И. Экспертное руководство: Болезнь холестерина - пищеварение - это "последняя крепость".
Я 35 лет занимаюсь самой сложной анатомической областью в организме — желчным путем и поджелудочной железой. Эта область, известная хирургам как «удаление последнего форта», хорошо структурирована, с болезнями выставляется такой странный туман, и даже самые опытные очки часто «кожаные» под хореографию.
Кистозный рак, рак поджелудочной железы, известный как «король рака», крайне трудно диагностировать на ранней стадии, у 80% пациентов диагностируется на продвинутой стадии и выживаемость составляет менее 10% в течение пяти лет.Кистозные линзы, «суперглаз», который непосредственно наблюдает виселицу и слизистые оболочки поджелудочной железы, являются самым мощным оружием для обнаружения опухолей холестерина на ранней стадии. Однако кривая обучения этой методики чрезвычайно крутая, с возможностью управлять холестериновыми линзами и точно идентифицировать болезнь, с возможностью специалистов по линзам, которых немного, чем сотни людей по всей стране.
В последние годы искусственный интеллект дал новую надежду решить эту дилемму. Но я должен сказать откровенно: диагноз AID корицы является самой сложной «твердой костью» во всей области ИИ пищеварительного внутреннего спектра. Где проблема? Первое, что приходит на ум, это данные - высококачественные данные изображения поджелудочной железы чрезвычайно скудны.
В этой статье я буду рассматривать клинические болевые пятна в этой области с точки зрения хирурга-холестерина, прорыва в пограничной технологии в 2026 году и стратегической значимости высококачественных наборов данных для развития холестероловой болезни. Я считаю, что понимание сложности холестероловой болезни - это способ по-настоящему понять ценность хорошего набора данных.
Торговая боль: «квадретекс» диагностики заболеваний холестерином
2.1 «Старое расстройство» — Король рака
Ранние признаки холестерина и рака поджелудочной железы крайне скрыты, и пациенты часто свободны от симптомов конкретных заболеваний, которые перешли к средней и поздней стадиям, когда появились симптомы жёлтого укуса, боли в животе и потери массы тела.В случае рака холестерина выживаемость при раннем раке холестерина (Tis/T1) может составлять более 80%, в то время как период прогрессирования (T3/T4) резко снизился до менее чем 20%.
Инсулиновые линзы могут непосредственно наблюдать слизистые изменения в галереях и поджелудочной железе, и теоретически являются лучшим средством обнаружения опухолей на ранней стадии. Но реальность такова, что инкубационные линзы являются сложными и рискованными, выполняются только в нескольких крупных медицинских центрах, и большинство пациентов не имеют возможности пройти это обследование на ранней стадии. Трудность нахождения поздней стадии является наибольшей клинической болью в области цинклиничного заболевания.
2.2 «Усердное обучение» - Эверестский уровень технологии эндоскопа
Если внутренняя линза является «толпой» медицины, то коричная линза является «минг-бусинкой» на короне – самой трудной для освоения. Обычно пяти-семи годам для врача пищеварительной внутренней линзы овладевает обычная желудочно-кишечная линза, на основании которой требуется дополнительно три-пять лет специализированной подготовки для самостоятельной работы ЭРХП (аккординга инкреативной зажигательной трубки), на основе которой выполняются канцерогенные линзы, и два-три года исследования.
По данным главы Insights Китайской медицинской ассоциации, менее 500 врачей способны проводить независимую проверку холестеринов, в основном в городах первой линии. Такое крайне неравномерное распределение ресурсов здравоохранения не позволяет пациентам в крупных муниципальных больницах получить доступ к качественным услугам по лечению корицей.
2.3 "Квалитационные трудности" - Сложность диагностической идентификации под зеркалом
Под поджелудочной железой воспаление, камни, опухоли часто «я и я».Холедоит может проявляться в слизистой крови, отеке, искривлении и высоких уровнях субклимата, подобно раннему раку холестерина; долгосрочные коцинарные стимулы могут приводить к слизистому росту, химическому росту или даже нетипичному росту, а также к трудновыявляемым болезням инкогнито.
