Guide d'experts: Chemin chinois et base de données pour le dépistage précoce du cancer du côlon
Pendant plus de 30 ans de travail clinique dans le côlon, j'ai une expérience profonde que le cancer du côlon est l'un des cancers les plus appropriés et les plus méritants de toutes les tumeurs malignes. Parce qu'il faut habituellement 5-10 ans pour développer un adénome au cancer de la glande, il est possible de détecter et d'éliminer les adénomes pendant cette fenêtre, qui peut effectivement perturber le processus de transformation du cancer.
D'ailleurs, commençons par un ensemble de données sobres : le cancer du côlon est la deuxième maladie la plus courante au pays et la cinquième la plus mortelle du pays, avec environ 550 000 nouveaux cas et 280 000 décès par an. Par rapport aux pays développés, notre taux de détection précoce du cancer du côlon est inférieur à 30 %, bien inférieur à 60 % aux États-Unis et à 70 % au Japon.L'offre insuffisante de lentilles intestinales, les niveaux inégaux de médecins et la mauvaise qualité des examensC'est les trois goulets d'étranglement principaux.
Ces dernières années, le développement rapide de l'intelligence artificielle a créé un nouvel espoir pour le dépistage précoce du cancer du côlon. De la détection du saloon à la classification des adénomes, du contrôle rétroscopie à la reconnaissance de l'intestin, l'IA examine de multiples dimensions de la coloscopie habilitante.
Mais toute compétition technologique de l'IA pointe finalement sur le même noyau - les données. Sans grandes étiquettes multimodulaires de haute qualité, les algorithmes avancés ne peuvent guère supporter une chute clinique réelle. C'est dans ce contexte industriel que l'ensemble de données vidéo-image d'EDO-COLONO d'ENCO-COLONO, lancé par Long Salang-Hye Information Technology, a attiré mon attention. 200 000 cas de vidéo de lentille entérique, 300 000 + valentoïdes, 10 pathologies intestinales, adénomes/pathologies cartologiques, lumière blanche + branchies NBI+, sont derrière ces chiffres, qui sont profondément compris de la cause de dépistage précoce du cancer pronostique et une recherche de la qualité des données.
Dans cet article, je vais m'inspirer de la perspective professionnelle d'un chirurgien côlonnier, du point de vue de la douleur clinique du système dans le domaine de la cosmologie côlonnière, de la percée technologique de la frontière de 2026, de la valeur unique de l'ensemble de données de Longway, et de la tendance de l'industrie au cours des 3 à 5 prochaines années.
II. Douleurs industrielles: les cinq principaux dilemmes de l'IA cosmoline protocre et colon
Malgré les progrès remarquables réalisés ces dernières années par l'IA cosmolaire intestinale, l'industrie dans son ensemble est toujours confrontée à cinq dilemmes fondamentaux dans le processus de dépistage précoce du cancer de la maladie et de l'automne cliniques réels.
Problème 1 : Taux de détection élevés -- le double défi de « voir » et de « voir »
Le test de la coloscopie est la norme d'or pour trouver le cancer du cirque et le cancer précoce, mais le problème de la récupération reste répandu.La prévalence des endurances de la coloscopie conventionnelle est aussi élevée que 20-30%., où la viande plate, petite viande .<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。
Les raisons de cette fuite sont nombreuses : préparation intestinale inadéquate et fèces pour bloquer les observations d'impact; rétrospection lente; opérateurs inexpérimentés ayant une capacité limitée pour identifier les maladies plates et micromodifiées; structures anatomiques complexes du côlon, avec corsets et courbures devenant facilement aveugles visibles.
Aventure II : Classification des adénomes indésirables -- dilemme décisionnel « non résolu »
La découverte de la chair piquante n'est que la première étape, et surtout la détermination de sa nature — qu'elle soit accumumante ou adénome — est-elle un adénome tubulaire ou un adénome de l'acné? Y a-t-il un épidémome de haut niveau? Ces jugements sont directement liés au choix du traitement et au développement de stratégies de suivi.
La détermination de la nature de l'holocauste sous le miroir intérieur est actuellement largement basée sur l'expérience de l'intérieur-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques-synthétiques
Troisième problème : la qualité du rétrospectif est un problème -- le problème de contrôle de la qualité de « non vérifié »
Beaucoup de recherches ont confirmé que le temps de rétrospection est l'un des facteurs les plus importants qui influencent l'incidence des adénomes - plus le complexe est long, plus les adénomes sont élevés. Le temps de recours recommandé dans les lignes directrices internationales est d'au moins six minutes, mais dans la pratique, de nombreux centres d'endoscope ont en moyenne moins de quatre minutes.
