Руководство для экспертов: китайский путь и база данных для раннего скрининга рака толстой кишки
За более чем 30 лет клинической работы в толстой кишке у меня есть глубокий опыт, что рак толстой кишки является одним из наиболее подходящих и наиболее достойных видов рака всех злокачественных опухолей. Поскольку обычно для развития аденомы до рака железы требуется 5-10 лет, во время этого окна можно обнаружить и удалить аденомы, которые могут эффективно нарушить процесс трансформации рака.
Кстати, начнем с отрезвляющего набора данных: рак толстой кишки является вторым по распространенности заболеванием в стране и пятым по смертности в стране, с примерно 550 000 новых случаев и 280 000 смертей каждый год. По сравнению с развитыми странами, наш уровень раннего выявления рака толстой кишки составляет менее 30 процентов, что значительно ниже 60 процентов в Соединенных Штатах и 70 процентов в Японии.Недостаточное предложение кишечных линз, неравномерный уровень врачей и низкое качество обследованийЭто три основных узких места.
В последние годы стремительное развитие искусственного интеллекта создало новую надежду на раннее обследование на рак толстой кишки. От обнаружения салуна до классификации аденомы, от контроля ретроскопии до распознавания кишечника ИИ изучает множественные измерения, позволяющие проводить колоноскопию. Спустя почти десятилетие колоноскоп перешел от лабораторного к клиническому, от концептуальной валидации к обычному применению.
Однако все соревнования по технологиям ИИ в конечном итоге указывают на одно и то же ядро - данные. Без больших, качественных, многомодульных меток продвинутые алгоритмы вряд ли могут поддержать реальное клиническое падение. Именно на этом отраслевом фоне привлекло мое внимание набор видеоизображений ENCO-COLONO, запущенный Long Salang-Hye Information Technology. 200 000 случаев видео с кишечными линзами, 300 000 + валентоиды, 10 кишечная патология, аденома / картологическая патология, белый свет + жабры NBI +, стоят за этими цифрами, которые глубоко понимают прогностический рак ранней причины скрининга и стремление к качеству данных.
В этой статье я буду опираться на профессиональную перспективу хирурга толстой кишки, клиническую болевую точку системы в области космологии толстой кишки, пограничный технологический прорыв 2026 года, уникальное значение набора данных Longway и тенденцию промышленности в течение следующих 3-5 лет. Я надеюсь предоставить углубленную и ценную отраслевую справку для коллег, которые обеспокоены развитием рака толстой кишки на ранней стадии и энтероскопом ИИ.
II. Промышленные боли: пять основных дилемм протокрового и толстокишечного космолинового ИИ
Несмотря на значительный прогресс, достигнутый кишечным космолярным ИИ в последние годы, отрасль в целом все еще сталкивается с пятью основными дилеммами в процессе раннего скрининга реального клинического падения и рака толстой кишки. Эти дилеммы включают как технические, так и данные, контроль качества и экономику здравоохранения.
Проблема первая: высокие показатели обнаружения — двойная задача «видеть» и «видеть»
Тест колоноскопии является золотым стандартом для обнаружения около- и раннего рака, но проблема выемки остается широко распространенной.Распространенность выносливости от обычной колоноскопии достигает 20-30%.Там, где плоское мясо, маленькое мясо.<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。
Причин этой утечки много: недостаточная подготовка кишечника и фекалии для блокирования наблюдений воздействия; медленная ретроспектива; неопытные операторы с ограниченной способностью выявлять плоские и микромодифицированные заболевания; сложные анатомические структуры толстой кишки, с корсетами и изгибами, легко становящимися видимыми слепыми зонами.В то время как АИС может в некоторой степени снизить показатели утечки, все еще есть возможности для улучшения показателей обнаружения большинства продуктов, особенно для плоского мяса, малого и специального гравитационного мяса, и не малого разрыва между клиническим идеализмом.
Приключение II: Нежелательная классификация аденомы — «неразрешенная» дилемма принятия решений
Открытие укуса плоти является только первым шагом, и, что более важно, определение его природы — будь то аккумулятивная или аденома — это трубная аденома или аденома акне? Существует ли эпидемома высокого уровня? Эти суждения напрямую связаны с выбором лечения и разработкой последующих стратегий.
