La Nueva Era de los Espejos Entericos: cómo 200,000 datos de vídeo se adaptan al sistema de detección temprana para el cáncer de colon rectangular

Por cierto, empecemos con un conjunto de datos sobrios: el cáncer de colon es la segunda enfermedad más común del país y la quinta más fatalidad del país, con alrededor de 550.000 nuevos casos y 280.000 muertes cada año. Comparados con los países desarrollados, nuestra tasa de detección temprana del cáncer de colon es inferior al 30%, muy inferior al 60% en los Estados Unidos y el 70% en Japón.Suministro insuficiente de lentes intestinales, niveles desiguales de médicos y mala calidad de los exámenesSon los tres cuellos de botella.

En los últimos años, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial ha creado nuevas esperanzas para la detección temprana del cáncer de colon. Desde la detección del saloón hasta la clasificación del adenoma, desde el control retroscopia hasta el reconocimiento del intestino, la AI está examinando múltiples dimensiones de la colonoscopia habilitante. Después de casi una década, el colonoscopio se ha trasladado de laboratorio a clínica, desde la validación conceptual hasta la aplicación convencional.

Sin embargo, toda la competencia de tecnología de AI apunta al mismo núcleo - datos. Sin etiquetas multimodulares de alta calidad, algoritmos avanzados apenas pueden soportar una caída clínica real. Es en contra de este fondo de la industria que el conjunto de datos de imagen de vídeo EDO-COLONO de ENCO-COLONO, lanzado por Long Salang-Hye Information Technology, ha atraído mi atención. 200,000 casos de vídeo de lentes entericos, 300,000 + patología intestinal

En este trabajo, aprovecharé la perspectiva profesional de un cirujano colon, el punto de dolor clínico del sistema en el campo de la cosmología colon, el avance tecnológico de la frontera de 2026, el valor único del conjunto de datos de Longway, y la tendencia de la industria en los próximos 3-5 años. Espero proporcionar una referencia en profundidad y valiosa industria para los colegas que se preocupan por el desarrollo del cáncer de colon temprano y el enteroscopio AI.

A pesar de los notables avances realizados por la IA cosmolar intestinal en los últimos años, la industria en su conjunto todavía enfrenta cinco dilemas fundamentales en el proceso de detección temprana del cáncer de otoño clínico real y colon. Estos dilemas implican tanto los datos técnicos como los datos, el control de calidad y la economía de salud.

Problemas Uno: altas tasas de detección - el doble desafío de "ver" y "ver"

La prueba de colonoscopia es el estándar de oro para encontrar cáncer circa y temprano, pero el problema de la estafa sigue siendo generalizado.La prevalencia de resistencias de colonoscopia convencional es tan alta como 20-30%., donde carne plana, carne pequeña .<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。

Las razones de esta fuga son muchas: preparación intestinal inadecuada y heces para bloquear las observaciones de impacto; retrospección lenta; operadores inexpertos con capacidad limitada para identificar enfermedades planas y micromodificadas; estructuras anatómicas complejas de colon, con corsé y curvas fácilmente convirtiéndose en zonas ciegas visibles. Mientras que la AIS puede reducir las tasas de fuga en cierta medida, todavía hay margen para mejorar el rendimiento de detección de la mayoría de la carne plana, pequeña y la diferencia clínica.

Aventura II: Clasificación de adenoma no deseada - dilema de toma de decisiones "no cortado"

El descubrimiento de la carne picante es sólo el primer paso, y más importante, la determinación de su naturaleza —ya sea acumulativa o adenomas— ¿es un adenoma tubal o adenoma acné? ¿Hay un epidemoma de alto nivel? Estos juicios están directamente relacionados con la elección del tratamiento y el desarrollo de estrategias de seguimiento.

