Stomach 거울 A1 혁명: 150,000의 영상 자료 세트는 소화를 초기 소모하는 본을 개조합니다

우리는 생각을 유발하는 데이터 그룹과 직면하고있다 : 중국은 매년 480,000 개 이상의 새로운 위장 암을 가지고 있으며 전 세계 40 % 이상의 위장 암을 차지합니다. 그러나, 위암의 조기 탐지 비율은 20 % 미만이며, 70 % 미만의 일본과 50 % 미만의 한국.Inadequate endoscopy 자원, 초중 암 검출, inadequate 품질 관리 시스템3개의 가장 중앙 성분입니다.

AIS는 “사용할 수 있는”에서 “사용할 수 있는”를 “지원”로 “사용할 수 있는”에서 “사용할 수 있는”를 “사용할 수 있는”로, “사용할 수 있는”에서 “사용할 수 있는”를 “사용할 수 있는”로, 2026년, 우리 새로운 역사적인 출발점에 있는 새로운 역사적인 출발점에 있습니다.

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이 종이에서는 소화기 내부 미러 파쇄기의 전문 관점을 그려낼 것입니다. 가스 텀 렌즈 AI 분야에서 시스템의 임상 통증 점은 2026 프론트어 기술 돌파구, 길 데이터 세트의 독특한 가치, 그리고 향후 3 ~ 5 년 동안 업계의 추세. 그것은 의미와 가치 산업 참조가 소화 내부 미러의 개발에 관심이있는 사람들에게 제공된다는 것을 희망한다.

최근 몇 년 동안 위 미러 AI의 급속한 성장에도 불구하고, 업계는 실제 임상 설정에서 4 개의 핵심 과제로 직면. 이러한 도전은 기술 및 데이터와 더 많은 임상입니다.

도전 하나 : 조기 암 누설의 높은 비율 - 내경 검사 수준의 차이는 중앙 통증 점입니다

위 거울은 조기 위암을 검출하는 유일한 효과적인 방법이지만 암이 발견 된 첫 번째 시간 만 아닙니다.내시경은 조기 암을 인식 할 수있는 능력에 큰 개별 차이를 가지고 있습니다.국내외에서 다양한 연구는 일반 내시경 의사가 조기 암 사례의 10-20 %를 가질 수 있으며 숙련 된 전문가는 약 5 %의 비율을 가지고 있습니다.

이 연구는 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구는 연구 및 개발의 연구 및 개발과 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구는 연구 및 개발의 연구 및 개발과 개발의 발전에 기여하고 있습니다. 연구는 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구에 따르면, 연구 및 개발의 연구 및 개발의 발전에 대한 연구에 따르면, 연구 및 개발의 발전에 대한 연구에 대한 연구에 따르면, 연구 및 개발의 발전에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 대한 연구에 따르면, 연구에 대한 연구에 따르면, 연구에 따르면, 연구에 따르면, 연구 및 개발의 발전에 따르면, 연구 및 개발의 발전에 따르면, 연구 및

도전 2: 비디오 데이터 scarcity -- "사진 감지"와 "비디오 이해"의 간격

현재 위 미러 AI 모델의 대부분은 정적 사진 교육에 근거하지만 실제 임상 장면의 내부 미러 검사는 비디오의 역동적 인 스트림입니다. 비디오에서, 데이터 형식의 변경뿐만 아니라 기술적인 패러다임에 대한 도약 - 비디오 이해는 프레임, 모션 블러링, 전환, 빛의 변화와 같은 시간 시리즈 관계와 같은 문제의 복잡한 세트를 해결해야합니다.

그러나 고품질의 위장경 비디오 데이터는 스카이스입니다. 한 손으로, 위 거울 비디오 데이터는 크고 저장 비용은 높고 라벨링이 어렵습니다 (각 비디오는 지역으로 프레임되어야합니다); 다른 한편으로는 병원의 비디오 데이터는 다른 시스템과 사용하기 어렵습니다. 나는 국가 간행물 사진에 근거하여 90 % 이상의 출판 된 위 거울 AI 연구가 있으며 비디오 데이터에 정말 기차가 몇 가지 모델이 있습니다.