Определение природы холокоста под внутренним зеркалом в настоящее время во многом основано на опыте внутреннего-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-синтетического-сти
Проблема третья: качество ретроспективы — это проблема контроля качества «неконтролируемого»
Много исследований подтвердило, что время ретроспекции является одним из важнейших факторов, влияющих на заболеваемость аденомами - чем дольше курорт, тем выше аденома. Стандартное время для курортирования, рекомендованное в международных рекомендациях, составляет не менее шести минут, но на практике многие эндоскопические центры в среднем менее четырех минут. Наблюдение напрямую приводит к более высоким показателям слюноотделения и аденомы, что серьезно влияет на эффективность скрининга рака толстой кишки.
Традиционный контроль качества в основном основывается на контрольных точках после операции и ручных оценках, которые являются неэффективными, ограниченными покрытием и менее объективными. В режиме реального времени автоматическая и объективная оценка того, как достичь качества эндоскопа, является ключом к улучшению качества колоноскопии и обнаружения аденомы.
Сценарий 4: дефицит отмеченных данных - узкие места данных в слюноотделении ИИ
Данные по зеркалам толстой кишки еще более серьезны, чем по гастроскопам. С одной стороны, видео колоноскопии длиннее, данные крупнее и маркированы по более высокой цене; с другой стороны, мясо седана имеет различные формы, размеры и расположение, и гораздо сложнее и сложнее, чем статические изображения.
Нынешние международные открытые наборы данных о кишечных линзах, как правило, меньше: CVC-ClinicDB имеет около 612 изображений, Kvasir-SEG имеет около 1000 изображений, а HyperKvasir имеет около 110 000 изображений (но только с ограниченными уровнями метки). Ситуация еще более острой в стране — высококачественные, крупномасштабные видеоданные о кишечных линзах скудны, что напрямую ограничивает производительность модели кишечной скопии и наложения продукта. Многие компании ИИ полагаются на данные самообработки для обучения модели, с ограниченными данными и недостаточным разнообразием, что делает широту модели менее способной стабилизировать их реальные клинические сцены.
Сценарий 5: Плохой путь скрининга — «Сразитесь за то, кто, как» системная проблема
Скрининг рака толстой кишки является систематическим проектом, который включает в себя ряд аспектов, включая скрининг населения, начальные методы скрининга, точные пути, последующее управление. Нынешняя система скрининга рака толстой кишки в стране не идеальна, и путь скрининга еще не оптимизирован - какие группы должны быть приоритетными - какие методы должны быть использованы для скрининга в первую очередь (скрубная кровь? фекалии ДНК? маркеры крови?) как первые скрученцы проводят обследование толстой кишки? Как управлять скринингом седанов и следить за ним?
Ожидается, что технология ИИ сыграет важную роль в оптимизации пути к скринингу на рак толстой кишки - от идентификации групп высокого риска, уровней первичного скрининга риска до контроля качества колоноскопии и решений по обработке мяса, до последующего программирования, где ИИ может обеспечить интеллектуальную поддержку на всех этапах скрининга всего процесса. Но все это достигается на том основании, что есть реальные данные о большом, высококачественном, общепроцессорном масштабе.
Разработка кишечных зеркал сталкивается с пятью слоями «тест-классификации-масс-контроль-данных-пути», которые в конечном итоге указывают на одно и то же основное узкое место: высококачественное, крупномасштабное, многомодульное представление видеоданных кишечных линз. Без поддержки данных все технологические прорывы и клинические применения — это просто самолеты.
Передовые прорывы: В-Трил-А-Т-Д-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т-Т
Период 2025—2026 годов — критический период для быстрой хронографии технологии кишечной коры.Макроспекуляционная модель, классификация аденом в реальном времени, оценка ретроспективы мозга, распознавание аппендикса и оптимизация пути к скринингу на рак толстой кишки — эти пять технологических направлений совместно выводят ИИ кишечной коры на новый этап развития.
Разрыв первый: Большая модель саббатического обнаружения — скачки от «синтетического обнаружения» к «пониманию видео»
С 2025 года, по мере развития технологии видеорежима, обнаружение мяса в толстой кишке переходит от традиционного «синтетического» к «видеопониманию». Видеорежим позволяет более точно и стабильно обнаруживать и отслеживать мясо седанов с использованием пространственной и временной информации, эффективно уменьшая упущения и ошибки.