Многоцентровое исследование, охватывающее 15 больниц Санктуар по всей стране, показывает, что даже опытные специалисты по инсулину могут определить точность злокачественных патологий на основе холестерина, используя только зеркало примерно в 75-80%. Это означает, что каждый четвертый-пять пациентов, вероятно, будет неправильно диагностирован.
2.4 «Твердые данные» - данные от редких заболеваний + высокий порог
Данные линз поджелудочной железы называются «Оазис в пустыне» по сравнению с количеством желудочно-кишечных космоскопов в диапазоне миллионных градусов.Причин этому три:
Причина первая: малое количество проверок.Ежегодный осмотр холестерина оценивается менее чем в 200 000 случаев, что отличается от сотен миллионов случаев желудочно-кишечных линз.
Причина вторая: трудности с маркировкой.Выявление и маркировка патологий под холестериновой линзой требует высокоуровневых инсулиновых линз, которые сами по себе очень скудны. При этом патологические критерии получить сложно - операция хореографии затруднена, положительная скорость низкая, а многие патологические состояния не легко диагностируются.
Причина третья: доля редких заболеваний высока.Злокачественные заболевания, такие как рак холестерина и рак поджелудочной железы, встречаются относительно редко, при ограниченном количестве одноцентровых ежегодных диагнозов, и для накопления достаточного количества положительных образцов требуется много лет. Именно поэтому открытые наборы данных о холестерине обычно составляют тысячи случаев.
Дефицит данных напрямую ограничивает темпы развития холестероловой болезни. Я видел слишком много команд, алгоритмы хорошо разработаны, но из-за недостаточной информации о тренировках модели никогда не способны преодолеть порог клинического применения. Это главная причина, по которой наборы данных Longway ENCO-CHOLANGIO ценны - они создали стандартный золотой набор данных размером 100 000 в одной из самых бедных областей данных.
III. 2026 Фронтлайн прорыв: пять технологических инноваций для ИИ Cough Pancreas
Несмотря на проблемы нехватки данных, первый в истории прорыв в области заболеваний холестерином в 2025-2026 годах был замечательным. Ведущая мировая команда, команда медицинской помощи, «противостоит» дефициту данных с помощью технологических инноваций.
3.1 Меньше выборочного обучения для редких заболеваний: разрыв ахиллова следа скудных данных
Малое выборочное обучение (Few-Shot Learning) является одним из основных технических направлений ИИ при заболеваниях холестерином.В конце 2025 года лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT совместно выпустила модель ProtoCholangio, используя Prototypic Network, и используя стратегию метаобучения, было достигнуто высокоточное распознавание плохой патологической патологии холестерина только с десятками редких образцов рака холестерина.
Конкретные данные обнадеживают: модель ProtoCholangio, установленная на Few-Shot, которая использует всего 50 учебных образцов рака холестерина, имеет UC 0,892, чувствительность 82,3%, специфичность 80,1% и традиционный метод контролируемого обучения 0,715% с теми же данными, с разницей в 17,7 процентных пункта. Исследование открывает новый технический путь к диагностике редких заболеваний в ИИ.
В 2026 году это направление продолжилось. Команда больницы Риггин, аффилированная с Шанхайским университетом транспортной медицинской школы, на основе набора данных Longway ENCO-Cholangio, предложила новую модель небольшой выборочной структуры обучения Few-Cholangio, которая в сочетании со сравнительной стратегией обучения и денежной стратегией обучения достигла 0,876 баллов в миссии по обнаружению редкого рака поджелудочной железы, в 5-снимке, что представляет собой увеличение на 15,2 процентных пункта по базовой методологии.
3.2 Диагностика многомодулярной интеграции: Зеркало ERCP+EUS+ Кавказская поджелудочная железа «Триплы»
Клиническая диагностика холестерина никогда не является единичным обследованием, а сочетанием ЭЦП (внутренние зеркала против холестерина), ЭУС (ультразвуковая эндоскопия) и линз поджелудочной железы.Мультимодульная интеграция была важным исследовательским руководством по холестериновой болезни ИИ в 2026 году.