도전 3: 단일 흰색 빛 플러스 NBI 두 모듈 통합은 불완전

NBI는 수많은 임상시험을 통해 수많은 임상시험을 실시하고 있습니다. NBI는 수많은 임상시험을 통해 수많은 임상시험을 실시하고 있습니다. NBI는 수많은 임상시험을 통해 수많은 임상시험을 실시하고 있으며, 수많은 임상시험을 실시하고 있습니다. NBI는 수많은 임상시험을 통해 수많은 임상시험을 실시하고 있습니다. NBI는 연구원의 임상시험을 통해 연구원의 연구원을 양성하고 있습니다.

그러나, 대부분의 위장 거울 AI 제품은 현재 백색 가벼운 형태의 밑에 난로의 탐지만 지원하고, NBI 모형의 밑에 정밀한 분석 그리고 백색 빛 NBI 2 단위 통합으로 연구의 부족이 있습니다. 이것은 질병이 있는지 어느 것에 단지 1 차적인 판단을 제공하는 AI를 지도하고, 균류, 목욕 측정 평가, 등의 ID에 임상 정보가 더 없습니다.

도전 4: 품질 관리 결핍 - 테스트의 품질은 조기 암 심사의 효과를 제한하기 위해 변화

위 거울 검사의 질은 직접 이른 암 검열의 효력을 결정합니다, 그러나 국가의 위 거울 검사를 위한 현재 품질 관리 체계는 완벽하지 않습니다.

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2025-2026은 급진적인 이식성 세대의 피로 AI 기술에 대한 중요한 시간입니다. 비디오 메가 모델, 조기 암 단열 깊이 예측, 다중 모듈 통합, 품질 관리 AI 및 운영 기술 평가는 새로운 개발 단계에 최초의 5 기술 방향을 공동으로 운전하고 있습니다.

한 번 깨기 : 비디오 큰 모델의 실시간 테스트 -- "정렬"에 "정상"

Video Foundation Model 기술은 2025년부터 내부 미러 분야에서 획기적인 진행을 해왔습니다. 전통적인 정적 기반 사진 기반 테스트 모델과 달리 VMA 모델은 공간 및 시간 기반 정보를 사용하여 질병을 감지하고 추적하는 데 더 정확하고 꾸준히 사용할 수 있습니다.

대표적 진도:

1. EndoVid-V1 (Tempo & Nakayama Hospital, 3 월 2025)이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

2. EndoGPT (캠브리지 대학 병원, 7월 2025): "Staff-to-Staff Learning"의 사전 훈련 전략은 2 백만 개의 내시경 비디오에서 자체 학습으로 제안됩니다. 다운스트림 임무에서 EndoGPT는 AI 테스트에서 희귀 병리학 변화를 위해 중요한 새로운 병리학의 85 % 탐지 정확도를 달성하기 위해 100 개의 케이스 마크 데이터와 함께 우수한 작은 샘플 학습 능력을 보여줍니다.

3. GastroViT-Large (오이드 라이스 대학, 11 월 2025)위 거울 영상 이해에 대규모 시각 변압기의 첫번째 신청은 소화 병원 병리의 20의 유형의 획일한 탐지 그리고 분류에서 유래했습니다. 다 센터 외부 유효성에서, 모형에는 학문을 위한 89.5의 평균 내시경 구균보다 더 높 96.2의 위암의 이른 탐지에 감도가 있습니다.

2차: 초기 암 leaching 깊이 예측 -- "test"에서 "promoting"로 "진행"으로 "진행"

위암 환자의 경우, 침수 깊이의 결심은 치료의 선택과 직접 관련되어 있습니다 - 점막 암의 심근 및 하위 외과 표백은 내시경 (ESD)에 의해 경화 될 수 있으며, 점막 암의 깊은 침수는 수술을 필요로합니다. 따라서, leaching 깊이의 정확한 사전 수술 평가는 중요한 임상 값이 있습니다.

대표적 진도:

4. DeepNet-Pro (상해 긴 바다 병원, 9월 2025): 백색광 + NBI 이중 모체 이미지에 근거를 둔 조기 소화기 침수 깊이 예측 모델은 분자 암 (M), 소싱 (SM1) 및 모체 침수 (SM2)의 점막 (SM2)의 전체 정확도와 더불어 멀티 센터 검증에 있는 86.4의 86.4의 전체 정확도와 더불어, M/SM1 및 SM2가 0.91의 AUC의 인식이 있는다. 이는 전문의 endcopyos에 비교할 수 있는다.

