keine echten klinischen Anwendungen unterstützen. Vor diesem Hintergrund hat der EDO-GASTRO Video-Bilddatensatz der Magenlinsen, der von Changsalang Information Technology Ltd. eingeführt wurde, ein hohes Maß an Aufmerksamkeit erregt.

In diesem Artikel werde ich auf die professionelle Perspektive eines Verdauungs-Innenspiegel-Praktikers, den klinischen Schmerzpunkt des Systems im Bereich der Magenlinsen-KI, den technologischen Durchbruch 2026, den einzigartigen Wert des Longway-Datensatzes und den Trend der Branche in den nächsten drei bis fünf Jahren eingehen. Es wird gehofft, dass eine sinnvolle und wertvolle Referenz für die Industrie bereitgestellt wird für diejenigen, die an der Entwicklung von Verdauungs-Innenspiegeln interessiert sind.

Trotz des rasanten Wachstums der Magenspiegel-KI in den letzten Jahren steht die Branche insgesamt vor vier zentralen Herausforderungen im realen klinischen Umfeld: Diese Herausforderungen sind sowohl technische als auch daten- und eher klinische.

Herausforderung eins: Hohe Raten von Krebs-Leckagen - Unterschiede in der Endoskopie sind zentrale Schmerzpunkte

Der Magenspiegel ist das einzige wirksame Mittel zur Erkennung von Magenkrebs im Frühstadium, aber es ist nicht nur das erste Mal, dass der Krebs gefunden wird.Das Endoskop hat einen großen individuellen Unterschied in der Fähigkeit, frühen Magenkrebs zu erkennen.Verschiedene Studien im In- und Ausland zeigen, dass allgemeine Endoskopärzte 10-20 Prozent der Fälle von Magenkrebs im Frühstadium haben können, und sogar erfahrene Spezialisten haben eine Rate von etwa 5 Prozent.

Die Gründe dafür sind vielfältig: Magenkrebs im Frühstadium ist ungewöhnlich und leicht mit gutartigen Erkrankungen wie Entzündungen, Geschwüren usw. zu verwechseln; unzureichende Untersuchungszeit, da einige Primärkrankenhäuser nur drei bis fünf Minuten Magenlinsen haben, macht es schwierig, umfassend und detailliert zu beobachten; und Unterschiede in der medizinischen Erfahrung, da junge und primäre Ärzte verbesserungsbedürftige Fähigkeiten zur Krebsfrüherkennung haben. Während AIS die Inzidenz von Leckagen in gewissem Maße reduzieren kann, besteht bei den meisten Produkten noch Raum für eine erhöhte Empfindlichkeit, insbesondere für die Erkennung kleinerer und nicht typischer Krankheiten und für eine erhebliche Lücke zwischen klinischen Idealitäten.

Herausforderung zwei: Videodatenknappheit - die Lücke zwischen "Fotoerkennung" und "Videoverständnis"

Die meisten aktuellen Modelle der KI-Muster von Magenspiegeln basieren auf statischem Fototraining, aber die Untersuchung des Innenspiegels in einer realen klinischen Szene ist ein dynamischer Videostrom. Von Bildern zu Videos, nicht nur Änderungen in Datenformaten, sondern auch Sprünge im technischen Paradigma — Videoverständnis erfordert die Behandlung einer komplexen Reihe von Problemen wie Zeitreihenbeziehungen zwischen Bildern, Bewegungsverwischung, Perspektivwechsel und Lichtänderung.

Allerdings sind qualitativ hochwertige Gastroskop-Videodaten knapp. Einerseits sind die Daten der Magenspiegel-Videos groß, die Speicherkosten hoch und die Kennzeichnung schwierig (jedes Video muss in die Region eingerahmt werden); andererseits sind die Videodaten aus Krankenhäusern über verschiedene Systeme verteilt und schwer zu verwenden. Ich verstehe, dass mehr als 90 % der veröffentlichten Magenspiegel-KI-Studien im Land auf statischen Bildern basieren und dass es nur wenige Modelle gibt, die wirklich auf Videodaten trainieren.

