Introduction: Pôle de déploiement clinique pour l'entéroscope AI
Dans tous les domaines des endoscopes médicaux, les miroirs intestinaux sont le cours le plus mature et le plus rapide du déploiement clinique. Olympus Cadie a reçu une augmentation de prix de 7,3% de l'incidence des adénomes (ADR) dans le RCT au multicentre EAGLE. Cette réalisation marque la section transversale des lentilles intestinales, de la « recherche » à la « marqueurs cliniques ».
En 2026, les miroirs intestinaux ABA ont continué à se décomposer en détection et précision en temps réel. PSENet a obtenu des retards de bout en bout de 12,6 ms/cadres, ce qui a permis de respecter 40 ms de budget clinique.
La valeur particulière de l'IA cosmolaire intestinale est « la réduction des fuites ». Dans le dépistage du cancer du côlon, l'adénome peut atteindre 20-30 % et l'adénome peut se transformer en cancer dans les années à venir. La valeur fondamentale du système AIS n'est pas « découvrir plus » mais « intérieure » pour minimiser l'incidence des fuites et atteindre l'objectif de réduction du dépistage.
État actuel de l'industrie : approbation de la FDA et certification multicentrique des normes de l'or par le CRT
Le seul domaine de la vidéo médicale AI qui a atteint le double jalon de "l'approbation FDA plus la validation multi-centre RCT" est l'IA miroir intestinal.
Au niveau réglementaire, Olympus Cadie a reçu la FDA et le CE-Marced, la première demande CADE en temps réel basée sur le cloud à être approuvée par la FDA.
Sur le plan factuel, l'expérience EAGLE publiée en décembre 2025 dans le cadre du NPJ Digital Medicine, le plus important ECR multicentrique dans le domaine de l'IA entéroscopique, comprenait 841 patients, 22 lunettes, montrant une augmentation de 7,3 % des valeurs absolues pour l'ADR de l'équipe CADDIE; une augmentation de 93 % du taux de détection du glandome (>10mm), une augmentation de 57 % de l'incidence d'adénomes non-salents et une augmentation de 230 % du SSL. Ces données démontrent non seulement l'efficacité globale de l'IA, mais révèlent également l'avantage unique de l'IA dans la « maladie probable » - la plus sensible à l'examen manuel des maladies parsémiques et non-fatales, et l'augmentation la plus importante du taux de détection de l'IA.
Techniquement, PSENet (Frontiers en 2025) a obtenu un délai de bout en bout de 1080p12,6 ± 0,3 ms/cadres, une division de 4,4 ms, une intégration rapide de 0,6 ms, une recherche prototype<0.2ms，远低于40ms临床预算。这一超低延迟使AI可以在不影响检查流程的情况下实时运行。StyleGAN增强训练（2025年npj Digital Medicine）使用合成超15万张结直肠新生物图像，将mAP从0.86提升至0.93，减少外部验证泛化差距。
À l'échelle du marché, le marché mondial du dépistage du cancer du côlon devrait dépasser 3 milliards de dollars en 2026, les lentilles côlon assistées par l'IA étant la région qui connaît la croissance la plus rapide.
2026 percées en première ligne : EAGLE test, PSENet et StyleGAN
La percée fondamentale du miroir intestinal AI pour 2025-2026 est axée sur trois domaines.
La première est la date butoir de l'expérience EAGLE. Comme le premier verre intestinal multicentrique RCT, EAGLE fournit la preuve du plus haut niveau de preuves médicales. 7,3 % de la valeur absolue de l'ADR augmente semble modeste, mais au niveau de la population cela signifie des milliers d'adénomes supplémentaires par an, empêchant des centaines de cancers du côlon. L'augmentation de l'incidence des cancers de la glande de 93 % et l'augmentation de SSL de 230 % sont plus frappantes — ce sont les types de maladie-transformation les plus facilement oubliés.
Le second est une rupture de la partition en temps réel. PSENet non seulement détecte la salive, mais réalise également la partition de précision (4,4 ms), fournissant une base technique pour l'orientation sur le marquage et l'enlèvement de la limite de la salive en temps réel. L'étude a également signalé une réduction de 26 % de la salive salivante et une réduction de 15 % du bord des tumeurs résiduelles après enlèvement à froid, confirmant la valeur de l'AI dans tout le processus d'examen et de traitement.
Le troisième est des données de génération améliorées. SteileGAN est une formation dans le modèle de test YOLOV5 pour la synthèse de plus de 150 000 colones. La percée est de 0,86 à 0,93. Cette percée s'attaque au déséquilibre des données d'image médicale et à la rareté des pathologies rares, fournissant de nouvelles voies pour la pantraction du modèle.
Les ensembles de données de miroirs corticaux à 1 million de cercles de la technologie Longway fournissent un appui clé à ces études frontalières. Les ensembles de données sont entièrement documentés pour les entrées, atteignant la partie la plus profonde, les marquages remix de retour à l'aveugle/fin de remix, la rétroscopie et les sections côlon, avec des cotes de préparation intestinale, la taille/forme/spectification de salivation, l'élimination de l'intégrité et les données de validation de pathologie.