5. InvDepth-AI (도쿄 대학교, 2 월 2026)이 모델은 3D-voltaic neuronets를 사용하여 임머리브 깊이의 정확한 투사로 렌즈 비디오 시리즈에서 난로의 세 가지 차원 형태 특성을 추출하여 표면 미세 혈관 및 미세 구조 특성을 결합합니다. 모델은 렌즈 아래에 질병의 치료에 중요한 참고를 제공하는 다섯 일본어 병원의 멀티 센터 검증에서 정확한 88.1%를 달성했습니다.

3가지의 끊기: 다모양 통합 - 백색 빛 + NBI + 병리 3D Synergism

멀티 모듈 통합은 2026 년 위 미러 AI에서 가장 인기있는 연구 중 하나입니다. AI 모델의 진단 기능과 임상 값은 흰색 레이 내경 검사, NBI 및 병리 진단 표준 금 정보의 미세 혈관 미세 구조 정보의 다차원 통합에 의해 크게 향상 될 수 있습니다.

技术进展：2025년부터 다모양 통합 기술의 중요한 진행이 되었습니다.Multi-Modal EndoNetSichuan University Hospital, Wahxi, June 2025은 백라이트와 NBI 모드 사이의 대응과 보완성을 자동으로 학습하는 크로스 모듈형 통합 메커니즘을 도입하여 위장 초기 암 식별 진단 임무에 AUC의 0.937 포인트에 도달하는 것으로 예상됩니다. 단일 모듈형 모델의 5.2 % 포인트가 있습니다. 또한 주목할만한 것은 일부 연구 팀은 "Insight Image-Pasyology"의 교차 모듈형 링크를 탐색하기 위해 시작되었습니다. AI-Pasyology의 진단을 통해 직접적인 진단을 가능하게하는 것이 중요합니다.

4개 끊기: 품질 관리 AI - "공정 품질 관리"에 "result 품질 관리"에서 paradigm 교대

위 렌즈 검열의 질은 이른 암 검열의 효과의 전제 조건 그리고 보증입니다. 2025-2026년에, 위 거울 품질 관리의 지역에 있는 AI 's 신청은 “일류 과정 품질 관리”에 전통적인 “post-mass”에서 이동해서, 중요한 돌파구를 만들었습니다.

대표적 진도:EndoQC-AI이 웹 사이트는 귀하가 웹 사이트를 탐색하는 동안 귀하의 경험을 향상시키기 위해 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키들 중에서 필요에 따라 분류 된 쿠키는 웹 사이트의 기본적인 기능을 수행하는 데 필수적이므로 브라우저에 저장됩니다. 또한이 웹 사이트의 사용 방식을 분석하고 이해하는 데 도움이되는 제 3 자 쿠키를 사용합니다. 이 쿠키는 귀하의 동의하에 만 브라우저에 저장됩니다. 이러한 쿠키 중 일부를 선택 해제하면 검색 환경에 영향을 미칠 수 있습니다.

5가지의 끊기: 운영 능력 평가 - AI Enabled Imagination

내시경 검사 의사와 과학 및 목표 평가의 오랜 개발은 내시경 검사 훈련의 영역에서 오랜 도전입니다. 2025 년부터 AI-assisted endoscopy 기술 평가는 연구를위한 핫 스폿이되었습니다.

技术进展：Skill-Endo AI위 미러 작업의 비디오 데이터를 기반으로 컴퓨터 시각 기술은 규범 훈련, 기술 테스트 및 endoscopy 실무자의 지속적인 교육에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

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이점 1: 영상 자료 크기 앞서 - AID 자료 고도를 품는 위의 150,000의 케이스

150,000 건의 경우, 위 미러 비디오 이미지 - AIS 데이터의 국가 위 미러의 영역의 랜드 마크 수치. 우리는 비교 세트에 의해이의 규모를 이해하자: 국가 중앙화되고 공개적으로 사용할 수 있는 위 미러 데이터를, 최대 정적 그림 데이터 세트에 대한 50,000-80 천 개의 이미지, 비디오 데이터 세트는 더 스카프, 대부분의 연구는 모델링에 대한 수천의 비디오를 사용합니다. Longway ENDO-GASTRO의 150,000 비디오, 모두 크기와 국가별 리드에 대한 크기와 국가별 리드의 크기 모두.

