Guía de expertos: el camino para la detección del cáncer temprano en el tracto digestivo superior
En mi trabajo sobre endoscopia digestiva clínica e investigación, siempre he creído en la siguiente frase: encontrar un cáncer temprano salva una vida, y feliz una familia. En un país con una alta incidencia de cáncer de estómago en China, el examen de espejo de estómago es la primera y más crítica línea de defensa para la detección temprana del cáncer.
Nos enfrentamos a un grupo de datos que provocan pensamientos: China tiene alrededor de 480.000 nuevos cánceres de estómago cada año, lo que representa más del 40% de los nuevos casos de cáncer de estómago en todo el mundo; sin embargo, nuestra tasa de detección temprana de cáncer de estómago es inferior al 20%, muy inferior al 70% en Japón y el 50% en Corea del Sur.Recursos de endoscopia insuficientes, detección temprana desigual del cáncer, sistemas de control de calidad inadecuadasSon los tres elementos más centrales.
Afortunadamente, el rápido desarrollo de la inteligencia artificial nos ofrece la posibilidad de romper las reglas. Desde la primera validación conceptual del sistema de detección AIS en 2015, el primer producto fue aprobado para la inclusión en 2020, hasta el pleno aumento de la video-moderación de hoy - el AIS ha pasado el viaje crítico de "utilizable" a "buena" a "apoyo" a "apoyamiento". Hoy, 2026, estamos en un nuevo punto de partida histórico.
En mi opinión, la competencia por gastroscopio AI ha pasado de "el algoritmo" a "el concurso de datos". Sin etiquetas multimodulares de alta calidad, algoritmos sofisticados no son probables para apoyar aplicaciones clínicas reales. Es en este contexto que el conjunto de datos de imagen de vídeo EDO-GASTRO de los lentes gástricos, lanzado por Changsalang Information Technology Ltd., ha atraído un alto nivel de atención.
En este trabajo, aprovecharé la perspectiva profesional de un practicante de espejo interno digestivo, el punto de dolor clínico del sistema en el campo de IA de la lente gástrica, el avance tecnológico de la frontera 2026, el valor único del conjunto de datos de Longway y la tendencia de la industria durante los próximos tres a cinco años. Se espera que se proporcione una referencia significativa y valiosa a la industria a aquellos que están interesados en el desarrollo de espejos internos digestivos.
II. Dolores industriales: los cuatro principales retos que enfrenta el endoscopio digestivo superior AI
A pesar del rápido crecimiento del espejo estomacal AI en los últimos años, la industria en su conjunto enfrenta cuatro retos fundamentales en el entorno clínico real. Estos desafíos son tanto técnicos como de datos y más clínicos.
Desafío uno: Las altas tasas de fuga de cáncer temprano - las diferencias en los niveles de endoscopia son puntos centrales de dolor
El espejo estomacal es el único medio eficaz de detectar el cáncer de estómago temprano, pero no es sólo la primera vez que se encuentra el cáncer.El endoscopio tiene una enorme diferencia individual en la capacidad de reconocer el cáncer de estómago temprano.Varios estudios en el país y en el extranjero muestran que los médicos endoscopios generales pueden tener un 10-20 por ciento de los casos de cáncer de estómago temprano, e incluso los especialistas experimentados tienen una tasa de aproximadamente el 5%.
Las razones de esto son muchas: el cáncer de estómago temprano es inusual y fácilmente confundido con enfermedades benignas como inflamación, úlcera, etc.; tiempo insuficiente de examen, con algunos hospitales primarios que tienen sólo tres a cinco minutos de lentes estomacales, hace difícil observar de manera integral y detallada; y diferencias en la experiencia médica, con habilidades tempranas de detección del cáncer de los médicos jóvenes y primarios que necesitan mejora.
Desafío dos: escasez de datos de vídeo: la brecha entre "detección de foto" y "comprensión de vídeo"
La mayoría de los modelos actuales de estereo estribillo AI se basan en el entrenamiento de fotos estáticas, pero el examen interno del espejo en una escena clínica real es un flujo dinámico de vídeo. De imágenes a vídeos, no sólo cambios en los formatos de datos, sino también saltos en el paradigma técnico — la comprensión del vídeo requiere abordar un conjunto complejo de temas como relaciones de serie de tiempo entre marcos, movimiento borroso, cambio de perspectiva y cambio de luz.