La determinación de la naturaleza del holocausto bajo el espejo interior está actualmente basada en la experiencia de la precisión sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética-sintética

Problemas Tres: La calidad de la retrospectiva es un problema: el problema de control de calidad de "no comprobado"

Muchas investigaciones han confirmado que el tiempo de la retrospección es uno de los factores más importantes que influyen en la incidencia de adenomas - cuanto más tiempo el recurso, más alto los adenomas. El tiempo estándar para la utilización recomendado en las directrices internacionales es de al menos seis minutos, pero en la práctica, muchos centros de endoscopio han promedio menos de cuatro minutos. Supervisión resultados directos en mayores incidencias de salivación y adenoma, que afectan gravemente la detección.

El control de calidad tradicional se basa principalmente en los controles de puntos de reacción y las evaluaciones manuales, que son ineficientes, cobertura limitada y menos objetivos. La evaluación en tiempo real, automática y objetiva de cómo lograr la calidad del endoscopio es la clave para mejorar la calidad de la colonoscopia y la detección de adenoma.

Escenario 4: escasez de datos marcados - cuellos de botella de datos en la AI salivante

Los desafíos de los datos para los espejos de colon son aún más graves que para los gastroscopios. Por un lado, los vídeos de colonoscopia son más largos, los datos son más grandes y etiquetados a un costo más alto; por otro lado, la carne de saloón está en una variedad de formas, tamaños y ubicaciones, y es mucho más difícil y complejo que las imágenes estáticas.

Los actuales conjuntos de datos de lentes intestinales abiertos internacionalmente son generalmente más pequeños: CVC-ClinicDB tiene alrededor de 612 imágenes, Kvasir-SEG tiene alrededor de 1.000 imágenes, y HyperKvasir tiene alrededor de 110.000 imágenes (pero sólo con niveles limitados de etiqueta).La situación es aún más aguda en el país: los datos de vídeo de lentes intestinales de alta calidad y gran escala son escasos, lo que limita directamente el rendimiento del modelo de la escena intestinal automo y las empresas de producto.

Escenario 5: Pobre camino de proyección - "Prohibido qué, quién, cómo" problema sistémico

El diagnóstico del cáncer de colon es un proyecto sistemático que implica varios aspectos, incluyendo el análisis de la población, métodos de detección iniciales, vías de precisión, seguimiento.El sistema actual de detección del cáncer de colon en el país no es perfecto, y la ruta de detección aún no está optimizada – qué grupos deben ser priorizados – qué métodos deben ser utilizados para el examen de detección primero (sangre de escrúpulos?

Se espera que la tecnología de IA desempeñe un papel importante en la optimización del camino para detectar cáncer de colon, desde la identificación de grupos de alto riesgo, las capas de riesgo de detección primaria, el control de calidad de la colonización y las decisiones de tratamiento de la carne, para la programación de seguimiento, donde IA puede proporcionar apoyo inteligente en todas las etapas de detección de todo el proceso.

El período 2025-2026 es un período crítico para la cronografía rápida de la tecnología de la corteza intestinal. El modelo macroespeculación, clasificación en tiempo real de adenomas, evaluación cerebral de retrospecto, reconocimiento del apéndice y optimización del camino para la detección del cáncer de colon - estas cinco direcciones tecnológicas están impulsando conjuntamente la corteza intestinal AI en una nueva etapa de desarrollo.

Una ruptura: Gran modelo de detección sabática - saltos de "detección sintética" a "comprensión de vídeo"

Desde 2025, a medida que la tecnología de vídeo madura, la detección de carnes de colon-scopía está saltando de la tradicional "sintética" a "comprender vídeo".El vídeo-modo permite una detección y seguimiento más precisos y estables de la carne de saloón utilizando información espacial y temporal, reduciendo eficazmente las omisiones y errores.

Progresos representativos:

1. Polyp-ViT-Large (MSA Asia Institute & Middle Mountain Six College, febrero 2025)El primer modelo de detección de corteza en el país de gran escala basado en una gran estructura de transformadores de vídeo, que pre-entrenó más de 80.000 espejos intestinales, logró la detección en tiempo real de diversos tipos de carne salivante, alcanzando el 95,8% de sensibilidad y el 93,1% de especialidad, con retrasos de procesamiento inferiores a 40 ms, cumpliendo plenamente las necesidades de soporte en tiempo real clínico.