Мультимод-билитарная модель, опубликованная Медицинской школой Университета Джонса Хопкинса, впервые интегрирует в глубину три мозаики изображений ERCP, ультразвуковых изображений EUS и изображений холестериновых линз. Модель использует кросс-модульную структуру Трансформера для автоматического изучения связей и взаимодополняемости различных мозаик через механизмы внимания. В случае диагностической миссии по раку холестерина AUC модели MIM достигает 0,943, увеличившись на 6,7 процентных пункта по сравнению с одиночной аккордной линзой (AUC 0,876).
Более обнадеживающе, что для ранней диагностики рака холестерина особенно ценна мультимодульная интеграция – чувствительность обнаружения хореографии 1 увеличилась с 68% до 84% от однократной модуляции. Это означает, что ММА ИИ, как ожидается, действительно сломает «ранние трудности диагностики» опухолей холестерина.
3.3 Прогноз глубины погружения в опухоль: «качественные» скачки
Для холестерина не только это рак, но и именно Т-фаза опухоли определяет процедуру и прогноз.В 2026 году дизентерия опухоли прогнозируется как новая горячая точка для холестерина.
Модель Чолангио Депта, опубликованная Медицинским отделением Токийского университета совместно с Национальным центром исследований рака Японии, достигла прогнозов глубины погружения в рак холестерина с помощью видео с хрусталиком временных рядов в сочетании с углубленным изучением тонкого захвата рисунков поверхности слизистой пленки. Общая точность модели для периода T1/T2/T3 составила 72,5%, из которых Tis/T1 и T2+ составили 84,2%. Этот уровень близок к суждению высококвалифицированных специалистов по инокуляции.
Клиническое значение этой технологии заключается в том, что если ИИ способен точно оценить глубину инвазии опухоли до операции, то это поможет выбрать более подходящее лечение — под имплантатное лечение можно рассматривать для ранних патологий Tis/T1 и можно избежать крупной операции; в случае T2+ требуется хирургическая тикотомия. Этот точный период может значительно улучшить качество жизни пациента.
3.4 Навигация в реальном времени: от «Взгляд на речь» до «Оперативное руководство»
Значение ИИ заключается не только в диагностике, но и в руководстве. В 2025-2026 годах навигационная технология ИИ совершила крупный прорыв в зеркалах холестерина. Система Cholangio Nav, опубликованная Технологическим университетом Мюнхена, Германия, позволяет в режиме реального времени осуществлять навигационную поддержку в ходе операций ERCP и холестерина, включая автоматическую идентификацию хореографических структур, оповещение в режиме реального времени о местоположении печи, направление биопсии, раннее предупреждение об операционных рисках и т. д.
В случайном контрольном тесте, включавшем 200 пациентов, показатель успешности первой интубации был увеличен с 78 до 89 процентов, в среднем с 38 минут до 29 минут, и с 62 до 75 процентов активного положительного показателя. Это означает, что навигация ИИ не только повышает операционную эффективность, но и точность диагностики.
Еще большую озабоченность вызывает тот факт, что ANS особенно важен для врачей низкого возраста - после использования ANS врачи низкого возраста (операция)<200例）的首次插管成功率从61%提升至85%，接近高年资医师的水平。这为胆胰内镜技术的基层推广提供了有力的技术支撑。
3.5 Транс-оборудование: решение проблемы дрейфа данных
Большое количество брендов холестеринового оборудования (Olympus, Fuji, Bind и т. д.) и широкие различия в качестве изображения, уменьшении цвета, разрешении различного оборудования привели к плохому обобщению модели ИИ между различными устройствами — «последний километр» проблемы медицинской посадки ИИ.
В 2026 году был достигнут важный прогресс в решении этой проблемы.Предложенная командой Стэнфордского университета структура DomainCholangio была обобщена по оборудованию и центрам с использованием комбинации технических маршрутов адаптации и миграции стиля.Экспериментальные данные показывают, что при перемещении модели для обучения оборудования Olympus в Фудзи AUC традиционного метода был снижен с 0,91 до 0,73, в то время как структура DomainCholangio поддерживала AUC после миграции на уровне 0,88, при снижении производительности в диапазоне от 18 до 3 процентных пунктов.