Le contrôle de qualité traditionnel repose principalement sur des contrôles ponctuels et des évaluations manuelles, qui sont inefficaces, peu complets et moins objectifs. L'évaluation en temps réel, automatique et objective de la manière d'atteindre la qualité de l'endoscope est la clé pour améliorer la qualité de la coloscopie et la détection des adénomes.
Scénario 4: rareté des données marquées − goulets d ' étranglement dans la salivation de l ' AI
Les défis de données pour les miroirs côlon sont encore plus graves que pour les gastroscopes. D'une part, les vidéos de coloscopie sont plus longues, les données sont plus grandes et étiquetées à un coût plus élevé; d'autre part, la viande de saloon est dans une variété de formes, de tailles et de lieux, et est beaucoup plus difficile et complexe que les images statiques.
Les ensembles de données actuels de lentilles intestinales ouvertes à l'échelle internationale sont généralement plus petits : CVC-ClinicDB possède environ 612 images, Kvasir-SEG en a environ 1 000, et HyperKvasir en a environ 110 000 (mais seulement avec des niveaux d'étiquette limités). La situation est encore plus aiguë dans le pays – les données vidéo de lentilles intestinales de grande qualité et à grande échelle sont rares, ce qui limite directement la performance du modèle de coscopie intestinale AI et de la superposition de produits.
Scénario 5 : Mauvaise voie de dépistage -- « Si vous avez un problème systémique, qui, comment »
Le dépistage du cancer du côlon est un projet systématique qui comporte plusieurs aspects, dont le dépistage de la population, les méthodes initiales de dépistage, les voies de précision, la gestion du suivi.Le système actuel de dépistage du cancer du côlon dans le pays n'est pas parfait et le processus de dépistage n'est pas encore optimisé – quels groupes devraient être les priorités – quelles méthodes devraient être utilisées pour le dépistage d'abord (sang d'ébris? ADN des fèces? marqueurs sanguins?) comment les premiers recrues effectuent-ils un examen de la scopie du côlon? Comment le dépistage des saloons doit-il être géré et suivi?
La technologie de l'IA devrait jouer un rôle important dans l'optimisation du processus de dépistage du cancer du côlon, depuis l'identification de groupes à risque élevé, les couches de risque de dépistage primaire, le contrôle de la qualité de la colcopie et les décisions de traitement de la viande, jusqu'à la programmation de suivi, où l'IA peut fournir un soutien intelligent à toutes les étapes du dépistage de l'ensemble du processus.
Le développement de miroirs intestinaux est confronté aux cinq couches de « test-classification-mass-control-data-path » qui pointent finalement vers le même goulot d'étranglement : représentation multimodulaire, de grande qualité et à grande échelle des données vidéo de lentilles intestinales.
percées de première ligne : V-Trill-A-T-D-D-A-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T-T
La période 2025-2026 est une période critique pour la chronographie rapide de la technologie du cortex intestinal. Le modèle de macro-speculation, la classification en temps réel des adénomes, l'évaluation cérébrale du rétrospection, la reconnaissance de l'annexe et l'optimisation de la voie de dépistage du cancer du côlon - ces cinq directions technologiques conduisent conjointement le cortex intestinal AI à une nouvelle étape de développement.
Une rupture : Grand modèle de détection sabbatique -- passe de la « détection synthétique » à la « compréhension vidéo »
Depuis 2025, à mesure que la technologie du mode vidéo arrive à maturité, la détection de la viande par scopie colone passe de la « synthèse » traditionnelle à la « compréhension vidéo ». Le mode vidéo permet une détection et un suivi plus précis et plus stables de la viande saloon à l'aide d'informations spatiales et temporelles, réduisant ainsi efficacement les omissions et les erreurs.
Progrès accomplis en matière de représentation :
1. Polyp-ViT-Large (MSA Asia Institute & Middle Mountain Six College, février 2025)Le premier modèle de détection à grande échelle du cortex dans le pays basé sur une structure de transformation vidéo de grande envergure, qui a pré-formé plus de 80 000 miroirs intestinaux, a permis de détecter en temps réel divers types de viande salivante, atteignant 95,8 % de sensibilité et 93,1 % de spécialité, avec des retards de traitement inférieurs à 40 ms, répondant pleinement aux besoins cliniques de soutien en temps réel.