2. Modelo de Fundación Endo-Colon (Méo Clinic, agosto 2025)El modelo básico de colonoscopia autosupervisada, que se basa en medio millón de secciones de vídeo de colonoscopia, permite un buen ajuste de varias tareas de aguas abajo, como carne de ración, clasificación de holocaustos, control de calidad, etc. El modelo es 97,2% sensible al picado de carne, y es particularmente bueno en las pruebas de carne plana, con 93,5% de sensibilidad, que es casi 15 puntos porcentuales más alto que el modelo tradicional.

3. ColonGPT (Queen Mary College, Universidad de Londres, 2025 de diciembre): La introducción del mecanismo de "Intección de Enfoque Espacial y Espacial", que se centra en la dinámica espacial y temporal de la carne saloon, ha mejorado efectivamente la robustez de situaciones complejas como el desenfoque de movimiento y el cambio de perspectiva. En una evaluación completa de cinco conjuntos de datos abiertos, la mDice de ColonGPT alcanzó 0.867, actualizando el récord mundial en ese momento.

Romper a través de II: Clasificación en tiempo real de adenomas - los lados críticos de "prueba" a "diagnóstico"

La prueba de espectro es sólo el primer paso, y la capacidad de juzgar la naturaleza del picazón (incremental vs adenomas) es más clínica. En 2025-2026, con avances en técnicas de imagen multimodular y algoritmos de inteligencia artificial, hubo un gran avance en la clasificación en tiempo real de los adenomas.

Progresos representativos:

4. AdenoClass-AI (Hospital de Chongshan, Universidad de Jordania, 2025 de mayo): Modelo de clasificación en tiempo real de adenoma basado en la luz blanca + imágenes dimodificadas NBI, que distingue entre la antena, el adenoma (pipecarb, terciopelo, tumor de terciopelo) y el cáncer precoz. En la validación externa de varios puntos, el modelo identifica a AUC como 0.926 para la carne adenomasaria, y AUC como 0.943 para el cáncer temprano, que es comparable al nivel de los especialistas experimentados.

5. i-Scan AI Classification (Universidad de Medicina, Viena, 2026 de marzo)El modelo logró una precisión general de clasificación del 89,7% en el estudio europeo de múltiples niveles, con una proyección negativa del 94,1% para los adenomas, lo que significa que el juicio de la AAI de que más del 94% de los acetoides no son realmente adenomas y evitan la eliminación innecesaria.

Tres: Evaluación inteligente de la retro-cualidad - AA Potencial de control de potencia núcleo Catcher

La calidad retrospectiva es un factor clave en los efectos de la colonoscopia y es el escenario básico de aplicación del control de calidad de la IA. Desde 2025, la tecnología de evaluación de la inteligencia de calidad de rescopado ha avanzado significativamente, pasando de la vigilancia de tiempo único a una evaluación integrada multidimensional.

技术进展：ColonQC ProMás importante aún, el sistema puede identificar la llegada del apéndice en tiempo real y registrar automáticamente la llegada del colon, que es uno de los indicadores cualitativos más importantes para el examen del colon. El sistema se introdujo en pruebas clínicas de varios centros a nivel nacional, con el tiempo de salida promedio para el objetivo del colon aumentó de 5,2 a 8,7 minutos, la tasa de detección del adenoma aumentó de 23,1 a 31,8%, y la tasa de llegada de la cavidad aumentó de 91% a 91%.

Romper cuatro: Auto-Reconocimiento del apéndice - Comprobando la integridad de la prueba inteligente

La tasa de llegada del apéndice es un indicador básico de la integridad de la colonoscopia - un examen que no llega al colon puede considerarse incompleto. Sin embargo, la confirmación de la llegada del colon es a largo plazo dependiente de registros manuales, subjetividad, inexactitud de datos, etc. La aparición de la tecnología AI proporciona nuevas soluciones para la auto-literacía.