Herausforderung drei: Einweißes Licht plus NBI-Zweimodularintegration ist unerlässlich

In der klinischen Praxis der Verdauungsendoskopie sind die weiße Endoskopie und die Schmalbandbildgebung (NBI) die beiden häufigsten Beobachtungsmodelle. Die weiße Endoskopie wird für das Routine-Screening und die Gesamtbeobachtung verwendet, während die NBI für die Feinbeobachtung und Identifizierungsdiagnose der Pathogenese verwendet wird - durch die Erhöhung des Kontrasts zwischen mikrovaskulären und mikrostrukturierten Schleimhäutenoberflächen kann NBI die Erkennungsrate von Magenkrebs im Frühstadium und die Genauigkeit der Identifizierungsdiagnose signifikant verbessern.

Allerdings unterstützen die meisten Produkte der Magenspiegel-KI derzeit nur die Erkennung der Herde im Weißlichtmodus, und es fehlt an Forschungen zur Feinanalyse und zur Zwei-Modular-Integration von Weißlicht-NBI nach dem NBI-Modell. Dies führt dazu, dass die KI nur eine primäre Beurteilung des Vorliegens einer Krankheit liefert und keine klinischen Informationen zur Identifizierung der Pathogenität, bathymetrischen Bewertung usw.

Herausforderung vier: qualitative Kontrollmängel - die Qualität der Tests variiert, um die Wirksamkeit des Früherkennungstests zu begrenzen

Die Qualität der Magenspiegeluntersuchung bestimmt direkt die Auswirkungen des Frühkrebs-Screenings, aber das derzeitige Qualitätskontrollsystem für die Magenspiegeluntersuchung im Land ist nicht perfekt.

Nehmen wir die wichtigsten Qualitätskontrollindikatoren der Magenlinse: Die Standard-Gastroskopie-Untersuchung sollte systematische Beobachtungen verschiedener Teile der Küche, Kaskadierung, Magenboden, Magenhorn, Magenmoos, 12-Darm und Zersetzung umfassen und ausreichend repräsentative Bilder sammeln. Aber in der Praxis sind viele Tests nicht reguliert, was sich direkt auf die Erkennung von Krebs im Frühstadium auswirkt. Wie man die KI-Technologie einsetzt, um eine Qualitätskontrolle des Screening-Prozesses in Echtzeit zu erreichen, ist ein wichtiges Thema für die Industrie.

Der Zeitraum 2025-2026 ist eine kritische Zeit für die schnelle iterative Generierung von KI-Gastroskopie-Technologien. Video-Megamodelle, Vorhersage der frühen Krebsisolationstiefe, multimodulare Integration, Qualitätskontrolle und Bewertung der operativen Fähigkeiten treiben die ersten fünf technologischen Richtungen gemeinsam in eine neue Entwicklungsstufe.

Breaking one: Echtzeit-Test des Video-Großmodells - von "Spezifizieren nach Frame" bis "Verstanden"

Die Technologie des Video Foundation Models hat seit 2025 bahnbrechende Fortschritte im Bereich der Innenspiegel gemacht. Im Gegensatz zu herkömmlichen statischen fotobasierten Testmodellen kann das VMA-Modell raum- und zeitbasierte Informationen nutzen, um Krankheitsherde genauer und stetiger zu erkennen und zu verfolgen.

Repräsentativer Fortschritt:

1. EndoVid-V1 (Tempo & Nakayama Hospital, März 2025)Die erste groß angelegte Echtzeit-Erkennung von Magenspiegeln auf Basis der Video-Transformator-Struktur im Land, die über 100.000 Abschnitte von Magenspiegel-Videos vortrainierte, erreichte eine Echtzeit-Erkennung von 12 Arten von Verdauungspathologie mit einer Empfindlichkeit von 94,7 Prozent, einer Eigenartigkeit von 92,3 Prozent, einer durchschnittlichen Verarbeitungsverzögerung von weniger als 50 ms und einer vollständigen klinischen Echtzeit-Unterstützung. Noch wichtiger ist, dass das Modell in der Lage war, die Öfen kontinuierlich zu verfolgen, was das Problem der falsch-positiven und Pseudonegativen effektiv reduzierte in Einzelsynthesetests.