Репрезентативный прогресс:
1. Polyp-ViT-Large (MSA Asia Institute & Middle Mountain Six College, февраль 2025)Первая крупномасштабная модель обнаружения коры головного мозга в стране, основанная на большой структуре видеотрансформера, которая предварительно обучила более 80 000 зеркал в кишечнике, достигла обнаружения в реальном времени различных типов слюноотделительного мяса, достигнув чувствительности 95,8 процента и специализации 93,1 процента, с задержками обработки ниже 40 мс, полностью удовлетворяя клинические потребности поддержки в реальном времени. В многоцентровой внешней валидации модель увеличила скорость обнаружения аденомы (ADR) на 34 процента в относительном выражении и со значительными результатами.
2. Модель Фонда Эндо-Колона (клиника «Мео», август 2025 г.)Базовая модель самоконтролируемой колоноскопии, основанная на полумиллионе разделов видео колоноскопии, позволяет точно настроить различные задачи, такие как рацион мяса, классификация холокоста, контроль качества и т. Д. Модель чувствительна к укусам мяса на 97,2% и особенно хороша при тестировании мяса на плоском мясе с чувствительностью 93,5%, что почти на 15 процентных пунктов выше, чем традиционная модель.
3. ColonGPT (Колледж королевы Марии, Лондонский университет, декабрь 2025)Внедрение механизма «Интеграция пространственно-пространственного фокуса», который фокусируется как на пространственной, так и на временной динамике мяса седана, эффективно повысило надежность сложных ситуаций, таких как размытие движения и изменение перспективы.При всесторонней оценке пяти открытых наборов данных mDice of ColonGPT достиг 0,867, обновив мировой рекорд на тот момент.
Прорыв через II: классификация аденом в реальном времени — критические промежутки от «теста» до «диагностики»
Тестирование спектра — это только первый шаг, а способность судить о природе стинглинга (инкрементальная vs аденома) более клинична.В 2025-2026 годах, с достижениями в области многомодулярных методов визуализации и алгоритмов ИИ, произошел крупный прорыв в классификации аденом в реальном времени.
Репрезентативный прогресс:
4. АденоКласс-АИ (Чонгшаньская больница, Иорданский университет, май 2025 г.): Модель классификации аденомы в реальном времени на основе димодифицированных изображений белого света + NBI, которая различает антенну, аденому (трубовидный карбюратор, бархатная, бархатная опухоль) и ранний рак. В многоцентровой внешней валидации модель идентифицирует AUC как 0,926 для аденомасарного мяса и AUC как 0,943 для раннего рака, что сопоставимо с уровнем опытных специалистов по внутренней скопии.
5. i-Scan AI Classification (Венский медицинский университет, 2026)Модель достигла общей точности классификации 89,7% в европейском многоцентровом исследовании с отрицательной проекцией 94,1% для аденом, что означает, что более 94% ацетоидов на самом деле не являются аденомами и избегают ненужного удаления.
Разрыв три: интеллектуальная оценка качества - AA Enabling Power Control Core Catcher
Ретроспективное качество является ключевым фактором в воздействии колоноскопии и является основным сценическим применением контроля качества ИИ. С 2025 года технология оценки качества разведки сделала значительный прогресс, перейдя от однократного мониторинга к многомерной интегрированной оценке.
技术进展：ColonQC ProЧто еще более важно, система может идентифицировать приход аппендикса в режиме реального времени, и автоматически фиксировать приход толстой кишки, что является одним из важнейших качественных показателей для обследования толстой кишки.Система была введена в многоцентровом клиническом тестировании по всей стране, при этом среднее время выхода для линзы толстой кишки увеличилось с 5,2 до 8,7 минуты, скорость обнаружения аденомы увеличилась с 23,1 до 31,8%, а скорость прибытия полости увеличилась с 91% до 98%.
Разрыв четыре: Авто-признание приложения - Проверка целостности смарт-доказательства
Скорость поступления аппендикса является основным показателем целостности колоноскопии — обследование, не достигающее толстой кишки, можно считать неполным.Однако подтверждение прихода толстой кишки длительно зависит от ручных записей, субъективности, неточности данных и т. д. Появление технологии ИИ обеспечивает новые решения для автограмотности.
技术进展：С 2025 года методы ослепления, основанные на углубленном обучении, стали более изощренными.CecumAIТехнология может использоваться не только для управления качеством, но и для проверки отчетов для автоматической генерации - ключевых параметров, таких как система автоматической записи очков, время очков, время очков, время выходов и т.д., а также снижение рабочей нагрузки и ошибки ручных записей.