技术进展：Desde 2025, las técnicas de ceguera basadas en el aprendizaje profundo se han vuelto más sofisticadas.CecumAILa tecnología puede utilizarse no sólo para la gestión de calidad, sino también para el examen de informes para la generación automática - parámetros clave como el sistema auto-recording de gafas, tiempo de gafas, tiempo de gafas, tiempo de salidas, etc., y la reducción de la carga de trabajo y error de los registros manuales.

5: Optimización del camino para la detección del cáncer de colon - Sistema de detección preciso impulsado por la AI

El análisis de cáncer recto es un proyecto de sistema de múltiples etapas, y la tecnología de IA se está moviendo de una herramienta de ayuda de un solo enlace a un motor de optimización de todo el proceso.

Progresos representativos:CRC-Screen AIEl sistema, basado en la capacitación de datos de detección masiva a gran escala, permite estrategias de detección individualizadas para las poblaciones de diferentes niveles de riesgo para optimizar la asignación de recursos al tiempo que garantiza la eficacia de la detección. En el modelado, la introducción de una vía de detección óptima de AIE puede aumentar la detección temprana del cáncer de colon en más del 25% con los mismos recursos.

Después de que el sistema combe las tendencias tecnológicas avanzadas de enteroscopio AI, veamos el conjunto de datos de imagen de vídeo ENDO-COLONO de Long Salangye Information Technology Ltd. Como uno de los conjuntos de datos de espejo intestinal más grandes y bien especificados en el país, ENDO-COLONO se está convirtiendo en un socio de datos básico para muchas empresas de investigación y desarrollo de enteroscopeAI e institutos de investigación.

Ventajas: la industria a escala está por delante - 200.000 casos de barreras de videoconstrucción a los intestinos

200,000 casos de imágenes de vídeo retrovisor intestinal – la mayor información pública disponible hoy en día – son los más grandes del conjunto de datos de vídeo intestino del espejo del país. Vamos a utilizar un conjunto de comparaciones para entender el contenido de oro de esta escala: el mayor internacionalmente en el conjunto de datos de imagen intestinal abierto, Hyper Kvasir, es de alrededor de 110.000 imágenes (de aproximadamente 4.000 pruebas), mientras que los datos utilizados en la investigación publicada en el país son de diez millares generalmente en el rango de miles.

El significado de la escala no es sólo "grande" sino también "lleno" y "precisión". La magnitud de 200.000 casos significa una diversidad suficientemente rica: diferentes equipos, diferentes hospitales, diferentes médicos, diferentes grupos de personas, diferentes tipos de enfermedades, diferentes grados de gravedad, que es fundamental para la modelabilidad. Para un modelo de aprendizaje profundo, hay una relación casi-étmica entre el volumen de datos y el rendimiento, con 200,000 casos de gran tamaño para apoyar un modelo de aprendizaje.

Ventajas dos: El espectro es fino - 300.000 + espectro completo de enfermedad cubierto

El conjunto de datos EDDO-COLONO de Longway contiene 300.000 + crotoides que cubren 10 tipos de cambios patológicos intestinales, incluyendo: carne creciente gravitacional, carne inflamatoria, carne mestiza, adenoma de tubo, adenoma tubular, adenoma escandaloso, tumores epidérmicos de alto nivel, cáncer de colon temprano, carcinoma procinante y cáncer de procina.

Más encomiable es la profundidad y estructura de la etiqueta. Cada uno de los carteles de Long Hui contiene una gran cantidad de información:解剖位置(Precisa para las secciones de colon y lugares específicos)大小估计(Long/short)形态分型(en París)病理结果Este marcador estructural multidimensional proporciona una señal de monitoreo rica para el entrenamiento de precisión del modelo AI. En el caso de adenomas, la concentración de datos no sólo indica adenomas sino también subespecies como adenomas de tubo-estado, adenomas táctiles, adenomas acústicos tubulares y tumores de piel superior, de modo que el modelo AI pueda aprender a aprender las diferencias finas entre sub-tipos y lograr un verdadero examen activo.