Sin embargo, los datos de vídeo de alta calidad son escasos. Por un lado, los datos de vídeo de espejo de estómago son grandes, los costos de almacenamiento son altos y el etiquetado es difícil (cada vídeo debe ser enmarcado a la región); por otro lado, los datos de vídeo de los hospitales se dispersan a través de diferentes sistemas y difícil de usar. Entiendo que más del 90% de los estudios de inteligencia de espejo de estómago publicados en el país se basan en imágenes estáticas, y que hay pocos modelos de vídeo.
Desafío tres: Luz blanca simple más integración bimodular NBI es imprescindible
En la práctica clínica de endoscopia digestiva, la endoscopia blanca y la imagen de banda angosta (NBI) son los dos modelos de observación más comunes. La endoscopia blanca se utiliza para la detección de rutina y la observación general, mientras que la NBI se utiliza para un diagnóstico de detección de patogenesis fino - aumentando el contraste entre microvasculares y microestructuras de superficie mucosa, NBI puede mejorar significativamente la tasa de detección del cáncer de estómago temprano y la precisión.
Sin embargo, la mayoría de los productos de este espejo apoyan actualmente la detección de las estufas bajo modo luz blanca, y hay una falta de investigación en el análisis fino y la integración bimoular de la luz blanca-NBI bajo el modelo NBI. Esto lleva a la IA a proporcionar sólo un juicio primario sobre si hay una enfermedad, y no más información clínica sobre la identificación de la patogeneidad, evaluación batimétrica, etc.
Desafío cuatro: deficiencias cualitativas de control - la calidad de las pruebas varía para limitar la eficacia de la detección precoz del cáncer
La calidad del examen del espejo estomacal determina directamente los efectos de la detección temprana del cáncer, pero el sistema de control de calidad actual para el examen del espejo estomacal en el país no es perfecto.
Tome los indicadores clave de control de calidad de la lente gástrica: El examen estándar del gastroscopio debe incluir observaciones sistemáticas de varias partes de la cocina, cascada, fondo estomacal, cuerno estomacal, musgo estomacal, 12-intestino y descomposición, y recoger imágenes representativas suficientes. Pero en la práctica, muchas pruebas no están reguladas, que afecta directamente la detección del cáncer temprano.
El desarrollo del gastroscopio AI va de "detección estática de fotos" a "comprensión de vídeo dinamico", de "análisis unimodal" a "integración multimodiular" y de "detección de tortas" a "control de masa".El núcleo que sustenta todo esto es un conjunto de vídeo etiquetado grande, de alta calidad y multimodular.
Avances en línea: Análisis de la tensión de las tendencias tecnológicas en los espejos de estómago
El período 2025-2026 es un momento crítico para la rápida generación iterativa de tecnologías de gastroscopio AI. Los megamodelos de vídeo, la predicción de profundidad de aislamiento del cáncer temprano, la integración multimodular, el control de calidad AI y la evaluación de habilidades operativas están impulsando conjuntamente las cinco primeras direcciones tecnológicas a una nueva etapa de desarrollo.
Una de las siguientes: pruebas en tiempo real del modelo grande del vídeo - de "especifique por marco" a "entendido"
La tecnología Modelo de la Fundación Video ha avanzado mucho en el campo de los espejos interiores desde 2025. A diferencia de los modelos tradicionales de pruebas basados en la foto, el modelo VMA puede utilizar información espacial y basada en el tiempo para detectar y rastrear estufas de enfermedad de manera más precisa y constante.
Progresos representativos:
1. EndoVid-V1 (Tempo " Nakayama Hospital, 2025 de marzo)La primera detección en tiempo real a gran escala de espejos estomacales basado en el vídeo Estructura transformador en el país, que pre-entrenó más de 100.000 secciones de vídeo espejo estomacal, logró la detección en tiempo real de 12 tipos de patología digestiva, con una sensibilidad del 94,7%, una idiosincsidad del 92,3%, un retraso promedio de procesamiento de menos de 50 ms, y la completa estufasis clínica de tiempo real.