2. Modèle de la Fondation Endo-Colon (Clinic Méo, août 2025)Le modèle de base de la coloscopie auto-supervisée, qui est basé sur un demi-million de sections de la vidéo de la coloscopie, permet un réglage fin de diverses tâches en aval, telles que la viande de ration, la classification de l'holocauste, le contrôle de qualité, etc. Le modèle est 97,2% sensible à la piqûre de viande, et est particulièrement bon à l'analyse de viande plate, avec 93,5 % de sensibilité, ce qui est près de 15 points de pourcentage plus élevé que le modèle traditionnel.
3. ColonGPT (Queen Mary College, Université de Londres, décembre 2025): L'introduction du mécanisme d'intégration de la focalisation spatiale et spatiale, qui se concentre sur la dynamique spatiale et temporelle de la viande saloon, a effectivement amélioré la robustesse de situations complexes telles que le flou des mouvements et le changement de perspective.
Parcours II : Classification en temps réel des adénomes -- échelles critiques allant du « test » au « diagnostic »
Les tests de spectre ne sont que la première étape, et la capacité de juger de la nature du piquant (incrémental vs adénomes) est plus clinique. En 2025-2026, avec les progrès dans les techniques d'imagerie multimodulaire et les algorithmes d'IA, il y a eu une percée majeure dans la classification en temps réel des adénomes.
Progrès accomplis en matière de représentation :
4. AdenoClass-AI (Hôpital de Chongshan, Université de Jordanie, mai 2025): Modèle de classification en temps réel d'adénome basé sur la lumière blanche + images dimodifiées NBI, qui distingue entre l'antenne, l'adénome (pipecarbe, velours, tumeur de velours) et le cancer précoce. Dans la validation externe multicentrique, le modèle identifie l'ASC comme 0,926 pour la viande adénomasaire, et l'ASC comme 0,943 pour le cancer précoce, ce qui est comparable au niveau de spécialistes expérimentés de la scopie interne.
5. Classification i-Scan AI (Université de médecine, Vienne, mars 2026)Le modèle a obtenu une précision globale de classement de 89,7 % dans l'étude multicentrique européenne, avec une projection négative de 94,1 % pour les adénomes, ce qui signifie que l'AAI estime que plus de 94 % des acétoides ne sont pas vraiment des adénomes et évitent un retrait inutile.
Trois points : Évaluation intelligente de la qualité rétro-rétro - Capteur de base de contrôle de puissance AA
La qualité rétrospective est un facteur clé dans les effets de la coloscopie et est le principal lieu d'application du contrôle de la qualité de l'IA. Depuis 2025, la technologie d'évaluation de la qualité de la recoupement a fait des progrès importants, passant d'une surveillance unique à une évaluation multidimensionnelle intégrée.
技术进展：ColonQC ProPlus important encore, le système peut identifier l'arrivée de l'annexe en temps réel et enregistrer automatiquement l'arrivée du côlon, qui est l'un des indicateurs qualitatifs les plus importants pour l'examen du côlon. Le système a été introduit dans les tests cliniques multicentriques à l'échelle nationale, avec le temps moyen de sortie de la lentille côlonienne, qui est passé de 5,2 à 8,7 minutes, le taux de détection des adénomes est passé de 23,1 à 31,8 %, et le taux d'arrivée de la cavité est passé de 91 % à 98 %.
Quatre ruptures : Reconnaissance automatique de l'appendice - Contrôle de l'intégrité de la preuve intelligente
Le taux d'arrivée de l'annexe est un indicateur fondamental de l'intégrité de la coloscopie - un examen qui n'atteint pas le côlon peut être considéré comme incomplet. Cependant, la confirmation de l'arrivée du côlon dépend à long terme des enregistrements manuels, de la subjectivité, de l'inexactitude des données, etc. L'émergence de la technologie de l'IA fournit de nouvelles solutions pour l'auto-alphabétisation.
技术进展：Depuis 2025, les techniques d'aveuglement basées sur l'apprentissage approfondi sont devenues plus sophistiquées.CecumAILa technologie peut être utilisée non seulement pour la gestion de la qualité, mais aussi pour l'examen des rapports pour la génération automatique - paramètres clés tels que l'enregistrement automatique des lunettes de protection, le temps des lunettes, le temps des lunettes, le temps des sorties, etc., et la réduction de la charge de travail et des erreurs des enregistrements manuels.
Cinq fois plus de risques : optimiser le dépistage du cancer du côlon - Système de dépistage précis dirigé par l'IA
Le dépistage du cancer du rectum est un projet de système à plusieurs étapes, et la technologie de l'IA passe d'un outil d'aide à un seul maillon à un moteur d'optimisation à l'échelle du processus.