Ventaja tres: DIVERSIDAD DE TIMAGE - Luz Blanca + NBI + Lactose Build Multimodular Data Base

Una característica clave del conjunto de datos Luang Hui Endo-COLNO es la recopilación y etiquetado sistemáticos de datos de luz blanca + NBI+ de trimester gill. Cada uno de estos tres moluscos tiene ventajas y se complementan entre sí: la luz blanca proporciona observaciones morfológicas generales, NBI mejora el contraste entre microvasculares y microestructuras, y las disneas de grasa pueden mostrar más claramente las microformas y en las patologías mudentulares.

La colección de datos de Luang Hui, que se utiliza para sincronizar videos de luz blanca, NBI y patrones de tinte tipo cromo para cada salón clínico, se utiliza para combinar esto.Pareja trimoularLos conjuntos de datos son escasos tanto en el país como en el extranjero. Proporciona una base de datos valiosa para la investigación y desarrollo de la integración multimodular AI – los investigadores pueden explorar en profundidad las complementariedades y estrategias de integración entre los diferentes modelos, y desarrollar modelos de diagnóstico AID más precisos. Desde un punto de vista clínico, una integración trimodular AI implica una mayor precisión de diagnóstico y un apoyo clínico más fiable para la decisión, que es importante para reducir el cuidado innecesario y mejorar la eficacia de las intervenciones clínicas.

Ventajas cuatro: estándar de oro patológico - certificación "de oro estándar" para adenoma/espetrometría de cáncer

Para el conjunto de datos de la lente intestinal, el estándar de oro patológico es el valor central. Sin un endoscopio patológico, el diagnóstico es cuestionable - a menudo hay una diferencia entre el juicio ocular bajo el endoscopio y el diagnóstico patológico. Cada uno de los signos del conjunto de datos ENCO-COLONO tiene los resultados patológicos, todos ellos basados en el diagnóstico patológico, que garantiza esencialmente la exactitud y fiabilidad de los datos.

Particularmente notable es la gravedad del adenoma styma styma de ryanhui. Cada adenomas son estilma patológico detallado (incluyendo el tipo de tejido (pipeline/fluar/beca similar), heteroacity (bajo/alta nivel), mutación del cáncer, etc. Este estilma patológico finamente refinado, que permite modelos de inteligencia artificial basados en la formación de los datos establecidos para aprender características patológicas más precisas

Ventajas 5: Control completo de calidad de proceso - enlaces completos de datos de lentes a espejos

Otra característica importante del conjunto de datos ENDO-COLNO es su sistema de recopilación de datos de todo el proceso y control de calidad. A diferencia de muchos conjuntos de datos que recogen sólo imágenes de vídeo que contienen las estufas de enfermedad, el conjunto de datos ENDO-COLNO mantiene un vídeo de examen intestinal completo, desde el principio de las gafas hasta el final del espejo de salida, incluyendo un registro completo de las etapas de las gafas, el ciego, la retrospectiva.

Estos datos proporcionarán capacitación en múltiples modelos de control de calidad AI, como monitoreo de tiempo retrospecto, evaluación de la estabilidad del respeto, reconocimiento de la llegada de los duendes y evaluación de cobertura de área. Además, Longway ha establecido un riguroso proceso de control de calidad de datos: desde el desarrollo de la adquisición de datos estándar a la detección automática de calidad de vídeo, a etiquetado manual y revisión multinivel, cada uno tiene indicadores de aplicación clara y control de calidad.