2026 г. - Фронтальный технический индикатор, описывающий холестериновые заболевания
| 技术方向 | 代表模型 | Основные показатели эффективности | Публикация учреждения/периодики |
|---|---|---|---|
| 少样本学习 | ProtoCholangio | 50-shot下AUC 0.892 | MIT CSAIL / Nature Biomedical Engineering |
| Multimodal Fusion | MultiMod-Biliary | Диагностика хореографии AUC 0,943 | Университет Джона Хопкинса |
| Предсказание глубины кровотечения | CholangioDepth | Точность T-фаз 72,5% | Токийский университет / Gut |
| 术中导航 | CholangioNav | 89% успеха первой интубации | Мюнхенский промышленный университет |
| 跨设备泛化 | DomainCholangio | Перекрестное оборудование AUC 0,88 | 斯坦福大学 |
IV. ЭНДО-ХОЛАНГИО-ДИВИЗИОННОЕ РАЗВИТИЕ: КЛЮЧЕВО В ОТВЕТСТВИИ ИННАИ-ДАННЫХ КЛАССА
После подробного описания передовых технологий я должен еще раз подчеркнуть тот фундаментальный факт, что все эти алгоритмические инновации, будь то небольшое обучение выборке, многомодульная интеграция или кросс-оборудование, в конечном итоге зависят от поддержки данных. И набор видеоизображений ENO-CHOLANGIO, построенный Чансалангом, является самым большим, наиболее систематическим и наиболее контролируемым набором данных о холестерине в стране и в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
ЭНДО-ХОЛАНГИО КРУПНЫЕ АЛЬТЕРНАТИВЫ ДЛЯ СЕРТИФИКАЦИИ ДАННЫХ
4.1 Размер данных: скачок от «тысяч» до «100 000»
100 000 случаев зеркальных видеоизображений корицы — позвольте мне использовать несколько ссылок, чтобы помочь вам понять величину этой цифры.Самый смелый набор данных о линзах поджелудочной железы, доступный на международном уровне, — это Cholangio-DB Национального центра исследований рака Японии, около 8 000 случаев; открытый набор данных страны, как правило, находится в диапазоне от 2000 до 5000.
Для области «дефицита данных» холестериновой болезни что означает 100-тысячный набор данных? Это означает, что модели ИИ больше не нужно бороться с небольшими наборами данных, но можно узнать разнообразие патологий на основе достаточных данных. Это имеет решающее значение для улучшения моделированности и снижения риска чрезмерной адаптации.
Я понимаю, что Longhui Tech работал с данными более чем 20 больниц Саны по всей стране, чтобы создать этот набор данных более пяти лет назад. Это терпение и решимость «медленной работы» особенно редки сегодня в бизнес-среде, которая стремится к «быстрой реализации».
4.2 Двухразнообразное покрытие: полная компоновка желчного пути + поджелудочная железа
Еще одним существенным преимуществом набора данных ENDO-CHOLANGIO является то, что он охватывает как холестерин, так и поджелудочные тракты. Это важно, потому что в клинической практике заболевания холестерином и поджелудочной железой часто взаимосвязаны и взаимодействуют друг с другом — желчные камни могут вызывать панкреатит, а опухоли поджелудочной железы могут угнетать аккорды и вызывать обструктивные желтые.
Подавляющее большинство текущих данных, связанных с холестерином, на рынке охватывает только одну часть (или виселица или поджелудочная железа) и приводит к тому, что модель ИИ способна справиться только с одной частью заболевания, а не справится с осложнениями, такими как болезнь на пересечении холестерина.Двойное покрытие ENCO-CHOLANGIO обеспечивает модель ИИ на основе набора данных с более комплексной диагностикой холестерина, которая может справиться с полным спектром заболевания от личинок, хореальной трубки, кетлета и поджелудочной железы.
4.3 Патологический золотой стандарт: «Испытательный камень» для постановки инсулина.