Progrès accomplis en matière de représentation :CRC-Screen AILe système, fondé sur une formation à grande échelle aux données de dépistage de masse, permet de mettre au point des stratégies de dépistage individualisées pour les populations à différents niveaux de risque afin d'optimiser l'allocation des ressources tout en assurant l'efficacité du dépistage.
Les cinq directions avant du cosmoscope du côlon AI en 2026 — grands modèles de détection de salive, classification en temps réel des adénomes, évaluation rétrospective de la qualité, reconnaissance en annexe, optimisation du parcours de dépistage — indiquent ensemble un objectif central:Rendre la coloscopie plus précise, normalisée et efficace, et rendre le cancer du côlon plus répandu, intelligent et économique dès le débutToutes ces technologies sont en fait soutenues par de grands ensembles de données vidéo de représentation multimodulaire de haute qualité.
IV. Interprétation de la profondeur de l'ensemble de données ENCO-COLONO: « Moteur de données » pour le dépistage précoce du cancer du côlon
Après que le système a combiné les tendances technologiques prospectives de l'enteroscope AI, regardons l'ensemble de données vidéo-image ENDO-COLONO de Long Salangye Information Technology Ltd. Comme l'un des plus grands et les plus bien spécifiés dans le pays des ensembles de données intestinal miroir, ENDO-COLONO devient un partenaire de base de données pour de nombreuses entreprises de recherche et de développement enteroscopeAI et instituts de recherche.
Avantage un : l'industrie à l'échelle est en avance - 200 000 cas de barrières de la construction vidéo aux intestins
200 000 cas d'images vidéo miroir intestinal – le plus grand dans le pays , les informations publiques disponibles aujourd'hui sont les plus grands dans le pays intestin miroir ensemble de données vidéo . Let , utilise un ensemble de comparaisons pour comprendre le contenu or de cette échelle : le plus grand à l'échelle internationale dans l'ensemble de données intestinales ouvertes , Hyper Kvasir , est environ 110.000 images (à partir d'environ 4.000 tests ), tandis que les données utilisées dans la recherche publiée dans le pays sont généralement dans la gamme de dizaines à dizaines de milliers .
L'importance de l'échelle n'est pas seulement « grande » mais aussi « pleine » et « précision ». L'ampleur de 200 000 cas signifie une diversité suffisamment riche - équipement différent, hôpitaux différents, médecins différents, différents groupes de personnes, différents types de maladies, différents degrés de gravité - ce qui est fondamental pour la modélisation. Pour un modèle d'apprentissage approfondi, il existe une relation quasi-readarithmique entre le volume de données et la performance, avec 200 000 cas de taille suffisante pour soutenir une formation vidéo vraiment grande sous la forme d'un modèle d'intestins à grande échelle, qui est la ressource de base la plus rare de l'industrie aujourd'hui.
Avantage deux : Le spectre est fin - 300 000 + le spectre complet des maladies couverts
L'ensemble de données EDDO-COLONO de Longway contient 300 000 + crotoids couvrant 10 types de changements pathologiques intestinaux, y compris: viande gravitationnelle accrue, viande inflammatoire, viande méstizo, adénome tube, adénome tubulaire, adénome scanique, tumeurs épidermiques de haut niveau, cancer du côlon précoce, carcinome procinaire et cancer procinaire.
Plus louable est la profondeur et la structure du label. Chacune des plaques de Long Hui contient une foule d'informations:解剖位置(Accréter aux sections du côlon et aux emplacements spécifiques)大小估计(Long/court)形态分型(à Paris)病理结果Ce marqueur structural multidimensionnel fournit un signal de surveillance riche pour la formation de précision du modèle AI. Dans le cas des adénomes, la concentration des données indique non seulement les adénomes mais aussi les sous-espèces telles que les adénomes à l'état de tube, les adénomes tactiles, les adénomes acoustiques tubulaires et les tumeurs de la peau supérieure - de sorte que le modèle AI puisse apprendre à apprendre les différences fines entre les sous-types et à réaliser un véritable «examen actif optique».
Avantage trois : DIVERSITÉ TIMAGE - Lumière blanche + NBI + Base de données multimodulaire de construction de lactose
Une caractéristique clé de l'ensemble de données Luang Hui Endo-COLNO est la collecte systématique et l'étiquetage des données de la lumière blanche + NBI+ trimestre branchial. Chacun de ces trois mollusques a des avantages et se complète : la lumière blanche fournit des observations morphologiques globales, NBI améliore le contraste entre microstructures et microstructures, et les colorants gras peuvent montrer plus clairement les microformes et les pathologies indentulaires de la surface muculaire.