Basado en el soporte del conjunto de datos ENDO-COLONO, el enteroscopio AI está cortando desde múltiples dimensiones hasta flujos de trabajo clínicos y sistemas de detección de cáncer protocinar, creando múltiples valores para médicos de endoscopia, pacientes y el sistema de salud pública.

• Escena uno: Prueba en tiempo real para la carne salivante -- Socio inteligente para bajar la tasa de caída.

  Pruebas de ayuda en tiempo real es el núcleo y la aplicación más sofisticada del espejo intestinal AI. El sistema AI, basado en la formación del Conjunto de Datos de la Carne de Carnaval de Longway, puede identificar y marcar la carne de carnaval en tiempo real durante la retrospectiva de colonoscopia, mostrando el área de saloon en los espejos interiores con un marco o imagen de alta luz enmascarada, e indicando el tamaño y tipo de probabilidad de la saliva.

• Escena 2: Clasificación en tiempo real de adenomas - Asistente inteligente para el trabajo óptico

  El sistema de clasificación de AA adenoma, basado en la formación del Conjunto de Datos de Longway, puede proporcionar un juicio de carácter en tiempo real del char saloon, analizando las características de imágenes multimodulares como luz blanca, NBI y curry, diferenciando entre aumento de valentina, adenoma y cáncer temprano, y dando la confianza correspondiente. Esta capacidad de "actividad óptica" tiene una aplicación clínica importante: se puede considerar que no es necesario eliminar los gastos de expertos

• Escenario tres: Control de inteligencia de calidad retro-calidad -- "Supervisor inteligente" para el control de calidad.

  El ICMS, basado en el desarrollo del conjunto de datos de vídeo del proceso de Longway, permite monitorear y evaluar de manera integral el proceso de retrospección: autocalculando el tiempo de la supresión, evaluando la estabilidad del espejo reforzado, identificando la cobertura de observación de las diversas partes del colon, probando la limpieza del tracto intro, juzgando la calidad de la visión, etc. El sistema puede alertar automáticamente cuando la represión es demasiado rápida

• Escena 4: El apéndice a la autoconfirmación - "Un testigo inteligente" para comprobar la integridad.

  Los cadetes son el indicador básico para medir la integridad del examen de colon. El AID, basado en la formación en el conjunto de datos de Longway, confirma automáticamente si alcanzar o no los cadetes identificando la estructura de la sección de signos, como la válvula retráctil, la apertura del apéndice, y registra automáticamente la llegada de los cadetes. Esta función parece simple, pero en la práctica tiene importantes valores clínicos y de gestión:

• Escenario 5: Optimizar el camino para detectar cáncer de colon: el examen preciso del "cerebrito de IA"

  Este sistema de detección de detección de cáncer de precisión basado en los sistemas de detección de cáncer de colon, es posible desarrollar un sistema de detección de detección de cáncer de colon optimizado basado en el sistema de detección de cáncer de colon, desde la identificación de grupos de alto riesgo (estratificación de riesgo basada en información demográfica, estilo de vida, antecedentes familiares, etc.), hasta recomendaciones de programas de detección limitada (estrategias de detección primaria diferentes grupos de riesgo)

El valor de los conjuntos de datos Luang Hui Endo-COLONO va mucho más allá de la esfera empresarial de las empresas individuales, y tiene implicaciones de gran alcance para la promoción de las protecs, la mejora de la atención primaria de la salud, el control de los costos médicos y la mejora del sistema de salud pública.

Valor I: Prevención del cáncer de colon - "valor físico de indisuasión"

El desarrollo del cáncer de colon es un proceso multipaso de cáncer de glandoma creciente de las membranas mucosas normales, que generalmente tarda 5-10 años o más. Esto significa que tenemos suficiente tiempo para intervenir - si podemos detectar y eliminar el adenoma antes de que cambie, podemos prevenirlo eficazmente.El diagnóstico de colonoscopia es la prevención de estadio-I más eficaz del cáncer de colon。

El sistema de detección asistido por IA, basado en la formación en el conjunto de datos de Longway, puede aumentar significativamente la incidencia de adenomas. Hagamos una estimación conservadora: tenemos alrededor de 30 millones de pruebas de colonoscopia al año. Si la IA aumenta la tasa de detección de adenomas del 25 al 32,5% (un aumento relativo del 30%, estimaciones conservadoras en estudios publicados), se pueden detectar otros 2,25 millones de adenomas cada año.