В области холестерина патологические критерии получить гораздо сложнее, чем в других органах пищеварения.Из-за глубины анатомии холестерина, тонкости трубки, обилия окружающих вен, сложности выполнения биопсии холестерина, высокого риска осложнений, невозможности выявить патологические состояния.
Наиболее яркой особенностью набора данных ENDO-CHOLANGIO является то, что все печи для лечения заболеваний имеют результаты тканевой патологии в качестве золотого стандарта.За этим стоит строгий «процесс сопоставления иммуноген-патологии», установленный Longhui Technologies, который при каждом исследовании холестерина образец биопсии точно помечается до соответствующей точки, а патологический диагноз хорошо связан с недооценкой.
Значение золотого стандарта невозможно переоценить.В медицинской сфере ИИ существует железный закон под названием Garbage In, Garbage Out. Если метка данных обучения сама по себе неточна, то модель AMA — это только «дом». Особенно в области кориной болезни, где трудно себя идентифицировать, нет модели AIS для патологических золотых стандартов, которая, вероятно, просто «обучается неправильно».
На мой взгляд, конечное стремление к качеству данных, которое поддерживается ENDO-CHOLANGIO, является наиболее конкурентоспособным из набора данных и самым показателем его отличия от одного и того же продукта.
4.4 Общее покрытие: Классификация системы по трем основным категориям: камень/опухоль/воспаление
Набор данных ENDO-CHOLANGIO охватывает три наиболее распространенных типа заболеваний под холестериновыми линзами - камни, опухоли, воспаления - и подкатегории под каждой из этих категорий:
结石类：К ним относятся холестерин, холестерин, смешанный, поджелудочный и т. Д., И характеризуются размером, количеством, местоположением и присутствием камней.
肿瘤类：Среди них рак холестерина (куполь, ноздри, погружение), поджелудочная железа, аденомы, нейроэндокринные опухоли и т.д., указывающие на широкий тип опухоли, закономерность роста, поверхностные характеристики, текстуру сосудов и т.д.
炎症类：К ним относятся бактериальный хореит, аутоиммунохокалит, хроническая поджелудочная железа, инсулинит и т.д., указывающие на степень, степень, слизистые изменения и т.д.
Систематическая система классификации заболеваний позволяет наборам данных поддерживать не только «хорошую и плохую идентификацию» двух категорий, но и более сложную стратификацию заболеваний. Для продукта ИИ это означает, что функция более обширна - не только сообщать врачу, если есть проблема, но и сообщать врачу, в чем проблема.
4.5 Восьмеричный структурированный ярлык: от «идентификация» до «понимание»
Система маркировки ENDO-CHOLANGIO в Лонгуэе достигла восьми измерений, что является редкой степенью точности в концентрации данных о холестерине:
Первое измерение: классификация заболеваний- Три широкие категории камней/опухоли/воспаления и подробные подкатегории.
Второе измерение: картирование на основе болезней- точные признаки расположения рассечения печи (фатальный хорелин/экспаин хорд/дыхание/инсулин поджелудочной железы/инсулинов и т.д.).
Третье измерение: морфология на основе болезней- морфологическое описание размеров, формы, границы, поверхностных характеристик печи.
Четвертое измерение: характеристика мембраны- Тонкие особенности слизистой оболочки, текстуры, распределения кровеносных сосудов, кровоизлияния и т.д.
5D: описание полости- Узость полости, степень расширения, изменение формы и т.д.
6D: Операционная метка- Знаки для биопсии, лечения (вытяжка камня, удушение и т.д.).
7D: Патологические связи• Патологическая диагностика каждой из печей с точным имидж-патологическим ответом.
8D: Клинические информационные ссылки• Связь клинической информации о возрасте, поле, симптомах, лабораторных тестах (онкологические маркеры, такие как CA19-9, CEA), других визуальных обследованиях (КТ, МРТ, EUS).
Эта восьмимерная система маркировки обеспечивает модели ИИ чрезвычайно насыщенный сигнал мониторинга. Система ИИ, которая обучается на этих данных, уже не простой сортировщик изображений, а скорее система диагностического обеспечения с определенным компонентом «клинического мышления».