Разрыв пятерки: оптимизация пути к скринингу на рак толстой кишки - точная система скрининга, управляемая ИИ
Скрининг рака прямой кишки - это многоступенчатый системный проект, и технология ИИ переходит от одноканального инструмента помощи к механизму оптимизации всего процесса.
Репрезентативный прогресс:CRC-Screen AIСистема, основанная на крупномасштабном обучении масс-скрининговым данным, позволяет индивидуализированным стратегиям скрининга для популяций с различными уровнями риска оптимизировать распределение ресурсов при обеспечении эффективности скрининга.В моделировании внедрение AIE-оптимального пути скрининга может увеличить раннее выявление рака толстой кишки более чем на 25% при одинаковых ресурсах.
Пять основных направлений работы космоскопа толстой кишки в 2026 году — большие модели обнаружения слюны, классификация аденомы в реальном времени, оценка качества ретроспективы, распознавание аппендикса, оптимизация пути скрининга — вместе указывают на основную цель:Сделайте колоноскопию более точной, стандартизированной и эффективной, а рак толстой кишки более распространенным, интеллектуальным и экономичным на ранней стадии.И все эти технологии на самом деле поддерживаются большими, качественными, многомодульными наборами видеоданных представления.
IV. Глубинная интерпретация набора данных ENCO-COLONO: «Двигатель данных» для раннего скрининга рака толстой кишки
После того, как система проанализирует перспективные технологические тенденции энтероскопа AI, давайте посмотрим на набор данных видеоизображения ENDO-COLONO компании Long Salangye Information Technology Ltd. Как один из крупнейших и наиболее четко определенных наборов данных кишечного зеркала в стране, ENDO-COLONO становится основным партнером по данным для многих фирм по исследованиям и разработкам энтероскопа AI и исследовательских институтов.
Преимущество одно: впереди масштабная отрасль - 200 тысяч случаев видеостроительных барьеров для кишечника
200 000 случаев кишечных зеркальных видеоизображений – крупнейших в стране по общедоступной информации, доступной сегодня – являются крупнейшими в стране набором зеркальных видеоданных кишечника. Давайте используем набор сравнений, чтобы понять золотое содержание этой шкалы: самый большой на международном уровне в открытом кишечном наборе данных изображений Hyper Kvasir, составляет около 110 000 изображений (из около 4000 тестов), в то время как данные, используемые в опубликованных исследованиях в стране, как правило, находятся в диапазоне от десятков до десятков тысяч.
Значение масштаба не только «большой», но и «полный» и «точный». Величина 200 000 случаев означает достаточно богатое разнообразие — разное оборудование, разные больницы, разные врачи, разные группы людей, разные типы заболеваний, разные степени тяжести — что является основополагающим для моделирования. Для модели углубленного обучения существует почти редаримическая связь между объемом данных и производительностью, с 200 000 случаев размера, достаточных для поддержки действительно большого видео-фильмирования в форме крупномасштабной модели кишечника, которая является самым дефицитным основным ресурсом в отрасли сегодня.
Преимущество второе: спектр прекрасно - 300 000 + полный спектр заболеваний
Набор данных Longway EDDO-COLONO содержит 300 000 + кротоидов, охватывающих 10 типов кишечных патологических изменений, в том числе: повышенное гравитационное мясо, воспалительное мясо, мясо метисов, аденому трубки, аденому трубчатой аденомы, сканическую аденому, эпидермальные опухоли высокого уровня, ранний рак толстой кишки, процинарную карциному и рак процинарной кишки. Этот обширный спектр патологических изменений позволяет моделям ИИ на основе набора данных реагировать на различные типы изменений, встречающихся в клинической практике, а не только на простые тесты «без туш».
Более похвальной является глубина и структура этикетки. Каждая из табличек Лонг Хуэй содержит массу информации:解剖位置(точность в колонных участках и конкретных местах)大小估计(длинно/коротко)形态分型(в Париже)病理结果Этот многомерный структурный маркер обеспечивает богатый сигнал мониторинга для точной подготовки модели ИИ. В случае аденом концентрация данных указывает не только на аденомы, но и на подвиды, такие как аденомы трубчатого состояния, тактильные аденомы, трубчатые акустические аденомы и верхние опухоли кожи, — так что модель ИИ может научиться усваивать тонкие различия между подтипами и достигать истинного «оптического активного обследования».