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이점 2: 정밀한 각인하는 - 가득 차있는 질병 스펙트럼을 위한 200,000+spect

의약은 의약을 갖는 의약을 갖는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 의약을 돕는 돕는 돕는 의약을 돕는 돕는 돕는 의약을 돕는 돕는 의약을 돕는 돕는 돕는 의약을 의약을 돕는 돕는 의약을 돕는 의약을 돕

더 많은 지출은 라벨의 정밀도입니다. 긴 혜의 질병 난로는 단순하지 않습니다 "무제"2 분류, 그러나 오히려 풍부한 구조화 된 메시지를 포함:病灶位置(특히 아나토마에, 큰 미녀 구부, 중형, 등)病灶大小（长径/短径估计）、病灶形态(Blip/Square/Deep 등)병원소개结果이 다차원 구조상 감적기는 AI를 "로피 난로"로 정의 할 수 있는 AI 모델의 정밀 교육에 대한 풍부한 감시 신호를 제공하지만, 또한 "노우"- 분류, 순위 및 심지어 병리 결과를 예측합니다.

힘 3: 두 배 모자이크 자료 - 백색 빛 + NBI는 다모형 통합을 위한 기초를 건설합니다

루앙 후이 엔도-GASTRO 데이터 세트의 특징 중 하나는 흰색 빛과 NBI 이중 모듈 데이터의 체계적인 수집 및 라벨링입니다. 임상 실습에서, 백색 빛 내부 거울과 NBI는 각각 장점을 가지고 있으며, 서로 보완합니다. 흰색 빛은 전체 양식에 대한 정보를 제공하며, NBI는 미생물과 미생물에 대한 세부 정보를 제공합니다.

루앙희의 데이터 수집, 가치 있는 병리의 각각은 흰색 빛과 NBI의 비디오에 의해 동반되었다, 이는 패턴의 같은 의사에 의해 별도로 표시되었다.더블 모델의 코멘트이 연구자들은 두 가지 모델 사이에 서신과 보완성을 탐구하고, 진실한 멀티 모듈 통합 AI 모델을 개발할 수 있도록 연구원을 허용합니다. 나는 현재 Long Hui가 가장 잘되는 데이터 인 대형 2 모듈 라벨링 데이터를 제공 할 수있는 국가의 세 개 이상의 회사가 없다는 것을 이해합니다.

이점 4: 병리 금 기준 - 보장되는 진단 “ 종류 기준” 혈액 질

AIS 데이터 세트의 경우, 금 표준은 영혼입니다. 금 표준 라벨이 없으며, 규모는 쓰레기의 "가장 및 밖으로"입니다. Longway ENCO-GASTRO 데이터 세트의 모든 도난당한 주의는 병리학 진단을 기반으로 엄격합니다 -- 모든 병리학 변화는 해당 생식 또는 수술 병리 결과를 가지고 있으며 진단이 정확하고 권위있는지 확인합니다.

이 자연적이 겠지만, 실제로, 업계에서는 쉽지 않다. 많은 IMSA 데이터 세트는 단면 진단, 병리적 비교 부족에 근거하여, 종종 내시경 진단 및 병리적 진단과 병리적 진단 사이의 차이를 나타냅니다. 위장 고기의 경우, 내구경 검사는 동맥이 될 것으로 판단되고 병리학은 생명 방위 고기, 그리고 부과장 versa의 증가가 될 수 있음을 확인합니다.

이점 5: 품질 관리 체계는 개량됩니다 - 가득 차있는 과정 표준화는 자료의 견실함을 지킵니다

endoscopy 비디오 데이터의 품질은 장비의 유형, 운영자의 수준, 개인 환자 등의 여러 요인에 의해 영향을받습니다. 데이터가 같은 품질이 아닌 경우, 훈련 된 모델은 크게 손상 될 것입니다. 긴 Hui는 데이터 취득, 사전 처리, 라벨링 및 전체 프로세스의 검토를 포함하는 표준화 된 품질 관리 시스템을 설치했습니다.

데이터 수집 체인에서, 긴 후이, 여러 세 번째 병원과 협력, 무해한 endoscopy 및 비디오 수집 규범을 설립하여 규범 및 일관된 데이터 소스를 보장합니다. 전처리 체인에서, 비디오 품질 문제의 자동 감지 (예 : 모션 블러, 렌즈 안개, 시각 마스크 등) AI 알고리즘을 통해, 그리고 낮은 품질의 세그먼트의 필터링. 라벨에서, 세 계층 품질 관리 메커니즘, "정상 라벨 + 97 %의 전체적인 범위는 그의 전적적적 인 범위의 범위에 따라, 그는 자신의 비즈니스에 대한 신뢰성을 보장한다.