2. EndoGPT (Cambridge University Hospital, Juli 2025): Eine Vorschulungsstrategie für "Staff-to-Staff Learning" wird vorgeschlagen, mit selbstüberwachendem Lernen auf 2 Millionen Endoskopvideos. In nachgelagerten Missionen zeigt EndoGPT eine ausgezeichnete Fähigkeit zum Lernen in kleinen Proben - mit nur 100 Falldaten, um eine Erkennungsgenauigkeit von über 85% bei neuen Pathologien zu erreichen, was für seltene pathologische Veränderungen bei KI-Tests wichtig ist.

3. GastroViT-Large (Oyed Rice University, November 2025)Die erste Anwendung des groß angelegten visuellen Transformers auf das Verständnis des Magenspiegels hat zu einer einheitlichen Erkennung und Klassifizierung von 20 Arten von Verdauungspathologien geführt. In der multizentrischen externen Validierung hat das Modell eine Empfindlichkeit gegenüber der Früherkennung von Magenkrebs von 96,2 Prozent, was höher ist als der durchschnittliche Endoskop-Praktiker von 89,5 Prozent für die Studie.

Breaking 2: Frühe Vorhersage der Auswaschtiefe von Krebs - von "Test" über "Förderung" bis hin zu "Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung"

Bei Patienten mit Magenkrebs im Frühstadium hängt die Bestimmung der Eintauchtiefe direkt mit der Wahl der Behandlung zusammen - intraclubulärer Krebs und die Auslaugung von Schleimhautkrebs unter der Oberfläche kann durch ein Endoskop (ESD) geheilt werden, während ein tiefes Eintauchen des Schleimhautkrebses eine Operation erfordert.

Repräsentativer Fortschritt:

4. DeepNet-Pro (Shanghai Long Sea Hospital, September 2025): Frühe Gastrome Immersionstiefe Vorhersagemodelle auf der Grundlage von weißem Licht + NBI doppelmodularen Bildern, die zwischen intramolekularem Krebs (M), Sub-Sinkal-Auslaugung (SM1) und Sub-Mode-Immersion (SM2) der Schleimhaut (SM2) unterscheiden, mit einer Gesamtgenauigkeit von 86,4 Prozent in Multi-Center-Validierung, von denen M / SM1 und SM2 eine Erkennung von AUC von 0,91 haben, was vergleichbar ist mit der von erfahrenen Endoskopie-Spezialisten.

5. InvDepth-AI (Universität von Tokio, Medizinische Abteilung, Februar 2026)Das Modell hat eine genaue Projektion der Eintauchtiefe erreicht, indem es 3D-voltaische Neuronete verwendete, um dreidimensionale morphologische Eigenschaften des Herdes aus der Objektiv-Videoserie zu extrahieren, wobei Oberflächen-Mikrovaskuläre und Mikrostruktureigenschaften kombiniert wurden. Das Modell hat bei der multizentrischen Validierung von fünf japanischen Krankenhäusern eine genaue 88,1% erreicht und stellt eine wichtige Referenz für die Diagnose der Behandlung von Beschwerden unter der Linse dar.

Breaking three: Multimodulare Integration - Weißes Licht + NBI + Pathologie 3D Synergismus

Die multimodulare Integration ist eine der beliebtesten Studien zur Magenspiegel-KI im Jahr 2026. Die diagnostische Leistungsfähigkeit und der klinische Wert des KI-Modells können durch die multidimensionale Integration morphologischer Informationen zur Weißstrahl-Endoskopie, mikrovaskulärer Mikrostrukturinformationen zum NBI und Standard-Goldinformationen zur Pathologiediagnose signifikant verbessert werden.

技术进展：Seit 2025 gibt es erhebliche Fortschritte in der Technologie der multimodularen Integration.Multi-Modal EndoNetDas Sichuan University Hospital, Wahxi, im Juni 2025, führte einen modulübergreifenden Fokusintegrationsmechanismus ein, der automatisch die Übereinstimmung und Komplementarität zwischen dem Weißlicht- und dem NBI-Modus lernt und 0,937 Punkte in der AUC auf der Diagnose-Mission zur Früherkennung von Krebs erreicht, ein Plus von 5,2 Prozentpunkten aus einmodularen Modellen. Bemerkenswerter ist die Tatsache, dass einige Forschungsteams begonnen haben, modulübergreifende Verknüpfungen in "Insight Image-Pasyology" zu untersuchen, um es AI zu ermöglichen, pathologische Diagnose direkt aus internen Spiegelbildern vorherzusagen, was wichtig ist präoperative Präzisionsbewertung und Behandlungsprogrammierung.