Преимущество три: ТИМАГИЧЕСКАЯ ДИВЕРСИТЕТНОСТЬ - Белый свет + NBI + Lactose Build Многомодульные базы данных
Ключевой особенностью набора данных Луанг Хуэй Эндо-КОЛНО является систематический сбор и маркировка данных белого света + NBI+ триместра жабр. Каждый из этих трех моллюсков имеет преимущества и дополняет друг друга: белый свет обеспечивает общие морфологические наблюдения, NBI усиливает контраст между микрососудистыми и микроструктурами, а жировые красители могут более четко показывать микроформы и внутриглазные патологии слизистой поверхности.
Сбор данных Луанг Хуэй, который используется для синхронизации видео белого света, NBI и рисунков красителя типо-хрома для каждого клинического салона, затем используется для сопоставления этого.Трехмодульные парыНаборы данных скудны как внутри страны, так и за рубежом. Он обеспечивает ценную базу данных для исследований и разработок многомодулярного интеграционного ИИ - исследователи могут глубоко изучить взаимодополняемость и стратегии интеграции между различными моделями, а также разработать более точные диагностические модели AID. С клинической точки зрения трехмодульный интеграционный ИИ подразумевает более высокую диагностическую точность и более надежную поддержку клинических решений, что важно для снижения ненужной резьбы и повышения эффективности клинических вмешательств.
Преимущество четыре: Патологический золотой стандарт - сертификация «Золотой стандарт» для аденомы / спектрометрии рака
Для кишечной линзы АИС набор данных, патологический золотой стандарт является основным значением. Без патологического эндоскопа диагноз сомнительный - часто существует разница между суждением глаз под эндоскопом и патологическим диагнозом. Каждый из признаков ENCO-COLONO набора данных имеет патологические результаты, все из которых основаны на патологической диагностике, что по существу гарантирует точность и достоверность данных.
Особо примечательна тяжесть стимы аденомы рьянхуя. Каждая аденома представляет собой подробную патологическую стиму (включая тип ткани (трубопровод/гриб/дышащий мех), гетерогенность (низкий/высокий уровень), мутацию рака и т. д. Эта тонко очищенная патологическая стима, которая позволяет моделям ИИ, основанным на обучении набора данных, узнать более существенные патологические характеристики, таким образом, достигая точного суждения о природе валентина. Для раннего скрининга аденомы точное различие между аденомой и неаденомой стима стима, распознавание изменений верхней синтетики и ранних видов рака является ключом к определению эффективности скрининга.
Преимущество пять: Полный контроль качества процесса - полный набор данных от объективов до зеркал
Еще одной важной особенностью набора данных ENDO-COLNO является его система сбора данных всего процесса и контроля качества.В отличие от многих наборов данных, которые собирают только видеоматериалы, содержащие печи для болезней, набор данных ENDO-COLNO сохраняет полное видео обследования кишечника, от начала очков до конца зеркала выхода, включая полную запись этапов очков, слепого, заднеприводного.
Эти данные будут обеспечивать обучение нескольким моделям ИИ контроля качества, таким как ретроспективный мониторинг времени, оценка стабильности уважения, распознавание прибытия гоблинов и оценка охвата области. Кроме того, Longway установил строгий процесс контроля качества данных: от стандартной разработки сбора данных до автоматического скрининга качества видео, ручной маркировки и многоуровневого обзора, каждый из которых имеет четкие показатели SOP и контроля качества. Согласно общедоступным данным, печи для болезней набора данных Longecomposer имеют точность 96,8%, перекрестно-ссылочные значения Kappa 0,90, которые являются ведущими в отрасли.
Набор данных Luang Hui Endo-COLONO является крупнейшим, наиболее уточненным, наиболее смоделированным и наиболее контролируемым видеонабором кишечника в стране. Его ценность заключается не только в предоставлении высококачественных обучающих данных для разработки энтероскопа ИИ, но и в предоставлении важной инфраструктуры данных для построения целой системы раннего скрининга на рак толстой кишки. Такие наборы данных заслуживают внимания и признания в отрасли.
Сценарий клинического применения: энтеральное зеркало с поддержкой данных AI-ландшафт
Основываясь на поддержке набора данных ENDO-COLONO, энтероскоп AI сокращает из нескольких измерений клинические рабочие процессы и системы скрининга протоцинарного рака, создавая множественные значения для врачей, пациентов и системы общественного здравоохранения.