2. EndoGPT (Hospital Universitario de Cambridge, 2025 de julio): Se propone una estrategia de pre-entrenamiento para "Staff-to-Staff Learning", con el aprendizaje auto-controlado en 2 millones de videos endoscopio. En las misiones de abajo, EndoGPT muestra una excelente capacidad de aprendizaje de muestras pequeñas, con sólo 100 datos identificados para lograr más del 85% de precisión de detección en nuevas patologías, que es importante para los cambios patológicos raros en las pruebas de inteligencia artificial.
3. GastroViT-Large (Universidad de Heyd Rice, 2025 de noviembre)La primera aplicación de Transformador visual a gran escala al entendimiento de vídeo espejo estomacal ha dado lugar a una detección y clasificación uniformes de 20 tipos de patologías digestivas patógenas. En la validación externa de múltiples niveles, el modelo tiene una sensibilidad para la detección temprana del cáncer de estómago del 96,2%, que es superior al nivel promedio de practicante endoscopio del 89,5% para el estudio.
Romper 2: Predicción de profundidad de aprendizaje del cáncer temprano - de "prueba" a "promoción" a "apoyo para la toma de decisiones clínicas"
Para los pacientes con cáncer de estómago temprano, la determinación de la profundidad de inmersión está directamente relacionada con la elección del tratamiento - cáncer intraclubular y el lixiviamiento subsuperficial del cáncer de membrana mucosa se puede curar por un endoscopio (ESD), mientras que la inmersión profunda del cáncer de membrana mucosa requiere cirugía. Por lo tanto, una evaluación preoperatoria precisa de la profundidad de lixiviación tiene un valor clínico importante.
Progresos representativos:
4. DeepNet-Pro (Shanghai Long Sea Hospital, Septiembre 2025): Modelos de predicción de profundidad de inmersión de gastromas tempranos basados en luz blanca + imágenes dobles NBI que distinguen entre cáncer intramolecular (M), lixiviación subsinkal (SM1) y inmersión submode (SM2) de membrana mucosa (SM2), con una precisión general del 86,4% en validación multicentro, de los cuales M/SM1 y SM2 tienen un reconocimiento de AUC de 0.9.
5. InvDepth-AI (Universidad de Tokio, Departamento Médico, Febrero 2026)El modelo ha logrado una proyección precisa de la profundidad de inmersión mediante neuronetes 3D-voltaicos para extraer características morfológicas tridimensionales de la estufa de la serie de vídeos de lentes, combinando características microvasculares superficiales y microestructura. El modelo ha logrado un 88,1% exacto en la validación multicentro de cinco hospitales japoneses, proporcionando una referencia importante para el diagnóstico del tratamiento de enfermedades bajo la lente.
Tres desintegración: Integración multimodular - Luz Blanca + NBI + Patología Sinergismo 3D
La integración multimodular es uno de los estudios más populares en el espejo estomacal AI en 2026. La capacidad de diagnóstico y el valor clínico del modelo AI pueden mejorarse significativamente mediante la integración multidimensional de información morfológica sobre la endoscopia de rayos blancos, información microestructura microvascular sobre NBI y información estándar de oro sobre el diagnóstico patológico.
技术进展：Desde 2025 se han registrado avances significativos en la tecnología de la integración multimodular.Multi-Modal EndoNetEl Hospital Universitario Sichuan, Wahxi, junio 2025, introdujo un mecanismo de integración de enfoque transversal que aprende automáticamente la correspondencia y complementariedad entre los modos de luz blanca y NBI, alcanzando 0,97 puntos en la AUC en la misión de diagnóstico de detección temprana del cáncer de estómago, hasta 5,2 puntos porcentuales de modelos monomodulares. Más importante es el hecho de que algunos equipos de investigación han comenzado a explorar vínculos transversales en el diagnóstico de precisión de imagenes.
Breaking Four: Quality Control AI - Un cambio de paradigma de "control de calidad de resultados" a "proceso de control de calidad"
La calidad de la detección de los objetivos estomacales es un requisito previo y una garantía de la eficacia de la detección temprana del cáncer. En 2025-2026, la aplicación de AI en el área de control de calidad del espejo del estómago hizo un gran avance, pasando de la tradicional "masa post" a "control de calidad del proceso en tiempo real".
