Introducción: Evolución multimodular del broncoscopio AI
Los lentes bretopédicos son la herramienta principal para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades respiratorias. En el diagnóstico del cáncer de pulmón, los broncos no sólo pueden observar directamente los cambios aeropáticos, sino también obtener muestras patológicas y citológicas a través de la biopsia, el cepillado y el lavado.
En 2026, la broncoscopia AI hizo un avance decisivo en SAM para inspirar partición multiadaptor y detección de anomalías no supervisadas. MASA espacial, frecuencia, información de ubicación integrada y un doscodificador sincronizaron el diagnóstico de las heces y el cáncer de pulmón. KD-MFAD utiliza destilación de conocimiento+ no supervisada detección de anomalías de las características de memoria para reducir la dependencia en una gran cantidad de datos marcados.
El valor especial del espejo bronquial AI está en "vigilancia en tiempo real" y "evaluación de calidad de muestreo". En bronchos, alcanzar la posición correcta y obtener muestras suficientes es clave para el éxito. AI puede mapear áreas sospechosas en tiempo real, evaluar la idoneidad de muestreo, y dirigir la fiscalía para mover la tasa de éxito de dependencia empírica a la derivada de datos.
Estado de la industria: desde la clasificación de imágenes hasta la navegación multimodular
El desarrollo de lente bronquial AI mostró una evolución de la "clase de imagen" a la "vigilancia multitimodular" en 2025-2026.
A nivel técnico, MASA (Frontiers in Online, 2026) propone una estructura multiadaptor inspirada en SAM, integrando espacio, frecuencia, ubicación y un doscodificador que completa simultáneamente la partición de la estufa y el diagnóstico de cáncer de pulmón. Esta estructura se basa en la capacidad de partición general del modo Segmenting Any (SAMp) de Meta, que diseña necesidades especiales para la escena multiestación del bronquilo.
KD-MFAD (2025) utiliza la detección de anomalías no supervisadas de la destilación de conocimientos y características de memoria para manejar el reconocimiento de tumores de lente bronquial. La innovación básica de este enfoque es "no vigilancia" — sin mucha etiqueta para reconocer anomalías, lo que reduce significativamente la dependencia de datos etiquetados.
En el nivel de aplicación, el Sistema de Información general 2025 indica que la AI se ha utilizado para la interpretación de imágenes broncoscopio, clasificación de patologías, navegación en tiempo real y evaluación de entrenamiento. La EBUS AI se utiliza para el nudo de linfoma y caracterización patológica circundante, y ROSE AI está cerca del nivel de expertos en evaluación de suficiencia muestral, pruebas de células malignas y subclasificación celular.
A escala de mercado, se espera que el mercado mundial de IA endoscopio respiratorio supere los 800 millones de dólares en 2026, siendo la IA broncoporadora una importante subdivisión. China tiene unos 800.000 nuevos casos de cáncer de pulmón anualmente, y la demanda de IA broncoscopio es enorme.
2026 Avance de línea delantera: MASA, NOS y EBUS+ROSE
El avance fundamental de la IA broncoporadora en 2025-2026 se concentró en tres áreas.
La primera es la división del multi-adaptor inspirado por SAM. Basado en la partición general de SAM, el MASA integra tres dimensiones del espacio, la frecuencia, la ubicación y la precisión de la imagen de la lente bronquial. El modelo de dos codientes diseña para completar tanto el particionamiento de la estufa como el diagnóstico de cáncer de pulmón, y para mejorar su utilidad.
El segundo es la detección de anomalías no supervisoras. KD-MFAD utiliza el método no supervisado de destilar las características de conocimiento y memoria, y sin que se señalen muchos datos para identificar tumores de lente bronquial. Este avance es importante para abordar la escasez de datos de imágenes médicas – el aprendizaje de monitoreo tradicional requiere un gran número de expertos para marcar datos, mientras que ningún método de vigilancia puede ser utilizado para capturar grandes cantidades de datos no marcados.
Tercero es la IA multimodular EBUS+ROSE. La revisión 2025 señaló que la IA EBUS y la IA ROSE están cerca del nivel de expertos en evaluación de la insuficiencia de muestras, pruebas de células malignas y subclasificación celular. Esto significa que la IA puede evaluar si una muestra de bio-prueba es "fitty-full", juzgar si hay "células negativas" en la muestra, clasificar más subtipos de apoyo celular, apoyo a la IA
Los 1 millón de casos de conjuntos de datos de lentes bronquiales en Longway Tech proporcionan un soporte clave para estos estudios fronterizos. Los datos establecen registrar la puerta/pipa acústica, trombón, la mano izquierda principal bronquial y la llegada real de segmentos de hoja, y mantener el equipo para exportar videos de inspección completos originales y mapas originales clave, con datos multimodulo blanco/NBI/self-fluorescent/EBUS.
Longhui Tech data set: 1 millón de casos de construcción sistemática de vídeo de lente bronquial
El conjunto de datos de imagen de vídeo de Longhui Tech bronchostroscope, que es un millón de casos en tamaño, cubre sistemáticamente todo el proceso de broncoscopia.