-
Первая сцена: тест в реальном времени для слюноотделения мяса - Умный партнер для снижения скорости падения.
Ассистивное тестирование в реальном времени является основным и наиболее сложным применением кишечного зеркала AI. Система ИИ, основанная на обучении набора данных Longway, может идентифицировать и отмечать карнавальное мясо в режиме реального времени во время ретроспективы колоноскопии, отображая область салона во внутренних зеркалах с рамкой или маскированным изображением с высоким освещением и указывая размер и тип вероятности слюны. Эта модель поддержки «второго глаза» может эффективно снизить скорость слюноотделения - особенно для плоского мяса, мяса мелкой икрой и морщинистого мяса - и значение поддержки AIS особенно важно.
-
Сцена 2: Классификация аденом в реальном времени - умный помощник для оптической работы
Система классификации аденомы АА, основанная на обучении набора данных Longway, может обеспечить оценку характера в реальном времени седана, анализируя характеристики многомодулярных изображений, таких как белый свет, NBI и карри, различая повышенный валентин, аденому и ранний рак и придавая соответствующую уверенность. Эта способность «оптической активности» имеет важное клиническое применение: можно считать, что нет необходимости удалять болезнь и что ненужные медицинские расходы и риски снижаются; и что более активное лечение и наблюдение необходимы для определения трансформации заболевания в аденому высокого уровня или ранний рак. Исследования показали, что высококачественная АИС достаточно точна, чтобы достичь опытного экспертного уровня внутреннего зрения, обеспечивая важную ссылку для принятия клинических решений.
-
Третий сценарий: контроль за разведкой в ретро-качестве — «Интеллектуальный супервайзер» для проверки качества.
ACMS, основанная на разработке набора видеоданных процесса Longway, позволяет в режиме реального времени проводить комплексный мониторинг качества и оценку процесса ретроспекции: автокалькулировать время рекуппрессии, оценивать стабильность поставляемого зеркала, определять охват наблюдения различных частей толстой кишки, тестировать очистку кишечного тракта, судить о качестве зрения и т. д. Система может автоматически оповещать, когда рекуппрессия слишком быстра, рекомендовать повторное наблюдение в областях, которые неадекватно наблюдаются, и автоматически генерировать структурированные отчеты о контроле качества в конце обследования. Эта модель ACMS была подтверждена несколькими клиническими исследованиями, которые значительно улучшают скорость обнаружения аденомы. Для управления ICEM AC также может использоваться в качестве ключевого инструмента для улучшения общей сервисной емкости ICEM в различных областях, включая оценку производительности врачей, непрерывное улучшение качества и оценку эффективности обучения.
-
Сцена 4: Приложение к автоподтверждению - "Умный свидетель" для проверки целостности.
Курсанты являются основным показателем измерения целостности обследования толстой кишки. AID, основанный на обучении в Longway Data Set, автоматически подтверждает, добираться ли до курсантов, идентифицируя структуру сигноза, такую как извлекаемый клапан, отверстие аппендикса, и автоматически регистрирует прибытие курсантов. Эта функция кажется простой, но на практике имеет важные клинические и управленческие значения: на клиническом уровне курсанты подтверждают, что можно избежать близкого к концу колоноза из-за неспособности добраться до курсантов; на управленческом уровне автозапись является более объективной и точной, чем ручная статистика, и может быть одним из основных показателей центрального эндоскопического контроля; на уровне пациента четкое прибытие ботажа в отчете об исследовании повышает уверенность пациента в качестве обследования.
-
Сценарий 5: Оптимизация пути к скринингу на рак толстой кишки — точный скрининг «ИИ мозга»
На основе наборов данных Longway и сопутствующих данных скрининга населения можно разработать оптимизированный путь скрининга рака толстой кишки на основе AIMS, от идентификации групп высокого риска (стратификация риска на основе демографической информации, образа жизни, семейной истории и т. Д.), До первоначальных рекомендаций программы скрининга (различные стратегии первичного скрининга для разных групп риска), до контроля качества колоноскопии (с помощью ИИ улучшение качества скрининга толстой кишки) и до последующего управления скринингом (индивидуализированные программы последующего наблюдения на основе типов обнаруженных заболеваний). Эта система точного скрининга на основе AIS может максимизировать раннее выявление и экономическую эффективность рака прямой кишки в стране с ограниченными медицинскими ресурсами, что особенно актуально для большой популяции с относительно ограниченными медицинскими ресурсами.