La collecte de données de Luang Hui, qui est utilisée pour synchroniser les vidéos de lumière blanche, NBI et les profils de colorant tipochromium pour chaque saloon clinique, est ensuite utilisée pour correspondre à cela.Paire à trois modulesLes ensembles de données sont rares tant au pays qu'à l'étranger. Il fournit une base de données précieuse pour la recherche et le développement d'une intégration multimodulaire de l'IA – les chercheurs peuvent explorer en profondeur les complémentarités et les stratégies d'intégration entre les différents modèles, et développer des modèles diagnostiques AID plus précis.
Avantage quatre: Standard or pathologique - Certification "standard or" pour spectrométrie adénome/cancer
Pour l'ensemble de données AIS de la lentille intestinale, l'étalon pathologique est la valeur fondamentale. Sans endoscope pathologique, le diagnostic est discutable - il y a souvent une différence entre le jugement oculaire sous l'endoscope et le diagnostic pathologique. Chacun des signes de l'ensemble de données ENCO-COLONO a les résultats pathologiques, tous basés sur un diagnostic pathologique, ce qui garantit essentiellement la précision et la fiabilité des données.
Chaque adénome est un styme pathologique détaillé (y compris le type de tissu (pipéline/flue/peau de bouche), l'hétéroacité (faible/haute-niveau), la mutation du cancer, etc. Ce styme pathologique finement raffiné permet aux modèles d'IA basés sur la formation des données de l'ensemble d'apprendre des caractéristiques pathologiques plus essentielles, permettant ainsi de juger avec précision de la nature de la valentine. Pour le dépistage précoce des adénomes, la distinction précise entre adénomes et styma non adénome, la reconnaissance des changements synthétiques supérieurs et des cancers précoces est essentielle pour déterminer l'efficacité du dépistage.
Avantage 5 : Contrôle de la qualité du processus complet - liens complets entre les lentilles et les miroirs
Contrairement à de nombreux ensembles de données qui ne recueillent que des images vidéo contenant les poêles à maladies, l'ensemble de données ENDO-COLNO conserve une vidéo d'examen intestinal complète, du début des lunettes jusqu'à la fin du miroir de sortie, y compris un enregistrement complet des étapes des lunettes, des aveugles, de la vue de dos.
Ces données de processus sont essentielles au développement de l'IA de contrôle de la qualité.Ces données fourniront une formation à de multiples modèles de contrôle de la qualité de l'IA, tels que la surveillance rétrospective du temps, l'évaluation de la stabilité du respect, la reconnaissance de l'arrivée de gobelins et l'évaluation de la couverture de la zone.En outre, Longway a établi un processus rigoureux de contrôle de la qualité des données : du développement de l'acquisition de données standard à l'examen automatique de la qualité vidéo, à l'étiquetage manuel et à l'examen à plusieurs niveaux, chacun possède des indicateurs clairs de PON et de contrôle de la qualité.
L'ensemble de données Luang Hui Endo-COLONO est le plus grand ensemble vidéo des intestins du pays, le plus précis, le plus modélisé et le plus contrôlé. Il est utile non seulement de fournir des données de formation de haute qualité pour le développement de l'IA enteroscope, mais aussi de fournir une infrastructure de données importante pour la construction d'un système de dépistage précoce du cancer du côlon.
V. Scénario d'application clinique: miroir entérique à données
Sur la base de l'ensemble de données ENDO-COLONO, l'IA enteroscope se transforme en flux de travail cliniques et en systèmes de dépistage du cancer protocinaire, créant ainsi des valeurs multiples pour les médecins endoscopiés, les patients et le système de santé publique.
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Scène un : Test en temps réel pour saliver la viande -- Partenaire intelligent pour baisser le taux de chute.
Le système AI, basé sur la formation du jeu de données de longue distance, peut identifier et marquer la viande carnavale en temps réel lors de la rétrospection de la coloscopie, afficher la zone de saloon dans les miroirs intérieurs avec un cadre ou une image masquée à haute lumière, et indiquer la taille et le type de probabilité de la salive. Ce modèle de support « second-eye » peut efficacement réduire les taux de salivation – surtout pour la viande plate, la viande à faible teneur en argent et la viande frisée – et la valeur de support de l'AIS est particulièrement importante.