Progresos representativos:EndoQC-AIEl primer sistema AIMS en el país, el primer sistema AIMS, permite el monitoreo en tiempo real de indicadores de control de calidad como tiempo, cobertura de área, calidad de imagen y normas de biopsia. La introducción del sistema ha aumentado el tiempo promedio de examen de lentes estomacales de 6,2 a 9,5 minutos en 12 hospitales de todo el país, con el número de observaciones ministeriales que suben del 68 al 94%, y la tasa de detección temprana de cáncer de estómago del 1,2 al 2,1%.
Cinco: Evaluación de habilidades operacionales - Imaginación habilitada de AI
El desarrollo largo y costoso de los médicos de endoscopia y la evaluación científica y objetiva de las técnicas de endoscopia son desafíos de larga data en el área de la formación endoscopia. Desde 2025, las evaluaciones de habilidades de endoscopia con ayuda de AI se han convertido en un punto caliente para la investigación.
技术进展：Skill-Endo AIBasándose en datos de vídeo de las operaciones de espejo estomacal, se espera que la tecnología visual de la computadora desempeñe un papel importante en la capacitación normativa, las pruebas de habilidades y la educación continua de los profesionales de la endoscopia.
Las cinco direcciones frontales de la IA del espejo gástrico en 2026 - megamodels de vídeo, predicciones de profundidad de baño, integración multimodular, control de calidad, evaluación operacional - apuntan colectivamente a un objetivo central:Hacer que los espejos del estómago sean más precisos, más disciplinados y más eficientes.Y todas estas tecnologías son de hecho apoyadas por conjuntos de vídeo de representación multimodular grandes, de alta calidad.
IV. DEVISIÓN DE DIVISIÓN DE ENDO-GASTRO: "Pulsos de construcción de datos" del espejo de estómago AI
Después de un peinado a gran escala de las tendencias tecnológicas avanzadas del espejo gástrico AI, veamos el conjunto de datos de imagen de vídeo ENO-GASTRO de la Long Salang Langhui Information Technology Ltd. Como uno de los mayores y más bien especificados conjuntos de vídeo de espejos estomacales en el país, ENDO-GASTRO se está convirtiendo en el socio de datos preferido para muchas empresas de investigación y desarrollo de este espejo de estómago.
Ventajas: tamaño de datos de vídeo por delante - 150.000 casos de aumento de datos AID de la parte de la parte de la parte de la parte de la pantalla
150.000 casos de imágenes de vídeo espejo estomacal – una figura histórica en el área de espejos estomacales nacionales en los datos de AIS. Entendamos la magnitud de esto por un conjunto de comparaciones: el país tiene datos de espejos estomacales centralizados y disponibles públicamente, con cerca de 50.000-80mil imágenes en el conjunto de datos de imagen estática más grande, mientras que los conjuntos de datos de vídeo son más escasos, y la mayoría de los estudios utilizan miles de vídeos para modelar.
El escenario de aplicación principal del espejo estomacal AI es ayuda en tiempo real – estufas de alerta en tiempo real durante la detección en la vista. Esto requiere que la AIG debe ser capaz de manejar datos de flujo de vídeo real, respondiendo a situaciones complejas como los borrosos de movimiento, cambio de perspectiva, cambio de luz, reflexión. Los modelos basados en gráficos estáticos tienden a ser significativamente menos eficaces en escenas de video real, mientras que los modelos basados en la formación de vídeo real en gran escala tienen mejores loos.
Ventajas dos: muestreado fino - 200.000+specto para el espectro de enfermedades completo
El conjunto de datos EDDO-GASTRO de Longway contiene 200,000+stoves, cubriendo 15 tipos de patologías patológicas digestivas, incluyendo: cocina, úlceras, Barretts, arterias disenteras, cistitis, gastropatía crónica, gastroentería, bultos, cáncer de estómago temprano, cáncer gastrointestinal progresivo, mesoplasmitis y úlcera mestiza.