Breaking Four: Quality Control AI - Ein Paradigmenwechsel von der „Ergebnis-Qualitätskontrolle“ zur „Prozess-Qualitätskontrolle“

Die Qualität des Magenlinsen-Screenings ist eine Voraussetzung und eine Garantie für die Wirksamkeit des Frühkrebs-Screenings. 2025-2026 gelang der KI-Anwendung im Bereich der Qualitätskontrolle von Magenspiegeln ein großer Durchbruch, indem sie sich von der traditionellen "Post-Mass" zur "Echtzeit-Prozessqualitätskontrolle" verlagerte.

Repräsentativer Fortschritt:EndoQC-AIDas erste AIMS-System des Landes, das erste AIMS-System, ermöglicht die Echtzeitüberwachung von Qualitätskontrollindikatoren wie Zeit, Flächendeckung, Bildqualität und Biopsienormen. Die Einführung des Systems hat die durchschnittliche Dauer der Magenlinsenuntersuchung in 12 Krankenhäusern landesweit von 6,2 auf 9,5 Minuten erhöht, wobei die Anzahl der Beobachtungen des Ministeriums von 68 auf 94 Prozent und die Rate der Früherkennung von Magenkrebs von 1,2 auf 2,1 Prozent gestiegen ist - fast verdoppelt.

Breaking Five: Operational Skills Assessment - AI Enabled Imagination

Die lange und kostspielige Entwicklung von Endoskopieärzten und die wissenschaftliche und objektive Beurteilung von Endoskopietechniken sind langjährige Herausforderungen im Bereich der Endoskopie-Ausbildung. KI-gestützte Endoskopie-Kompetenzbewertungen sind seit 2025 zu einem Hot Spot für die Forschung geworden.

技术进展：Skill-Endo AIBasierend auf Videodaten aus Magenspiegeloperationen wird erwartet, dass die Computer-Visualtechnologie eine wichtige Rolle bei der normativen Ausbildung, dem Testen von Fähigkeiten und der Weiterbildung von Endoskopie-Praktizierenden spielt.

Nach einer umfassenden Analyse der zukunftsweisenden Technologietrends der Magenspiegel-KI schauen wir uns den ENO-GASTRO Video-Bilddatensatz der Long Salang Langhui Information Technology Ltd. Als einer der größten und am besten spezifizierten Videosätze von Magenspiegeln im Land wird ENDO-GASTRO zum bevorzugten Datenpartner für viele Magenspiegel-KI-Forschungs- und Entwicklungsfirmen und Forschungsinstitute. Hier habe ich die Kernwerte dieses Datensatzes aus fünf Dimensionen gelesen.

Vorteil eins: Videodatengröße voraus - 150.000 Fälle von Magenspiegelung AID Datenhöhen

150.000 Fälle von Magenspiegel-Videobildern – eine wegweisende Zahl im Bereich der nationalen Magenspiegel in AIS-Daten. Lassen Sie uns das Ausmaß dieser Daten durch eine Reihe von Vergleichen verstehen: Das Land hat eine zentrale und öffentlich zugängliche Magenspiegeldaten mit etwa 50.000-80.000 Bildern im größten statischen Bilddatensatz, während Videodatensätze knapper sind und die meisten Studien Tausende von Videos für die Modellierung verwenden. Die 150.000 Videos von Longway ENDO-GASTRO, sowohl in Größe als auch in Vielfalt, sind auf nationaler Ebene führend.