ENDO-GASTRO 데이터 세트의 지원에 따라, 위 거울 AI는 임상 작업 흐름에 여러 차원에서 절단, 내시경 의사와 환자에 대한 실제 가치를 창출. 다음은 5 가장 대표적인 임상 응용 프로그램입니다.

• Scenario 1: 초기 암 검사를 위한 실시간 AIS 테스트, "눈"

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• 장면 2: 쿡탑의 자연의 순간 진단 --보고에서.

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• Scenario 3 : 조기 암 leaching 깊이 예측 - endoscopy 의사 결정을위한 스마트 직원

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• 장면 IV: 위 거울을 위한 품질 관리 -- 과정을 통제하는 "Intelligent 감독자"

  시스템은 자동으로 구조 품질 관리 보고서를 생산, 시간, 지역 적용, 및 사진 수집에 대한 품질 평가. 이 AI 품질 관리 모델은 일상적인 임상 작업의 품질 향상에 사용할 수 있으며, 내부 미러 센터의 품질 테스트 및 관리.

• Scenario 5: Insight 연산자 탐색 및 훈련 - 가속된 endoscopy 훈련을위한 "Ai Coach"

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루앙 후이 엔도-GASTRO 데이터 세트의 가치는 상업 수준보다 훨씬 뛰어나고, 상부 소화 기관의 조기 암을 선별하는 사회적 의미를 갖게되어 의료비의 통제를 위해 1 차 보건 관리의 권한을 부여하고 의료비의 주식을 촉진합니다.

Value One: 조기암 검출률 증가 - 더 많은 생명을 저장하는 사회적 가치

위암은 전국에서 두 번째로 큰 원인이며, 매년 약 370,000 명의 사망자가 위장암에서 사망하고, 조기 암은 5 년 동안 90 % 이상 생존률과 5 년 동안 30 % 미만의 비율이 있습니다.조기 검출, 진단 및 치료는 위암에서 사망률을 줄이는 핵심입니다.위 거울 AIS 체계는 이른 위 암의 탐지를 두드러지게 증가할 수 있습니다, 그 환자가 조기에 치료를 위해 찾아지고 대우된다는 것을 의미합니다.

우리는 보존적인 견적을 하자 : 우리의 위 거울 검사 비율은 1 년 당 약 80 백만이며, AI-aid가 현재 1.5%에서 2.5% (발행 임상 연구의 관할 추정)의 조기 암 검출의 비율을 증가시킬 수 있다고 가정합니다. 추가 800,000 조기 암 사례는 매년 검출 될 수 있습니다.

Value 2: 1차 보건 관리 강화 - 건강 자원의 균형 잡힌 할당

건강 자원의 일부 배포 문제는 특히 소화 내구경의 영역에서 급성. 고품질 내구경 자원은 큰 도시에서 집중되고 산 A 병원, 그리고 1 차 보건 의료 시설의 내구경 용량 일반적으로 약하다 - 많은 지역 수준의 병원은 내구경 센터에 하나 또는 두 의사, 조기 검출 용량 부족 및 스크린의 가난한 품질.

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Value III: 의료비 절감 — 정확한 진단에서 건강의 경제적 이점

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AIS-assisted Precision진단은 불필요한 검사와 치료를 감소시킵니다. 예를 들어, 카카세스의 자연의 침습을 통해 건강한 고기와 의료비의 불필요한 제거를 감소시킵니다. 그리고 leaching의 깊이의 AAI-accurate 평가를 통해 불필요한 수술을 줄일 수 있습니다.

Value 4: 전체 산업 등급 업그레이드 - data-driven sector 개발

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Long Hui는 사업 단지 이상 하고 있다고 말할 수 있지만, 또한 업계 전체 "데이터 인프라"를 구축했습니다. 이러한 인프라 수준의 투자 및 건설은 전체 소화 내 거울 AI 산업의 건강한 발전에 필수적입니다.

2026 시간 지점에서 앞서 보면, 나는 위장관 AI의 발달에 대한 전체 신뢰가 있습니다. 다음 3 ~ 5 년 동안, 위장 거울 AI는 기술을 통해 계속 끊기, 응용 프로그램을 심화하고, 산업 성숙을 가속화합니다. 내 미래 추세의 5 판결입니다.