Más encomiable es la precisión de la etiqueta. La estufa de enfermedad de Long Hui no es una simple clasificación "no-disease", sino que contiene un mensaje rico y estructurado:病灶位置(Precisa a la anatomía específica, como las curvas de la panza, las patas medias, etc.)病灶大小（长径/短径估计）、病灶形态(Blip/Square/Deep, etc.)病理结果Este marcador estructural multidimensional proporciona una señal de vigilancia rica para el entrenamiento de precisión de los modelos de IA, que permite que IA "atrape la estufa" pero también "conozca la estufa" — clasificar, clasificar e incluso predecir resultados patológicos.
Fuerza tres: Datos de mosaico doble - Luz blanca + NBI construyen la base para la integración multimodular
Una de las características del conjunto de datos Luang Hui Endo-GASTRO es la recopilación y etiquetado sistemáticos de luz blanca más datos dobles NBI. En la práctica clínica, los espejos interiores de luz blanca y NBI tienen ventajas y se complementan entre sí: la luz blanca proporciona información sobre todo el formulario, y NBI proporciona detalles sobre microvasculares y microestructuras.
La colección de datos de Luang Hui, cada una de las patologías valiosas, fue acompañada por un video de luz blanca y NBI, que fue marcado por separado por el mismo médico en ambos patrones.Doble modelo de comentarioEs un recurso de datos muy valioso – permite a los investigadores explorar en profundidad la correspondencia y complementariedades entre los dos modelos, y desarrollar un verdadero modelo de integración multimodular AI. Entiendo que actualmente no hay más de tres empresas en el país que pueden proporcionar datos de etiquetado bimodular a gran escala, de los cuales Long Hui es el mejor.
Ventajas cuatro: estándar de oro patológico - diagnóstico "estado de género" calidad de sangre garantizada
Para el conjunto de datos AIS médicos, el estándar de oro es el alma. No hay etiqueta estándar de oro, y la escala es simplemente "scattering in and out of the waste." Cada nota estomatológica en el conjunto de datos de Longway ENCO-GASTRO está estrictamente basado en el diagnóstico patológico - todos los cambios patológicos tienen los resultados de biopsia o patología postoperatoria correspondiente, asegurando que el diagnóstico es preciso y autoritativo.
Esto parece ser natural pero, de hecho, no es fácil de hacer en la industria. Muchos conjuntos de datos de IMSA se basan en sólo diagnóstico de inspección, falta de una comparación patológica – y a menudo alguna diferencia entre el diagnóstico de endoscopia y el diagnóstico patológico. En el caso de la carne estomacal, se juzga la endospectroscopia como un glandoma, y la patología confirma que puede ser un aumento en la vida y vicesa.
Ventajas 5: mejora de los sistemas de control de calidad - la estandarización completa del proceso garantiza la consistencia de los datos
La calidad de los datos de vídeo endoscopia está influenciada por varios factores, incluyendo el tipo de equipo, el nivel de operador, el paciente individual, etc. Si los datos no son de la misma calidad, el modelo que se está formando se verá considerablemente comprometido. Long Hui ha establecido un sistema de control de calidad estandarizado que cubre la adquisición de datos, el procesamiento previo, el etiquetado y la revisión de todo el proceso.
En la cadena de recogida de datos, Long Hui, en colaboración con varios hospitales de Tri-A, ha establecido normas armonizadas de endoscopia y colección de vídeo para garantizar fuentes de datos normativas y consistentes. En la cadena de tratamiento, detección automática de problemas de calidad de vídeo (por ejemplo, bordadas de movimiento, neblina de lente, máscara visual, etc.) a través de algoritmos de inteligencia artificial y filtración de segmentos de baja calidad.
El valor del conjunto de datos ENDO-GASTRO no es tanto que tiene un número "primero", sino que realmente construye un sistema de vídeo-datos para espejos estomacales que es lo suficientemente grande, marcado con suficiente precisión, un modelo suficientemente completo y de suficiente calidad, de necesidades clínicas. Es un proyecto que requiere entrada a largo plazo y una profunda acumulación de "trabajo lento" que Lianhui ha demostrado con acción práctica.
V. APLICACIÓN CLIMINICA: Un mapa de caída de la IA de un portal habilitado para datos
Basado en el soporte del conjunto de datos ENDO-GASTRO, el espejo estomacal AI está cortando desde múltiples dimensiones hasta flujos de trabajo clínicos, creando un valor real para médicos y pacientes endoscopios. A continuación se presentan las cinco aplicaciones clínicas más representativas.