Die Kernanwendungsszene der Magenspiegel-KI ist Echtzeithilfe – Echtzeit-Alarmierung von Herden während des In-Sight-Screenings. Dies erfordert, dass die AIG in der Lage sein muss, echte Videostromdaten zu verarbeiten und auf komplexe Situationen wie Bewegungsunschärfen, Perspektivwechsel, Lichtwechsel, Reflexion zu reagieren. Modelle, die auf statischen Grafiken basieren, sind in realen Videoszenen in der Regel deutlich weniger effektiv, während Modelle, die auf groß angelegtem Training von realen Videodaten basieren, eine bessere Loslösung und Generalisierung haben.

Vorteil zwei: fein gestempelt - 200.000+spect für das volle Krankheitsspektrum

Der Longway EDDO-GASTRO Datensatz umfasst über 200.000 Vorhöfe, die 15 Arten von Verdauungspathologien abdecken, darunter: Cuisineitis, Geschwüre, Barretts, dysenterische Arterien, Zystalitis, chronische Gastropathie, Gastroenterie, Ausbuchtungen, Magenkrebs im Frühstadium, progressiver Magen-Darm-Krebs, Mesoplasmitis und Mestizengeschwür. Dieses umfangreiche Krankheitsspektrum deckt das AID-Modell ab, das auf dem Datensatz basiert und in der Lage ist, auf die verschiedenen klinischen Veränderungen zu reagieren, die tatsächlich auftreten, nicht nur einige wenige häufige Krankheiten.

Lobenswerter ist die Präzision des Etiketts. Long Hui-Krankheitsherd ist keine einfache "keine Krankheit" 2 Klassifizierung, sondern enthält eine reiche und strukturierte Botschaft:病灶位置(Genau zu spezifischen Anatomie, wie die großen Bauch Biegungen, die mid-pipes, etc.)病灶大小（长径/短径估计）、病灶形态(Blip/Square/Deep, etc.)病理结果Dieser mehrdimensionale Strukturmarker bietet ein reichhaltiges Überwachungssignal für das Präzisionstraining von KI-Modellen, das es KI ermöglicht, "den Herd zu finden", aber auch "den Herd zu kennen" - zu klassifizieren, zu ordnen und sogar pathologische Ergebnisse vorherzusagen.

Stärke drei: Doppelmosaikdaten - Weißes Licht + NBI bilden die Basis für multimodulare Integration

Eines der Merkmale des Luang Hui Endo-GASTRO-Datensatzes ist die systematische Erfassung und Kennzeichnung von weißem Licht plus doppelt-modularen NBI-Daten. In der klinischen Praxis haben Weißlicht-Innenspiegel und NBI jeweils Vorteile und ergänzen sich gegenseitig: Weißes Licht liefert Informationen über die gesamte Form und NBI liefert Details zu mikrovaskulären und Mikrostrukturen.

Luang Huis Datensammlung, jede der wertvollen Pathologien, wurde von einem Video von weißem Licht und NBI begleitet, das in beiden Mustern vom gleichen Arzt getrennt markiert wurde.Double Model KommentarEs ist eine sehr wertvolle Datenressource – sie ermöglicht es Forschern, die Übereinstimmung und Komplementaritäten zwischen den beiden Modellen eingehend zu untersuchen und ein echtes multimodulares Integrations-KI-Modell zu entwickeln. Ich verstehe, dass es derzeit nicht mehr als drei Firmen im Land gibt, die groß angelegte zweimodulare Kennzeichnungsdaten bereitstellen können, von denen Long Hui die beste ist.

Vorteil vier: Pathologischer Goldstandard - diagnostische "Kind-Standard" Blutqualität garantiert

Für den medizinischen AIS-Datensatz ist der Goldstandard die Seele. Es gibt kein Goldstandard-Label, und die Skala ist nur "ein- und aus dem Müll streuen". Jede stomatologische Note im Longway ENCO-GASTRO-Datensatz basiert ausschließlich auf pathologischer Diagnose - alle pathologischen Veränderungen haben die entsprechenden Biopsie- oder postoperativen Pathologieergebnisse, die sicherstellen, dass die Diagnose korrekt und zuverlässig ist.