Социальные выгоды и отраслевые ценности: революция раннего скрининга рака толстой кишки, основанная на данных
Ценность наборов данных Луанг Хуэй Эндо-Колоно выходит далеко за рамки сферы бизнеса отдельных предприятий и имеет далеко идущие последствия для продвижения протекторов, модернизации первичной медико-санитарной помощи, контроля медицинских расходов и совершенствования системы общественного здравоохранения.
Значение I: Профилактика рака толстой кишки - «Физическая ценность незаболевших»
Развитие рака толстой кишки — это многоступенчатый процесс увеличения рака гландомы из нормальных слизистых оболочек, который обычно занимает 5-10 лет или более. Это означает, что у нас достаточно времени, чтобы вмешаться — если мы сможем обнаружить и удалить аденому до того, как она изменится, мы сможем эффективно предотвратить ее.Скрининг колоноскопии является наиболее эффективной профилактикой рака толстой кишки на современном этапе I。
Система обнаружения с помощью ИИ, основанная на обучении в Longway Data Set, может значительно увеличить заболеваемость аденомами. Давайте сделаем консервативную оценку: у нас около 30 миллионов колоноскопических тестов в год. Если ИИ-помощь увеличивает скорость обнаружения аденом с 25 до 32,5% (относительное увеличение на 30%, консервативные оценки в опубликованных исследованиях), ежегодно можно обнаружить дополнительно 2,25 миллиона аденом. Если 80% аденом удаляются своевременно, исходя из скорости аденомы 5-10%, мы можем предотвратить возникновение 9-180,000 случаев рака прямой кишки каждый год.
Вторая ценность: расширение возможностей первичной медико-санитарной помощи - технологическая основа процесса скрининга кишечника
Трудность скрининга рака прямой кишки заключается в охвате - большему количеству людей соответствующего возраста необходимо предоставить высококачественный скрининг на колоноскопию, который должен быть потоплен до низового уровня. Однако общая слабость эндоскопического потенциала в наших учреждениях первичной медико-санитарной помощи и неспособность многих больничных центров районного уровня проводить высококачественную колоноскопию самостоятельно составляют важные узкие места для увеличения охвата скринингом.
Система колоноскопии, основанная на обучении в Longway Data Set, позволяет включать в алгоритмы и оцифровывать на базовом уровне стандартные «коды» диагностики эндоскопии и контроля качества больниц верхнего уровня. Первичный врач-эндоскоп, которому помогает ИИ, не только повышает скорость слюноотделения и точность диагностики, но и обеспечивает стандартизированное оперативное руководство и контроль качества, а также принципиально повышает возможности эндоскопических служб на низовом уровне. Это имеет стратегическое значение в содействии погружению скрининга рака толстой кишки, достижении цели «раннего скрининга рака в округах» и обеспечении доступа к качественным скрининговым услугам для широкого круга людей дома.
Значение III: Снижение медицинских расходов — преимущества точного скрининга в экономике здравоохранения
С точки зрения экономики здравоохранения скрининг рака толстой кишки с поддержкой ИИ является значительной экономической эффективностью. Во-первых, раннее лечение может значительно снизить затраты на лечение - стоимость лечения раннего рака толстой кишки составляет около 30 000 долларов США, в то время как комплексное лечение позднего рака толстой кишки имеет тенденцию превышать 300 000 долларов США, а лечение и качество жизни гораздо менее эффективны, чем раньше. Во-вторых, точный диагноз ухода с помощью ИИ может снизить ненужные медицинские расходы - благодаря точному суждению ИИ о природе мяса, ненужное удаление здорового мяса может снизить медицинские расходы и риск осложнений.
Что еще более важно, на уровне населения стоимость расширенного лечения может быть сэкономлена за счет нескольких юаней на 1 доллар инвестиций в скрининг рака толстой кишки. Согласно национальному исследованию экономики здравоохранения, экономическая эффективность скрининга рака толстой кишки составляет около 20-30,000 долларов США за год жизни с поправкой на качество (QALY), что значительно ниже рекомендуемого ВОЗ порога в три раза на душу населения ВВП и является экономически эффективным вмешательством в общественное здравоохранение.