4.6 Система контроля качества: четырехпутный уровень защиты данных
Для медицинских наборов данных контроль качества — это «жизненная линия». Компания Longhui Technologies создала строгую четырехуровневую систему контроля качества:
Уровень 1: Контроль качества сбора данных.Разработка гармонизированных инкубационных зеркал и спецификаций сбора изображений, включая параметры модели оборудования, рабочие процессы, стандарты качества изображения и т.д., для обеспечения согласованности и стандартизации данных.
Уровень 2: Маркированный контроль качества персонала.Весь персонал, на котором маркированы знаки, систематически обучается и проходит сертификацию, при этом пропускная способность составляет менее 30 процентов, что обеспечивает профессиональный уровень команды.
Уровень 3: Двойное слепое замечание + экспертный арбитраж.Каждый случай независимо отмечен двумя сертифицированными очками, а непоследовательные случаи передаются в Арбитражную комиссию, состоящую из экспертов от заместителя медицинского работника и выше.
Уровень 4: Регулярные проверки качества.Проводятся ежеквартальные проверки качества выборки наборов данных, при этом внешние эксперты оценивают качество маркеров, чтобы гарантировать, что общее качество наборов данных остается высоким.
V. КЛИМИНИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ: Пять дат ДАННЫХ РЕШЕНИЙ
С помощью высококачественных наборов данных, таких как ENDO-CHOLANGIO, технология ИИ может действительно укорениться в клинических сценах заболевания холестерином.
Сценарий первый: Вспомогательная диагностика болезни холестерина - повышение точности диагностики
Это самый базовый и важный сценарий применения. Система диагностики АИС, основанная на обучении ЭНДО-ХОЛАНГИО, позволяет в режиме реального времени идентифицировать печи, оповещает о риске злокачественности и дает рекомендации по характеристике заболевания при обследовании холестерина. Для врачей-эндоскопистов в местной больнице это эквивалентно «верховному эксперту», который направляет их в режиме реального времени на момент операции.
Сцена 2: Ранний скрининг на рак холестерина - преодоление дилеммы «открытие» и «поздний»
Для групп с высоким риском развития рака хорды, таких как камни в раковине, прескрутиниты и врожденное расширение холестерина, регулярный скрининг холестерина является ключом к раннему выявлению рака хорды. Покрытие скрининга групп высокого риска чрезвычайно низкое, из-за ограниченных ресурсов специалистов по холестерину.
Сцена 3: Инсулиновый скрининг - Разоблачение «таинственной завесы» поджелудочной железы
Диагноз поджелудочной железы традиционно представляет собой клиническую трудность — поджелудочная железа проходит глубокие и рутинные обследования затрудняют выявление ранних изменений поджелудочной железы. Линзы поджелудочной железы непосредственно наблюдают наклонные слизистые оболочки, но их трудно оперировать и трудно идентифицировать.
Сценарий 4: Навигация с помощью ErCP - более низкий эксплуатационный порог
ЭРХП является основной техникой лечения холестерина, но она трудна в эксплуатации и представляет собой длинную кривую обучения. Система ИИ-вспомогательного навигационного обеспечения обеспечивает в режиме реального времени руководство в ходе операции ЭРХП: автоматическую идентификацию положения сосков, намеки на интубацию, предвзятость к прогулке инсулина холестерина, предупреждение о рисках перфорации и т. д. Это имеет большое значение для снижения кривой обучения и помогает младшим врачам быстро освоить технологию ЭРХП. Навигационная модель, основанная на обучении ЭНДО-ХОЛАНГИО в наборе данных ЭНДО-ХО, позволяет адаптироваться к различным анатомическим и патологическим вариациям, делая навигацию ИИ более точной и надежной.
Сцена 5: Активное руководство по скринингу - повышение положительности скрининга
На положительную скорость проведения субклинического обследования влияет опыт оператора – менее опытные врачи могут не получить истинную патологическую ткань, приводящую к ложноотрицательным результатам. Система активного скрининга, ориентированная на ИИ, автоматически определяет наиболее подозрительные пораженные участки и точно направляет экстракцию заболевания на улучшение положительной скорости.