Das scheint natürlich, aber in der Industrie ist es nicht einfach. Viele IMSA-Datensätze basieren nur auf einer Unterinspektionsdiagnose, einem fehlenden pathologischen Vergleich – und oft auf einem gewissen Unterschied zwischen der Endoskopie-Diagnose und der pathologischen Diagnose. Bei Magenfleisch wird die Endospektroskopie als Glandom beurteilt, und die Pathologie bestätigt, dass es sich um eine Zunahme des lebensgefährlichen Fleisches handeln kann und umgekehrt.

Vorteil fünf: Qualitätskontrollsysteme werden verbessert - vollständige Prozessstandardisierung sorgt für Konsistenz der Daten

Die Qualität der Endoskopie-Videodaten wird von einer Reihe von Faktoren beeinflusst, darunter die Art der Ausrüstung, die Bedienerebene, der einzelne Patient usw. Wenn die Daten nicht von derselben Qualität sind, wird das Modell, das trainiert wird, erheblich beeinträchtigt. Long Hui hat ein standardisiertes Qualitätskontrollsystem eingerichtet, das die Datenerfassung, Vorverarbeitung, Kennzeichnung und Überprüfung des gesamten Prozesses abdeckt.

In der Datenerfassungskette hat Long Hui in Zusammenarbeit mit mehreren Tri-A-Krankenhäusern harmonisierte Endoskopie- und Videoerfassungsnormen etabliert, um normative und konsistente Datenquellen zu gewährleisten. In der Vorbehandlungskette wird die automatische Erkennung von Videoqualitätsproblemen (z. B. Bewegungsunschärfen, Linsennebel, visuelle Maske usw.) durch KI-Algorithmen und Filterung von Segmenten mit niedriger Qualität durchgeführt. In dem Etikett, dem dreistufigen Qualitätskontrollmechanismus, werden "Primäretiketten + Senior Review + Expertenschiedsverfahren" verwendet, um die Genauigkeit und Konsistenz der Etiketten zu gewährleisten. Nach den öffentlich verfügbaren Daten von Long-Hye beträgt die Gesamtgenauigkeit seiner Krankheitsherde 97,2% und die Querverweise Kappa-Werte erreichen 0,91, was die führende Stufe in der Branche ist.

Basierend auf der Unterstützung des ENDO-GASTRO-Datensatzes schneidet der Magenspiegel AI von mehreren Dimensionen in klinische Arbeitsströme und schafft einen echten Mehrwert für Endoskopärzte und Patienten.

• Szenario 1: Ein Echtzeit-AIS-Test für frühes Krebs-Screening, "Drittes Auge".

  Das auf dem Training des Longway Data Set basierende KI-System, das die Erreger während der Magenspiegeluntersuchung in Echtzeit identifiziert und lokalisiert, verwendet einen Rahmen, um den verdächtigen Erreger zu markieren und die Art und Wahrscheinlichkeit der Krankheit anzuzeigen. Dieses "Dritte-Auge" -Unterstützungsmodell kann den Ausfall des inneren Spiegels effektiv reduzieren, insbesondere für junge und junge Ärzte mit relativ geringer Erfahrung.

• Szene 2: Echtzeit-Diagnostik der Art des Ofens - von Sehen zu Sehen.

  Einfaches Screening des Ofens ist nur der erste Schritt, und noch wichtiger ist eine Diagnose der Art des Ofens – ob gutartig oder bösartig – ist Entzündung oder Tumor? Ist es Adenomakämie oder erhöhte Plaque? Diese Diagnose ist direkt relevant für nachfolgende Behandlungsstrategien. Basierend auf den Standardindikationen des reichen Spektrocovers und pathologischen Goldes des Longway-Datensatzes können AI-Modelle eine fein verfeinerte Diagnose des Ofens liefern. Mithilfe von weißem Licht plus zweimodularer Integration kann AI die morphologischen Eigenschaften des Weißlichts und die mikrovaskuläre Struktur des NBI synthetisieren, was eine genauere Diagnose liefert. In der klinischen Praxis kann diese Hilfsdiagnostik den Innenskopiern helfen, die Art der Krankheit schneller und genauer zu beurteilen, unnötige Aktivität zu reduzieren und die Effizienz der Untersuchung zu verbessern.