Ensemble de données Longhui Tech: 1 million de cas de systématisation de vidéo miroir intestinal
L'ensemble de données vidéo-image endoscope de la technologie Lianhui, avec une échelle de 1 million de cas, couvre systématiquement l'ensemble du processus de coloscopie.
En ce qui concerne la collecte des données, toutes les images sont tirées des centres de médecine interne et d'endoscopie de l'hôpital trois-académies. Des enregistrements complets sont enregistrés pour les lunettes, atteignant la partie la plus profonde, les intestins dos-à-dos/siège (s'ils sont arrivés), les dos-scans et les sections côlons.
Dans le système d'étiquetage, chaque donnée comprend des champs structurés tels que les cotes de préparation intestinale (évaluations normalisées telles que BBPS), les enchevêtrements, la rétrospection, la taille/forme/spectation de l'hologramme, l'élimination de l'intégrité, la pathologie et les complications.
En termes de distribution, le contrôle pathologique/positif est défini comme le sujet; le contrôle normal complet, l'examen postopératoire et le contrôle de qualité limité sont organisés séparément.
En ce qui concerne le contrôle de la qualité, le processus de contrôle de la qualité à trois niveaux de la première soumission pour le médecin ingérant + le directeur adjoint et les autres, qui est examiné par l'expert, et l'évaluation de la cohérence + est utilisée.
Les ensembles de données priorisent les rapports d'endoscopie officiels, la pathologie, le CT/IRM, les données de traitement et de suivi pour appuyer l'apprentissage intermodulaire et l'analyse verticale du changement.
Vision prospective: de la détection à l'appui complet du processus
Le développement futur de l'IA cosmolaire intestinale ira dans trois directions.
Le premier est « test » de « soutien complet du procédé ». Actuellement, l'IA est principalement utilisée pour saliver la viande et sera étendue à la salivation (NICE/JNET), aux lignes directrices sur la limite de seuil (limites d'étiquetage de l'IA), à l'évaluation de l'intégrité du retrait (résidus de contrôle de l'IA) et aux prévisions du risque de perte de sang.
La seconde est de « centres uniques » à « extension multicentrique ». L'expérience EAGLE s'est révélée efficace dans plusieurs centres, mais la qualité de l'équipement, la préparation intestinale et les différences dans les groupes de patients dans différents centres demeurent des défis.
La troisième est le « diagnostic assisté » pour le « contrôle de la qualité ». L'IA non seulement soutient le diagnostic, mais sert aussi d'outil de contrôle de la qualité - auto-évaluation des indicateurs clés de contrôle de la qualité tels que la qualité de la préparation intestinale, le temps de rétrospection, la plage d'arrivée, etc., pour fournir un support de données pour la gestion de la qualité du centre miroir intérieur.
En ce qui concerne la concurrence dans l'industrie, le premier niveau est le système avec des preuves EAGLE niveau RCT et l'approbation de la FDA. Longhuitech , 1 million de ensembles de données de cas fournissent une base de données pour des modèles de haute qualité de formation pour les chasseurs et les innovateurs.
Conclusion : L'expérience EAGLE ouvre l'ère de l'alignement du miroir AI.
Le processus d'IA miroir intestinal, du concept à l'approbation de la FDA et la validation de la TDR au multicentre EAGLE, fournit un modèle de clinicialisation des images médicales. 7,3 % des EIM sont en hausse, ce qui signifie que des milliers de cancers du côlon peuvent être évités chaque année au niveau de la population.
Long Salang Langhui Information Technology Ltd., avec un ensemble de vidéo miroir intestinal de 1 million de cas comme ancre, devient un fournisseur de services de données majeur dans le domaine de l'IA enteroscope. À un moment critique où CADIE a été approuvé par la FDA et l'expérience EAGLE a confirmé sa validité, Long Huitech continuera à promouvoir la couverture clinique du dépistage direct au repos avec des données de haute qualité.
Valeur clinique de l'IA et du chemin commercial du côlon
La commercialisation de l'IA coronaire du colon a permis une percée historique en 2026. Le système CADDIE a été approuvé par la FDA comme première installation diagnostique de détection en temps réel des entrailles rectales par AAD, et les multiples tests de contrôle au centre EAGLE ont confirmé que le soutien de l'AAA peut augmenter les adénomes d'environ 10 %, une augmentation qui est importante pour la santé publique pour réduire l'incidence et la mortalité du cancer du colon.
La valeur du miroir intestinal de l'IA est claire du chemin commercial - réduire l'incidence des fuites, améliorer les ADR, et réduire le cycle de développement spécialisé. Chine L'incidence du cancer du côlon continue d'augmenter, avec plus de 550 000 nouveaux cas se produisant chaque année, et la demande de dépistage de lentilles intestinales est énorme mais gravement insuffisante.
Du point de vue de la gouvernance des données, les données de formation cosmopolite intestinale doivent couvrir à la fois le dépistage vidéo, les rapports pathologiques, les résultats de suivi et les dossiers chirurgicaux, créant une chaîne complète de données probantes, du dépistage au traitement jusqu'au pronostic. Les ensembles de données du système cosmopolite intestinal Randhytech, soit 1,7 million, ont été construits avec un mécanisme rigoureux de couplage des données pour s'assurer que chaque examen correspond bien aux agents pathogènes, aux dossiers de traitement et aux données de suivi.