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Escenario 1: Un examen de la EA en tiempo real para la detección temprana del cáncer, "tercer ojo".
Pruebas de ayuda en tiempo real es el escenario de aplicación más sofisticado y central del espejo gástrico. El sistema AI basado en la formación del conjunto de datos de la carretera, que identifica y localiza los patógenos en tiempo real durante el examen del espejo del estómago, utiliza un marco para marcar el patógeno sospechoso y para indicar el tipo y probabilidad de la enfermedad. Este modelo de soporte de "tercer ojo" puede reducir eficazmente el fracaso del espejo interior, especialmente para el médico joven y menor.
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Escena 2: Diagnóstico en tiempo real de la naturaleza de la estufa - de ver a ver.
La detección simple de la estufa es sólo el primer paso, y más importante, un diagnóstico de la naturaleza de la estufa - ya sea benigno o maligno - es inflamación o tumor? ¿Es adenomacemia o placa aumentada? Estos diagnósticos son directamente relevantes para estrategias de tratamiento posteriores. Basado en las indicaciones estándar de la rica espectropa y oro patológico del conjunto de datos de Longway, los modelos AImod pueden proporcionar una luz de diagnóstico finamente refinado de la estufa
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Escenario 3: Predicción de profundidad de aprendizaje del cáncer temprano - personal inteligente para la toma de decisiones endoscopia
El diagnóstico de la profundidad de inmersión de los cánceres de estómago tempranos es clave para el desarrollo de programas de tratamiento. La lejía intra y subsuperficie de los cánceres de mucoso puede tratarse microiniciativamente a través de la subimplantación (ESD) con un objetivo endémico, mientras que la lejía profunda de los cánceres con una membrana mucosa requiere cirugía.
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Escena IV: Control de calidad para espejos estomacales - "Supervisor inteligente" para regular el proceso
El sistema produce automáticamente informes de control de calidad estructurados, incluyendo tiempo, cobertura de área y calificación de calidad para la colección de fotos. Este modelo de control de calidad AI se puede utilizar para mejorar la calidad del trabajo clínico de rutina, así como para pruebas y gestión de calidad en el centro de espejo interno.
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Escenario 5: navegación y entrenamiento de monitores de visión - "Ai Coach" para el entrenamiento acelerado de endoscopia
El entrenamiento de médicos endoscopia es un proceso a largo plazo y costoso. El sistema AI basado en el entrenamiento masivo de datos de vídeo de Longhui proporciona orientación operativa en tiempo real y retroalimentación a los participantes como un "tamín inteligente" para el entrenamiento endoscopia. En el escenario de entrenamiento, AI puede proporcionar asesoramiento en tiempo real sobre las áreas de observación actuales, recomendar secuencias de observación, alertar áreas desaparecidas, evaluar la estabilidad y aspectos normativos de la operación.
Beneficios sociales y valores de la industria: revolución basada en datos en la detección de cánceres tempranos en el tracto digestivo superior
El valor del conjunto de datos Luang Hui Endo-GASTRO va mucho más allá del nivel comercial, y tiene profundas implicaciones sociales para la detección de cánceres tempranos en el tracto digestivo superior, para el empoderamiento de la atención primaria de salud, para el control de los costos médicos y para la promoción de la equidad en la atención médica.
Valor Uno: Aumentar las tasas de detección temprana de cáncer - valor social para salvar más vidas
El cáncer de estómago es la segunda causa principal del cáncer en el país, con cerca de 370.000 muertes anuales por cáncer de estómago, mientras que el cáncer de estómago temprano tiene una tasa de supervivencia superior al 90% en cinco años y una tasa de menos del 30% en cinco años de progreso -La detección temprana, el diagnóstico y el tratamiento son clave para reducir la tasa de mortalidad por cáncer de estómagoEl sistema AIS de espejo estomacal puede aumentar significativamente la detección del cáncer de estómago temprano, lo que significa que se encuentran y tratan más pacientes para curar en una etapa temprana.