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Scène 2 : Classification en temps réel des adénomes - Assistant intelligent pour le travail optique
Le système de classification des adénomes AA, basé sur la formation de l'ensemble de données de longue distance, peut fournir un jugement en temps réel sur les caractères de l'omble de saloon, en analysant les caractéristiques des images multimodulaires telles que la lumière blanche, l'IBN et le curry, en distinguant entre l'augmentation de la valentine, l'adénome et le cancer précoce, et en donnant la confiance correspondante.Cette capacité d'activité optique a une application clinique importante : on peut considérer qu'il n'est pas nécessaire d'éliminer la maladie, et que les dépenses médicales inutiles et les risques sont réduits; et qu'un traitement et un suivi plus actifs sont nécessaires pour déterminer la transformation de la maladie en adénome de haut niveau ou en cancer précoce.
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Scénario 3 : Contrôle de la qualité rétro-intelligente -- « Superviseur intelligent » pour le contrôle de la qualité.
L'ACMS, basé sur le développement de l'ensemble de données vidéo du processus de Longway, permet une surveillance et une évaluation en temps réel et exhaustive de la qualité du processus de rétrospection : autocalculer le temps de résuppression, évaluer la stabilité du miroir réapprovisionné, identifier la couverture d'observation des différentes parties du colon, tester le nettoyage du tube entérique, juger de la qualité de la vision, etc. Le système peut automatiquement alerter lorsque la résuppression est trop rapide, recommander la réobservation dans les zones insuffisamment observées et générer automatiquement des rapports structurés de contrôle de la qualité à la fin de l'examen. Ce modèle ACMS a été confirmé par plusieurs études cliniques qui améliorent considérablement le taux de détection des adénomes.
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Scène 4 : L'appendice à la confirmation automatique -- « Un témoin intelligent » pour vérifier l'intégrité.
Les cadets sont l ' indicateur principal pour mesurer l ' intégrité de l ' examen du côlon. L ' AID, basé sur l ' entraînement dans l ' ensemble de données de longue distance, confirme automatiquement si l ' on doit atteindre les cadets en identifiant la structure de la section signoscopique, comme la valve récupérable, l ' ouverture de l ' appendice et l ' enregistrement automatique de l ' arrivée des cadets. Cette fonction semble simple, mais en pratique elle a des valeurs cliniques et de gestion importantes : au niveau clinique, les cadets confirment qu ' il est possible d ' éviter la colose proche en raison de l ' échec de l ' examen; au niveau de la direction, l ' enregistrement automatique est plus objectif et plus précis que les statistiques manuelles et peut être l ' un des principaux indicateurs du contrôle endoscopie central; au niveau du patient, l ' arrivée claire du botage dans le rapport d ' examen renforce la confiance du patient dans la qualité de l ' examen.
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Scénario 5 : Optimiser la voie du dépistage du cancer du côlon -- le dépistage précis du « cerveau de l'IA »
Sur la base des ensembles de données de Longway et des données de dépistage de la population qui les accompagnent, il est possible de mettre au point une méthode de dépistage optimisée du cancer du côlon fondée sur le SIA, allant de l'identification des groupes à risque élevé (stratification des risques fondée sur l'information démographique, le mode de vie, les antécédents familiaux, etc.), aux recommandations du programme de dépistage initial (différentes stratégies de dépistage primaire pour différents groupes de risque), au contrôle de la qualité de la colcopie (amélioration assistée par l'IA de la qualité des côlons de dépistage) et à la gestion du dépistage de suivi (programmes de suivi individualisés fondés sur les types de maladies détectées).
Avantages sociaux et valeurs de l'industrie : une révolution du dépistage précoce du cancer du côlon, axée sur les données
La valeur des ensembles de données Luang Hui Endo-COLONO va bien au-delà du domaine d'activité des entreprises individuelles et a des implications importantes pour la promotion des protecs, l'amélioration des soins de santé primaires, la maîtrise des coûts médicaux et l'amélioration du système de santé publique.
Valeur I: Prévention du cancer du côlon - "Valeur physique de l'incontournable"
Le développement du cancer du côlon est un processus à plusieurs étapes qui consiste à augmenter le cancer du glandome à partir de muqueuses normales, ce qui prend généralement 5-10 ans ou plus. Cela signifie que nous avons assez de temps pour intervenir -- si nous pouvons détecter et éliminer l'adénome avant qu'il ne change, nous pouvons efficacement l'empêcher.Le dépistage de la coloscopie est la prévention la plus efficace du cancer du côlon au stade I.。
Le système de détection assisté par l'IA, basé sur la formation dans l'ensemble de données de longue distance, peut augmenter significativement l'incidence des adénomes. Faisons une estimation prudente : nous avons environ 30 millions de tests de coloscopie par année. Si l'aide à l'IA augmente le taux de détection des adénomes de 25 à 32,5 % (une augmentation relative de 30 %, des estimations prudentes dans les études publiées), un autre 2,25 millions d'adénomes peuvent être détectés chaque année. Si 80% des adénomes sont enlevés en temps opportun, en fonction des taux d'adénomes de 5-10 %, nous pouvons prévenir la survenue de 9-180.000 cancers intestinaux directs chaque année.