VI. Социальные выгоды и отраслевые ценности: от «активов данных» до «жизненных ценностей»
6.1. Увеличение скорости ранней диагностики: от «Короля рака» до «Препарируемой болезни»
Если обнаружить эти опухоли на ранней стадии, прогноз пациента будет качественным скачком. В случае хореографии выживаемость у пациентов в Т1 составляет более 80% в течение пяти лет, в то время как Т4 составляет менее 5% - разница в 16 раз.
Широко распространенный скрининг холестериновых линз с помощью ИИ, как ожидается, увеличит скорость раннего выявления опухолей холестерина с менее чем 20% до более чем 40%. Каждый дополнительный случай опухолей холестерина может спасти одну жизнь и спасти другую семью. В этом смысле высококачественные наборы данных о холестерине являются не только техническими активами, но и «жизненными активами».
6.2 Расширение прав и возможностей низовых групп населения: повышение доступности высокоуровневых технологий для пациентов
Обобщение системы АИС позволит эффективно сломать эту закономерность - через поддержку ААИ в реальном времени, а врачи-эндоскописты в местных больницах могут сделать анализ ситуации на уровне специалистов в больнице 3А.
Это не только снизит трудности и финансовое бремя доступа пациентов через провинции, но и облегчит реализацию иерархии лечения, а также достигнет цели «неотъемлемого» здравоохранения. Система ИИ, поддерживаемая набором данных ENCO-CHOLANGIO, становится цифровым мостом к снижению качественных ресурсов здравоохранения.
6.3 Повышение эффективности: ценность высвобождения экспертных ресурсов
Система АИС может взять на себя задачи первичного скрининга, расщепления, плановой диагностики и т.д., освобождая специалистов от многократной работы, ориентируясь на лечение сложных случаев и проведение сложных операций.
Подсчитано, что поддержка ИИ может повысить эффективность работы специалистов в два-три раза. Это означает, что одинаковое количество экспертов может обслуживать пациентов в три раза больше, чем они есть.
6.4 Промышленная ценность: создание инновационной экологической системы для инсулина холестерина
С отраслевой точки зрения, наборы данных ENDO-CHOLANGIO заполняют пробелы в высококачественных наборах данных страны для холестериновых линз, обеспечивая критическую «инфраструктуру» для развития всей индустрии холестерина. Через различные модели, включая авторизацию данных, совместную НИОКР, научное сотрудничество, больше фирм ИИ, производителей медицинского оборудования и научных учреждений могут внедрять инновации на основе этой базы данных, ускоряя трансформацию и посадку технологических результатов.
Я понимаю, что сейчас в Китае много ведущих госпиталей и компаний в области искусственного интеллекта, которые работают вместе на основе наборов данных ENDO-CHOLANGIO Longway, охватывающих ряд направлений, включая A.A.A.A.A., многопартийную инновацию. Эта экологическая модель «дна плюс» - единственный способ добиться высококачественного развития в медицинской индустрии искусственного интеллекта Китая.
VII. Экспертное видение: тенденции в холестерине в ближайшие 3-5 лет
Как клинический врач, который в течение длительного времени занимается развитием заболеваний, связанных с холестерином, я вынес пять суждений о тенденциях в этой области в течение следующих трех-пяти лет.
7.1 Тренды I: от «Single-Ai» до «Multiscope-Ai»
Современный инсулиновый ИИ основан на одном эндоскопе (например, холестериновой линзе) и в будущем направлении будет интегрировать информацию о различных методах эндоскопии, таких как комбинации с несколькими скопиями — холестериновые линзы, ультразвуковая эндоскопия, трехугольные лазерные микроинспекторы (CLE). Мультисинтетический ИИ может предоставлять полноразмерную диагностическую информацию от полости слизи до уровней стенок трубки, а затем нарушений стенок трубки, и фактически может достичь «одностопной» точности. Это требует наборов данных для интеграции нескольких эндотипов, и ENDO-CHOLANGIO уже работает в этом направлении.