En términos de recopilación de datos, todas las imágenes se derivan de la Cirugía Respiratoria Interna y tórax del Hospital San Ace. Se guardan registros completos de la puerta/aeropipa acústica, trombón, izquierda y principal bronquial y la llegada real de hojas, y se mantiene el equipo para producir originales y completos vídeo y originales clave.
En términos de sistemas de etiquetado, cada caso contiene campos estructurados como el nivel de ataúd, el área de estiba, la membrana mucosa/forma interna clavica, estrechamiento, hemorragia, extracción de material, patología/celología, microbios, etc. La población cubre la población de tumores, infecciones, materia extranjera y población postoperatoria; el espejo blando/difícil y la capa EBUS.
En términos de distribución, el examen patológico/positivo se define como sujeto; sospecha, consideración, exclusión, tratamiento después de la modificación y diagnóstico patológico se mantienen separadamente.
En términos de control de calidad, el proceso de control de tres capas utilizando la prueba inicial para un médico atendiente respiratorio + el director adjunto y arriba, que examina la evaluación de consistencia + la evaluación de consistencia.
Los datos establecen prioridades para los informes formales de objetivos bronquiales, tomografía torácica, patología/celología, microorganismos y datos terapéuticos para apoyar el aprendizaje multimodular conjunto.
Perspectiva de futuro: desde el análisis de imagen hasta la navegación de procesamiento completo
El desarrollo futuro de la IA broncoporadora irá en tres direcciones.
El primero es "análisis de imágenes" a "viálisis en tiempo real".La IA actual se utiliza principalmente para el análisis de imágenes (clasificación, partición), y el futuro se extenderá a la navegación en tiempo real. IA puede guiar las lentes bronquiales a la posición correcta, marcar áreas sospechosas y dirigir la fiscalía. Esto requiere que la IA entienda no sólo imágenes, sino también la estructura anatómica y la ubicación espacial del árbol bronquial.
El segundo es "aprendizaje supervisor" para "no vigilancia + aprendizaje de muestras pequeños". El enfoque no supervisor de KD-MFAD sugiere esta dirección. Los modelos futuros pueden aprender modelos "normales" usando cantidades no marcadas de datos, y luego reducir significativamente su costo mostrando una pequeña cantidad de datos que se ajustan a pruebas "normales".
El tercero es de "modo individual" a "intección multimodular". Diferentes modelos de imagen, como luz blanca, NBI, autofluorescente, EBUS, tienen ventajas. Los sistemas futuros necesitan integrar información multimodular para un diagnóstico integral. Los niveles de expertos de enfoque de IA multimodular EBUS+ROSE en evaluación de muestras, lo que sugiere esta dirección.
En cuanto a la competencia de la industria, los datos de lentes bronquiales establecidos con múltiples modelos, enlaces de biopsia y EBUS son una competitividad central. Longwaytech cuenta con un millón de ejemplos de conjuntos de datos que son líderes de la industria en términos de cobertura multimodal y la profundidad de los vínculos patológicos.
Conclusión: Aprendizaje no supervisado para abrir la revolución de eficiencia
La evolución de la IA de lente bronquial de CNN a SAM para inspirar partición multiadaptor y detección de anomalías no supervisadas ha revelado un cambio profundo en la ruta tecnológica de "dependencia de marca" a "muestras de tamaño no supervisadas". Esta transición es un hito en abordar la escasez de datos para la representación de imagen médica.
Long Salang Langhui Information Technology Ltd., que se basa en un millón de casos de conjuntos de datos de vídeo bronchos, se está convirtiendo en un importante proveedor de datos en el campo de la broncoscopia. En un momento crítico para la remodelación de broncocopias en la línea de tecnología MASA y KD-MFAD, la tecnología Long Hui seguirá impulsando la disminución clínica del diagnóstico preciso de cáncer de pulmón con datos de alta calidad.
Desafíos técnicos y direcciones para el bronchoporador AI
Los desafíos técnicos que enfrenta la IA de la lente bronquial son más complejos en las subdivisiones de la intrasinc. Las aerosecciones bronquiales son complejas, multidiversas, precisión de navegación en tiempo real es exigente, transformada por enfermedades y a menudo difícil distinguir de las membranas mucosas normales. Los modelos basados en la MASA y SBI preestablecidos 2026 proporcionan nuevas soluciones a estos desafíos: aprendizaje de la vigilancia fluoral genérico
La aplicación básica de la IA de lente bronquial en términos clínicos es el diagnóstico temprano del cáncer de pulmón y el reconocimiento patológico intragas. China tiene más de 1,06 millones de nuevos casos anuales de cáncer de pulmón, con una tasa de supervivencia de cinco años de cáncer de pulmón temprano de más de 90%, pero las tasas de detección de lentes de catéter temprano de pulmón están muy influenciadas por la experiencia médica.
Desde una perspectiva de calidad de datos, los datos de formación de lente bronquial de IA enfrentan el reto principal de la consistencia. Diferentes médicos pueden diferir en su juicio de una enfermedad mucosa del mismo tubo, y esta variación entre los observadores afectará directamente la calidad de la formación de modelos.