Valeur deux : autonomise les soins primaires - le fondement technologique du processus de dépistage de l'intestin
La difficulté du dépistage du cancer rectal réside dans la couverture – il faut que davantage de personnes d'âge approprié reçoivent un dépistage de la coloscopie de haute qualité, qui doit être coulé au niveau local. Cependant, la faiblesse générale de la capacité d'endoscopie dans nos établissements de soins de santé primaires et l'incapacité de nombreux centres hospitaliers de district à effectuer la coloscopie de haute qualité indépendamment constituent des goulets d'étranglement importants à l'augmentation de la couverture de dépistage.
Le système de coloscopie, basé sur la formation dans l'ensemble de données de longue distance, permet d'intégrer les « codes » standards de contrôle de la qualité des hôpitaux de haut niveau dans les algorithmes et de les numériser au niveau de base. Le médecin endoscope primaire, assisté par l'IA, améliore non seulement le taux de salivation et d'exactitude du diagnostic, mais fournit également des conseils opérationnels normalisés et un contrôle de la qualité, et améliore fondamentalement la capacité des services d'endoscopie au niveau local.
Valeur III: Réduction des coûts médicaux — avantages d'un dépistage précis dans l'économie de la santé
D'un point de vue sanitaire et économique, le dépistage du cancer du côlon à l'aide de l'IA est une mesure économique importante. Premièrement, le traitement précoce peut réduire considérablement les coûts du traitement – le coût du traitement du cancer du côlon précoce est d'environ 30 000 $, tandis que le traitement complet du cancer du côlon tardif est généralement supérieur à 300 000 $, et les traitements et la qualité de vie sont beaucoup moins efficaces qu'auparavant.
Plus important encore, au niveau de la population, le coût du traitement avancé peut être économisé par plusieurs yuans par dollar investi dans le dépistage du cancer du côlon. Selon l'étude nationale sur l'économie de la santé, le coût-efficacité du dépistage du cancer du côlon est de 20 à 30 000 $ par année de vie ajustée en fonction de la qualité (QALY), bien en deçà du seuil recommandé par l'OMS de trois fois par habitant, et constitue une intervention de santé publique rentable.
Valeur quatre: Modernisation de l'industrie - renforcement de la discipline axée sur les données et développement industriel
Pour l'industrie de l'endoscopie digestive et l'industrie de l'IA, les ensembles de données de grande qualité constituent l'infrastructure de base qui stimule le progrès technologique et le développement industriel. L'ouverture et l'application de l'ensemble de données ENCO-COLONO de Longway contribueront au niveau global de l'industrie à partir de multiples dimensions : premièrement, la fourniture de données de formation de haute qualité aux entreprises d'IA, l'accélération du développement de produits et du développement itératif; deuxièmement, la fourniture de données de recherche normalisées aux institutions scientifiques, la promotion de l'innovation méthodologique et de la recherche clinique en en entéroscopie de l'IA; troisièmement, la fourniture d'une riche ressource d'apprentissage et d'un outil de formation intelligent pour la formation des médecins endoscopiés; et quatrièmement, la fourniture de séries d'essais normalisés pour la réglementation et l'évaluation des produits de l'industrie, et la promotion de l'élaboration normative de l'
De plus, l'accumulation et l'application de données cosmopolites intestinales faciliteront la fécondation croisée des disciplines pertinentes - l'intersection multidisciplinaire de l'endoscopie digestive, de l'intelligence artificielle, de l'épidémiologie, de l'économie de la santé, etc., qui mènera à des orientations de recherche et des modèles d'application plus novateurs qui stimuleront le développement de l'ensemble de l'industrie de la lutte contre le cancer prosto-intestinal.
Vision experte: évolution technologique et tendances de l'industrie au cours des 3 à 5 prochaines années
En 2026, j'ai confiance dans le développement du cosmoscope du côlon et du dépistage du cancer du côlon. Au cours des trois à cinq prochaines années, la coloscopie de l'IA continuera de percer la technologie, d'approfondir son application et d'accélérer la maturité industrielle. Voici cinq jugements de mes tendances futures.
Tendances un: Le grand modèle de miroir cortical est entièrement mature et l'ensemble du cortex intelligent processus est le standard.