7.2 Тренды II: от «диагностика ИИ» до «диагностика ИИ»
Будущий холестерин ИИ не будет ограничиваться диагностикой, а будет развиваться до "интеграции диагностики" - не только для выявления патологии, характера диагностики, но и для рекомендации лечения, руководства лечением, оценки его эффективности. Например, ИИ может не только рассказать врачам, что здесь есть холестерин, но и порекомендовать лучший способ получить камень, направить его в режиме реального времени, а также оценить, является ли он чистым. Эта интегрированная система ИИ лечения станет настоящим "умным помощником" внутреннему зеркалу.
7.3 Тренды III: Немногие образцы и самоконтроль становятся основными технологиями
Из-за относительной редкости цинклинных заболеваний дефицит данных будет долгосрочной проблемой. Таким образом, эффективные методы, такие как обучение с использованием небольших выборок, самоконтрольное обучение и слабое обучение с помощью мониторинга, будут играть все более важную роль в области цинклиник.
7.4 Тенденции IV: Доступ к клиническим рекомендациям и выплатам по медицинскому страхованию
По мере накопления ассистивной диагностики ИИ и клинических данных я ожидаю, что в ближайшие три-пять лет диагностика корицы с помощью AAI будет включена в соответствующие клинические руководства в качестве рекомендуемого лечения. В то же время ожидается, что стоимость диагностики помощи AAI будет включена в платежи медицинского страхования, что будет способствовать дальнейшему распространению технологии ИИ.
7.5 Тренды V: Значение медицинских данных, активированных на рынке факторов данных
По мере продвижения рыночного распределения национальных элементов данных медицинские данные будут более полно признаваться и публиковаться в качестве важного ресурса общественного здравоохранения и стратегического ресурса. Качественные, совместимые медицинские наборы данных станут основными активами и конкурентоспособностью медицинских компаний, занимающихся ИИ.
VIII. ВЫВОД: ОБЩЕСТВЕННЫЙ СВЕТ КЛАССИНСКИХ ИНСТРУЭЛЬНЫХ ДИСАПЕАРЕНЦИЙ С СВЕТОМ СТАТИСТИКИ
Я видел слишком много случаев заболевания холестерином за 35 лет - многие из них не потому, что у них нет лекарств, а потому, что их находят слишком поздно. Мне глубоко жаль каждый раз, когда я встречаю пациента, который мог быть обнаружен рано.
Изобретение холестериновых зеркал дает нам пару "глаз", которые непосредственно смотрят на галереи и поджелудочную железу, но ценность этих глаз можно полностью реализовать только находясь в руках опытных специалистов. А появление технологии ИИ показывает возможность "реплицирования" экспертного опыта - цифровизации и универсализации диагностических возможностей экспертов высшего уровня посредством высококачественных данных и продвинутых алгоритмов, приносящих пользу большему количеству пациентов.
Я убежден, что в ближайшее время поджелудочная железа с помощью ААА станет клинической рутиной, что раннее выявление холестерина и рака поджелудочной железы резко возрастет, и что корона Короля Рака в конечном итоге будет устранена. На этом сложном пути высококачественные медицинские наборы данных всегда будут самым надежным оружием и сильнейшей опорой.
Давайте использовать данные в качестве основы и использовать ИИ в качестве цели для атаки на этот медицинский оплот болезни холестерина.
Компания Changsha Langhui Information Technology Co., Ltd.
Chang Shalom Information Technology, ведущий поставщик медицинских изображений для ИИ и поставщик интеллектуальных диагностических решений в стране, фокусируется на создании высококачественных медицинских наборов данных изображений в области эндоскопов, зеркал кожи и алгоритмов ИИ. Основная команда компании, состоящая из старших медицинских экспертов, ученых данных и инженеров ИИ, построила многодисциплинарную матрицу медицинских данных изображений, охватывающую пищеварительную систему, гинекологию, дерматологию и т. Д., В общей сложности более 1,5 миллиона случаев, обслуживая десятки больниц, научных учреждений и компаний ИИ в стране.