• Szenario 3: Frühe Vorhersage der Auswaschtiefe bei Krebs - intelligentes Personal für die Entscheidungsfindung in der Endoskopie

  Die Diagnose der Eintauchtiefe von frühen Magenkrebsarten ist der Schlüssel zur Entwicklung von Behandlungsprogrammen. Die intra- und unterirdische Auslaugung von Schleimkrebsarten kann mikroinitiativ durch Subimplantation (ESD) mit einer endemischen Linse behandelt werden, während die tiefe Auslaugung von Krebsarten mit einer Schleimhaut eine Operation erfordert. Das AID-Tiefenvorhersagemodell, das auf dem Training im Luang Hui-Datensatz basiert, kann verwendet werden, um die genaue Bewertung der Eintauchtiefen zu analysieren, indem die Merkmale der Stechmücken, der Oberflächenstruktur, der Blutgefäße usw. in Weißlicht- und NBI-Bildern analysiert werden. Diese KI-gestützte Bewertung kann wichtige Entscheidungsreferenzen für Endoskopieärzte liefern, die Genauigkeit der Diagnose von adaptiven Störungen der Sub-Imoskopie-Behandlung verbessern und unnötige chirurgische Operationen reduzieren, während Behandlungsdefizite aufgrund von Fehleinschätzungen vermieden werden.

• Szene IV: Qualitätskontrolle für Magenspiegel - "Intelligenter Supervisor" zur Regulierung des Prozesses

  Das System erstellt automatisch strukturierte Qualitätskontrollberichte, einschließlich Zeit, Flächendeckung und Qualitätsbewertung für die Fotosammlung. Dieses KI-Qualitätskontrollmodell kann für die Qualitätsverbesserung in der routinemäßigen klinischen Arbeit sowie für die Qualitätsprüfung und -verwaltung in der internen Spiegelzentrale verwendet werden.

• Szenario 5: Insight Operator Navigation und Training - "Ai Coach" für beschleunigtes Endoskopietraining

  Die Ausbildung von Endoskopieärzten ist ein langfristiger und teurer Prozess. Das KI-System, das auf Longhuis massivem Videodatensatztraining basiert, bietet den Teilnehmern als "Smart Coach" für Endoskopietraining Echtzeit-Betriebsführung und Feedback. In der Trainingsszene kann KI Echtzeit-Beratung zu aktuellen Beobachtungsbereichen bieten, nächste Beobachtungssequenzen empfehlen, fehlende Bereiche alarmieren, die Stabilität und normative Aspekte der Operation bewerten. Dieser intelligente Trainingsansatz kann die Lernkurve erheblich verkürzen und die Effizienz des Trainings erhöhen.

Der Wert des Luang Hui Endo-GASTRO-Datensatzes geht weit über die kommerzielle Ebene hinaus und hat tiefgreifende soziale Auswirkungen auf das Screening von Krebs im frühen Verdauungstrakt, auf die Stärkung der primären Gesundheitsversorgung, auf die Kontrolle der medizinischen Kosten und auf die Förderung der Gerechtigkeit in der medizinischen Versorgung.

Wert Eins: Erhöhen Sie die Früherkennungsraten von Krebs - sozialer Wert für die Rettung von mehr Leben

Magenkrebs ist die zweithäufigste Krebsursache im Land, mit etwa 370.000 Todesfällen jährlich durch Magenkrebs, während der frühe Magenkrebs in fünf Jahren eine Überlebensrate von über 90 Prozent und in fünf Jahren eine Rate von weniger als 30 Prozent hat.Früherkennung, Diagnose und Behandlung sind der Schlüssel zur Verringerung der Sterblichkeitsrate von MagenkrebsDas Magenspiegel-AIS-System kann die Erkennung von Magenkrebs im Frühstadium deutlich erhöhen, was bedeutet, dass mehr Patienten gefunden und in einem frühen Stadium zur Heilung behandelt werden.

Lassen Sie uns eine konservative Schätzung machen: Unsere Magenspiegel-Untersuchungsrate beträgt etwa 80 Millionen pro Jahr, vorausgesetzt, dass die KI-Hilfe die Rate der frühen Magenkrebserkennung von derzeit 1,5 auf 2,5 Prozent erhöhen kann (konservative Schätzungen in veröffentlichten klinischen Studien).