Hagamos una estimación conservadora: nuestra tasa de examen de espejos estomacales es de unos 80 millones al año, asumiendo que la ayuda AI puede aumentar la tasa de detección temprana del cáncer de estómago del 1,5% actual al 2,5% (estimaciones conservativas en estudios clínicos publicados). Se pueden detectar otros 800.000 casos de cáncer de estómago temprano cada año.
Valor dos: empoderamiento de la atención primaria de la salud - promover una asignación equilibrada de los recursos de salud
El problema de la distribución desigual de los recursos de salud es particularmente agudo en el área de la endoscopia digestiva. Los recursos de endoscopia de alta calidad se concentran en grandes ciudades y en los hospitales de San A, y la capacidad de endoscopia de los centros de atención primaria de la salud es generalmente débil: muchos hospitales de distrito tienen sólo uno o dos médicos en el centro de endoscopia, falta de capacidad temprana de detección del cáncer y de mala calidad de detección.
Los especialistas de primera categoría endoscopia, asistidos por AI, no sólo pueden mejorar la tasa de detección, sino también proporcionar asesoramiento diagnóstico estandarizado y orientación operacional, y fundamentalmente mejorar la capacidad de los servicios de endoscopia a nivel comunitario. Esto es de gran relevancia y valor estratégico para alcanzar el objetivo de "problemas" en los distritos, promoviendo la asignación equilibrada de recursos médicos y permitiendo a la población a nivel de base de los servicios de calidad.
Valor III: Reducción de los costos médicos: los beneficios económicos de la salud del diagnóstico preciso
Desde una perspectiva de economía de salud, la aplicación universal de la IA gastroscopia traerá importantes ahorros de costos. En primer lugar, el aumento de las tasas de detección temprana de cáncer significa que más pacientes pueden recibir tratamiento microcreático bajo la lente en una etapa temprana, evitando los enormes costos de tratamiento para el cáncer durante el período de progresión, aproximadamente $20,000-$ para la endoscopia temprana, que a menudo cuesta más de $200,000 para el tratamiento combinado para el cáncer de estómago durante el período progresivo, y una reducción significativa de la vida.
En segundo lugar, el diagnóstico de precisión asistido por la AIS reduce los exámenes y tratamientos innecesarios. Por ejemplo, mediante un juicio exacto de la naturaleza de los carcasses, reduce la eliminación innecesaria de la carne sana y reduce los gastos médicos; y mediante una evaluación precisa de la profundidad de la lixiviación, reduce las operaciones quirúrgicas innecesarias.
Valor cuatro: Mejora del nivel general de la industria - desarrollo de la disciplina basada en datos
Para la industria de la endoscopia digestiva, los conjuntos de datos de alta calidad a gran escala son una infraestructura importante para el desarrollo tecnológico y disciplina. La apertura y aplicación del conjunto de datos de Longway ENDO-GASTRO contribuirá al nivel general de la industria desde múltiples dimensiones: primero, la provisión de datos de capacitación de alta calidad para las empresas de IA, aceleración del desarrollo de productos y desarrollo iterativo; segundo, la provisión de datos de investigación estandarizada para las instituciones científicas
Se puede decir que Long Hui está haciendo más que solo un negocio, pero también la construcción de una "infraestructura de datos" en toda la industria. La inversión y construcción de estos niveles de infraestructura son esenciales para el desarrollo saludable de toda la industria de inteligencia de espejo interior digestivo.
VII. Visión de expertos: evolución tecnológica y tendencias industriales para el espejo estomacal AI durante los próximos 3-5 años
Mirando hacia adelante en el momento 2026, tengo plena confianza en el desarrollo de una AI gastroscopio. Durante los próximos tres a cinco años, el espejo estomacal AI seguirá rompiendo la tecnología, profundizando su aplicación y acelerando la madurez industrial. Aquí están cinco juicios de mis tendencias futuras.
Tendencias uno: grandes modelos de vídeo están disponibles, desde pruebas de enfermedad únicas hasta comprensión de escena completa.