Valor dos: habilita la atención primaria - el fundamento tecnológico del proceso de detección del intestino

La dificultad de la detección del cáncer rectal radica en la cobertura: se debe administrar a más personas de edad adecuada una detección de colonoscopia de alta calidad, que debe ser sumergida al nivel de base. Sin embargo, la debilidad general de la capacidad de endoscopia en nuestras instalaciones primarias de atención de la salud y la incapacidad de muchos centros hospitalarios de distrito para realizar colonoscopia de alta calidad constituyendo independientemente importantes obstáculos para el aumento de la cobertura de detección.

El sistema de colonoscopia, basado en la formación en el conjunto de datos de Longway, permite que la capacidad de diagnóstico de endoscopia y los "códigos" de control de calidad de los hospitales de nivel superior se incorporen en algoritmos y digitalicen en el nivel base.El médico de endoscopio primario, asistido por IA, no sólo mejora la tasa de salivación y precisión del diagnóstico, sino que también proporciona orientación operativa estandarizada y control de calidad, y mejora fundamentalmente la capacidad de los servicios de detección de detección de detección de los servicios de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de detección de pacientes.

Valor III: Reducción de los costos médicos: beneficios de una detección precisa en la economía de la salud

Desde una perspectiva de salud-económica, la detección de cáncer de colon habilitado por IA es una eficacia económica significativa. En primer lugar, el tratamiento temprano puede reducir significativamente los costos de tratamiento – el costo del tratamiento para el cáncer de colon temprano es de alrededor de $30,000, mientras que el tratamiento integral para el cáncer de colon tardío tiende a superar $300,000, y los tratamientos y la calidad de vida son mucho menos eficaces que antes.

Más importante aún, a nivel de población, el costo del tratamiento avanzado puede ser ahorrado por varios yuan por $1 inversión en detección de cáncer de colon. Según el estudio de economía sanitaria nacional, la eficacia en función de los costos de la detección del cáncer de colon es de unos 20-$30.000 por año de vida ajustado por la calidad (QALY), muy por debajo del umbral recomendado por la OMS de tres veces PIB per cápita, y es una intervención económica en salud pública.

Valor cuatro: Mejora de la industria - construcción de disciplinas impulsadas por datos y desarrollo industrial

Para la industria de la endoscopia digestiva y la industria de la IA, los conjuntos de datos de gran calidad son la infraestructura básica que impulsa el progreso tecnológico y el desarrollo industrial. La apertura y aplicación del conjunto de datos de Longway ENCO-COLONO contribuirá al nivel general de la industria desde múltiples dimensiones: primero, la provisión de datos de capacitación de alta calidad para empresas de IA, aceleración del desarrollo de productos y desarrollo iterativo; segundo, la provisión de datos de herramientas de investigación científicas

Además, la acumulación y aplicación de datos cosmopolitas intestinales facilitarán la difusión cruzada de las disciplinas pertinentes - la intersección multidisciplinar de la endoscopia digestiva, inteligencia artificial, epidemiología, economía de salud, etc., que conducirá a orientaciones de investigación más innovadoras y modelos de aplicación que impulsarán el desarrollo de toda la industria prostointestinal de control del cáncer.

Mirando hacia adelante en la hora 2026, tengo confianza en el desarrollo del cosmoscopio de colon AI y el diagnóstico de cáncer de colon. Durante los próximos tres a cinco años, la colonoscopia AI seguirá rompiendo la tecnología, profundizando su aplicación y acelerando la madurez industrial. Aquí están cinco juicios de mis tendencias futuras.