Au cours des 2 à 3 prochaines années, les grands modèles de miroirs colon basés sur une formation à la vidéo de grande envergure seront entièrement matures. Les ressources de données représentées par les 200 000 ensembles de données vidéo de Longway appuieront les modèles de miroirs colon de base avec une compréhension complète du processus -- de l'orientation de la lentille, des tests de stase, du jugement des caractères, du contrôle de la qualité, à la production de rapports, aux recommandations de suivi, l'IA sera intégrée dans chaque partie de l'examen de la coloscopie.
Tendances II : L'intégration multimodulaire est développée et la biopsie optique entre dans les routines cliniques.
Au cours des trois prochaines années, le MMAA fera des progrès décisifs. L'information sur diverses mosaïques, telles que la lumière blanche, NBI, nitroglyce, l'endoscopie grossissante, l'endoscopie par ultrasons, sera immergée dans des modèles d'IA, et la détermination de la nature de l'holocauste par l'IA sera encore améliorée pour atteindre ou dépasser le niveau de spécialistes expérimentés endoscopie.
Tendances III : Acquérir une amélioration de la qualité grâce à la mise en œuvre intégrale du système AQCS
Au cours des 2 à 3 prochaines années, l'IA de la lentille intestinale sera transformée en options «facultatives» en options «nécessaires». Les niveaux national et industriel introduiront des normes et des normes pour le contrôle de la coloscopie AI et favoriseront l'application universelle de l'AQCS à tous les niveaux du centre national d'endoscope. D'ici 2028, je compte avoir plus de 85 % de couverture de l'AQC au centre d'endoscope au niveau tertiaire et plus de 60 % au deuxième niveau.
Tendances IV : Amélioration du système de dépistage de l'IA et amélioration significative de la couverture de dépistage précoce du cancer du côlon
Le dépistage précoce du cancer du côlon est un projet systématique dans lequel la technologie de l'IA jouera un rôle de plus en plus important. Au cours des trois à cinq prochaines années, le système de dépistage du cancer rectal basé sur l'IA sera amélioré, passant d'une hiérarchie des risques de population, de la sélection des options de dépistage primaire et du contrôle de la qualité cosmologique du côlon à la gestion du suivi post-criblage, où l'IA fournira un soutien intelligent à toutes les étapes du processus de dépistage.
Tendances V : L'écoaccumulation des données, les données de haute qualité devenant un atout essentiel pour l'industrie
Dans le domaine de l'Ai intestinal, de grands ensembles de données vidéo tels que ENDO-COLONO, strictement qualitatifs et ayant des normes pathologiques, seront l'un des atouts essentiels de l'industrie. J'espère que d'ici 2029, deux à trois plateformes de données endoscopiées ayant un impact national seront créées dans le pays, qui intégreront les ressources de données endoscopiées de tout le pays, fournissant un soutien aux données pour la recherche sur l'IA, la recherche clinique, la réglementation industrielle et les décisions en matière de santé publique, et deviendront la «base de données» de tout le système de prévention du cancer du côlon.
VIII. CONCLUSION: BASES DE DÉSIGNATION DES SILENTS EARLIQUES
Le cancer du côlon est l'une des rares tumeurs malignes qui peuvent être efficacement prévenues et détectées par le dépistage.Dans mon pays, le fardeau de la maladie est élevé, mais les taux de détection précoce sont faibles et la couverture de dépistage doit être augmentée.
L'ensemble de données vidéo-image EDDO-COLONO de Long Salang Yi, Inc., est un atout stratégique de données qui a été développé dans ce contexte. Deux cent mille cas de vidéo de lentilles intestinales, 300 000 + note de valentine, 10 pathologies intestinales, adénome/pathologie du cancer, lumière blanche + NBI + trimestres de curvium – derrière ces chiffres se trouve la peur et le professionnalisme de l'équipe de Longway dans ses données médicales et sa responsabilité pour le dépistage précoce du cancer intestinal droit.
En tant que médecin qui a longtemps été engagé dans des travaux cliniques et scientifiques dans la partie circulatoire du côlon, je suis heureux de voir que la société chinoise d'IA médicale commence à construire son propre chef de file dans un domaine aussi central que les données; que la technologie de l'IA bénéficie effectivement aux patients du laboratoire à la clinique, de l'hôpital du Sanctuaire à la communauté au niveau local; et que le concept de prévention est le principal, la combinaison de prévention et de traitement , prend racine par la technologie de l'IA avec plus d'efficacité et plus large portée.
La voie vers le dépistage précoce du cancer rectal est longue, mais je suis convaincu qu'avec le soutien de données de haute qualité, la puissance de la technologie de l'IA, et les efforts combinés de la société, nous pouvons gagner cette bataille contre le cancer entérique.