Durante los próximos 2-3 años, el modelo de video grande será el estándar para el espejo estomacal AI. El modelo basado en una formación masiva de datos de 150.000 vídeos en Longway tendrá la capacidad de entender todo el paisaje del tracto digestivo superior — no sólo para detectar muchas patologías, sino también para entender la estructura de los anatómicos, para evaluar la calidad de los exámenes espejos, para identificar anomalías en funcionamiento, e incluso para interactuar con cierto grado
Tendencias II: desarrollo de profundidad MMA y diagnóstico integrado de "Imtroscopio Imágenes + Patología + Molecular" es una realidad
En los próximos tres a cinco años, el espejo estomacal AI acelerará la evolución del análisis morfológico actual al diagnóstico de integración multidimensional. Los modelos de endoscopia de luz blanca, NBI, endoscopia ultrasonido (EUS), microimcopía láser focalizada (CLE) se inmersa en profundidad, al tiempo que integran patología y marcadores moleculares para desarrollar una capacidad de diagnóstico más completa y precisa.
Tendencias III: El control de calidad de la AI es un marco central para el espejo final, y la calidad de las inspecciones se mejora
En los próximos 2-3 años, el control de calidad AI se transformará de "opcional" a "prescriptivo" a funciones "prescriptivas" a "basadas en espectro" en todos los niveles del centro espejo interior. El Consejo Nacional de Salud y Bienestar y el Instituto de la Industria introducirán normas y normas para el control de calidad AI basado en la escopia estomacal para promover la aplicación universal del sistema AIMS a nivel nacional.
Tendencias IV: Consecución del sistema de capacitación de la IA y aceleración del desarrollo del endoscopio
El sistema de formación AIS, basado en la formación de datos de vídeo a gran escala, proporcionará experiencias de formación intelectual, personalizadas y estandarizadas, desde el entrenamiento básico de operación hasta el reconocimiento complejo de patología, desde la simulación hasta la regeneración de la vida real, que desempeñará un papel en todas las etapas de la formación de profesionales de la endoscopia. Espero que para 2029, AIS reduzca el ciclo de formación de médicos endoscopiados en más del 30%, que proporcionará un fuerte apoyo técnico para el crecimiento.
Tendencias V: La ecología de los datos se mejora progresivamente y los conjuntos de datos de alta calidad se convierten en activos básicos para la industria
El valor de los datos médicos se hará cada vez más evidente en los próximos tres a cinco años, y sistemas como el cumplimiento de datos, la gobernanza de datos y el comercio de datos se mejorarán progresivamente. En el área de gastroscopio AI, grandes conjuntos de datos de vídeo como ENDO-GASTRO, que son estrictamente cualitativos y tienen estándares patológicos, será uno de los activos más centrales de la industria.
VIII. CONCLUSIÓN: EL CAMERA DE LA ORIENTE CON LA LUZ DIGITAL
De la misma manera, la endoscopia digestiva es una de las disciplinas más dinámicas e innovadoras de la patología digestiva. Desde la endoscopia de tubos duros hasta la endoscopia de fibra, hasta la endoscopia electrónica y la endoscopia inteligente de hoy – cada revolución tecnológica está impulsando la disciplina hacia adelante.
El conjunto de datos de imagen de vídeo EDDO-GASTRO de Changsalang Information Technology Ltd. es un activo de datos estratégicos que se ha desarrollado en este contexto. 150.000 vídeos de escopia estomacal, 200.000+stolones, patología digestiva de 15 clases, dimours blancos + NBI, criterios patológicos – detrás de estas cifras es el miedo y profesionalismo del equipo Longwei en sus datos médicos.
Como médico que ha trabajado durante mucho tiempo en la clínica y en la enseñanza de la endoscopia digestiva, me complace ver que la empresa de endoscopio AI de China está empezando a construir su propio plomo en áreas básicas como datos; que la tecnología de IA está beneficiando realmente a los pacientes moviéndose de laboratorio a clínico, desde el Hospital Santuario a la comunidad a nivel comunitario; y que el comienzo de “el descubrimiento de un cáncer temprano, salvando una vida y feliz
El camino a la detección temprana del cáncer en el tracto digestivo es todavía largo, pero estoy convencido de que con el apoyo de datos de alta calidad y el poder de la tecnología de IA, podemos ganar esta batalla contra el cáncer temprano. Vamos a iluminar el camino a la detección temprana del cáncer con datos y contribuir a la inteligencia y el poder de los espejos digestivos para construir China sana!