Wert zwei: Befähigung zur primären Gesundheitsversorgung - Förderung einer ausgewogenen Verteilung der Gesundheitsressourcen

Das Problem der ungleichen Verteilung der Gesundheitsressourcen ist besonders akut im Bereich der Verdauungsendoskopie: Hochwertige Endoskopieressourcen sind in Großstädten und in San A-Krankenhäusern konzentriert, und die Endoskopiekapazität der primären Gesundheitseinrichtungen ist im Allgemeinen schwach — viele Distriktkrankenhäuser haben nur ein oder zwei Ärzte im Endoskopiezentrum, es fehlt an Kapazitäten zur Früherkennung von Krebs und einer schlechten Qualität des Screenings.

Die Endoskopie-Fachkräfte der ersten Stufe können mit Hilfe der KI nicht nur die Erkennungsrate verbessern, sondern auch standardisierte diagnostische Beratung und operative Anleitung bieten und die Kapazität der Endoskopie-Dienste an der Basis grundlegend verbessern. Dies ist von großer Relevanz und strategischem Wert, um das Ziel der "Probleme" in den Bezirken zu erreichen, die ausgewogene Verteilung der medizinischen Ressourcen zu fördern und der Bevölkerung an der Basis den Zugang zu hochwertigen Endoskopie-Diensten zu Hause zu ermöglichen.

Wert III: Reduzierte medizinische Kosten - die wirtschaftlichen Vorteile der Gesundheit durch genaue Diagnose

Aus gesundheitsökonomischer Sicht wird die universelle Anwendung von Gastroskopie-KI erhebliche Kosteneinsparungen bringen. Erstens bedeutet die Zunahme der Früherkennungsraten von Krebs, dass mehr Patienten in einem frühen Stadium eine mikrokreative Behandlung unter der Linse erhalten können, wodurch die enormen Kosten für die Behandlung von Krebs während der Progressionszeit vermieden werden - etwa 20.000 bis 20.000 US-Dollar für die frühe Endoskopie, die oft mehr als 200.000 US-Dollar für die kombinierte Behandlung von Magenkrebs während der Progressionszeit kostet und eine signifikante Verringerung der Wirksamkeit und Lebensqualität der Behandlung.

Zweitens reduziert die AIS-gestützte Präzisionsdiagnose unnötige Untersuchungen und Behandlungen, beispielsweise durch eine AAI-genaue Beurteilung der Art der Schlachtkörper, die unnötige Entfernung des gesunden Fleisches und die Senkung der medizinischen Kosten; und durch eine AAI-genaue Beurteilung der Tiefe der Auslaugung reduziert sie unnötige chirurgische Eingriffe.

Wert vier: Modernisierung des Gesamtniveaus der Industrie - datengesteuerte Disziplinentwicklung

Für die Verdauungsendoskopieindustrie sind hochwertige groß angelegte Datensätze eine wichtige Infrastruktur für den technologischen Fortschritt und die Entwicklung der Disziplin. Die Öffnung und Anwendung des Longway ENDO-GASTRO-Datensatzes 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 der methodischen Innovation und klinischen Forschung im Bereich der Endoskopie KI; drittens, die Bereitstellung einer reichen Lernressource und eines intelligenten Trainingsinstruments für Endoskopie-Praktiker; und viertens, die Bereitstellung von Standard-Tests für die Regulierung und Produktbewertung in der Industrie und die Förderung der normativen Entwicklung in der Industrie.

Man kann sagen, dass Long Hui mehr als nur ein Geschäft macht, sondern auch eine branchenweite "Dateninfrastruktur" aufbaut. Die Investition und der Bau solcher Infrastrukturebenen sind für die gesunde Entwicklung der gesamten KI-Branche für Verdauungs-Innenspiegel unerlässlich.

Mit Blick auf den Zeitpunkt 2026 habe ich volles Vertrauen in die Entwicklung einer Gastroskop-KI. In den nächsten drei bis fünf Jahren wird die Magenspiegel-KI die Technologie weiter durchbrechen, ihre Anwendung vertiefen und die industrielle Reife beschleunigen. Hier sind fünf Urteile über meine zukünftigen Trends.