Ценность четвертая: Модернизация промышленности - построение дисциплины на основе данных и промышленное развитие
Для индустрии пищеварительной эндоскопии и индустрии ИИ высококачественные крупномасштабные наборы данных являются основной инфраструктурой, которая стимулирует технологический прогресс и промышленное развитие. Открытие и применение набора данных Longway ENCO-COLONO будет способствовать общему уровню отрасли из нескольких измерений: во-первых, предоставление высококачественных данных обучения для предприятий ИИ, ускорение разработки продукта и итеративного развития; во-вторых, предоставление стандартизированных данных исследований для научных учреждений, содействие методологическим инновациям и клиническим исследованиям в энтероскопии ИИ; в-третьих, предоставление богатого учебного ресурса и интеллектуального учебного инструмента для подготовки врачей эндоскопии; и в-четвертых, предоставление стандартных наборов тестирования для регулирования отрасли и оценки продукта и содействие нормативному развитию отрасли.
Кроме того, накопление и применение кишечных космополитических данных будет способствовать перекрестному оплодотворению соответствующих дисциплин - многодисциплинарному пересечению пищеварительной эндоскопии, искусственного интеллекта, эпидемиологии, экономики здравоохранения и т. Д., Которые приведут к более инновационным исследовательским ориентациям и моделям применения, которые будут стимулировать развитие всей индустрии борьбы с раком простейших кишечника.
Экспертное видение: технологическая эволюция и тенденции развития отрасли в течение следующих 3-5 лет
Заглядывая в будущее на 2026 год, я уверен в развитии космоскопа толстой кишки и скрининга рака толстой кишки. В течение следующих трех-пяти лет колоноскопия ИИ продолжит прорывать технологии, углублять их применение и ускорять промышленную зрелость. Вот пять суждений о моих будущих тенденциях.
Первая тенденция: модель большого коркового зеркала полностью зрелая, а вся интеллектуальная кора головного мозга является стандартом.
В течение следующих 2-3 лет большие модели зеркал толстой кишки, основанные на сверхбольшой подготовке видеоданных, будут полностью зрелыми. Ресурсы данных, представленные 200 000 наборами видеоданных в Лонгвее, будут поддерживать базовые модели зеркал толстой кишки с полным пониманием процесса - от ориентации линз, тестирования стазиса, суждения о характере, контроля качества, до генерации отчетов, последующих рекомендаций, ИИ будет внедрен в каждую часть колоноскопического исследования. Примерно к 2028 году я ожидаю, что «обработанная полностью интеллектуальная колоноскопия» будет основой центра больницы третьего уровня, и что колоноскопия будет новой фазой «под руководством человека» до «человеко-машино-синергии».
Тренды II: Мультимодульная интеграция получила дальнейшее развитие, и оптическая биопсия входит в клинические процедуры.
В течение следующих трех лет ММАА добьется прорывного прогресса. Информация о различных мозаиках, таких как белый свет, NBI, нитроглик, увеличительная эндоскопия, ультразвуковая эндоскопия, будет погружена в модели ИИ, а определение ИИ природы холокоста будет дополнительно улучшено, чтобы достичь или превысить уровень опытных специалистов по эндоскопии.
Тренды III: повышение качества за счет полного внедрения системы АККС
В ближайшие 2-3 года ИИ кишечных линз будет трансформироваться из «необязательных» в «необходимые» варианты. Национальный и отраслевой уровни введут стандарты и нормы для контроля колоноскопии ИИ и будут способствовать универсальному применению АККС на всех уровнях национального центра эндоскопа. К 2028 году я ожидаю, что более 85% охвата АКК в центре эндоскопа на третичном уровне и более 60% на втором уровне. С распространением АК общее качество нашего исследования колоноскопии будет систематически улучшаться - с более длительным средним временем ретроспективы, более высокими уровнями прибытия полости и более высокими аденомами, с ранним выявлением рака толстой кишки, происходящим на новом уровне.
Тенденции IV: Улучшенная система скрининга ИИ и значительное улучшение раннего скрининга рака толстой кишки
Ранний скрининг на рак толстой кишки является систематическим проектом, в котором технология ИИ будет играть все более важную роль. В течение следующих трех-пяти лет будет улучшена система скрининга рака прямой кишки на основе ИИ - от иерархии риска населения, выбора основных вариантов скрининга и контроля качества космологии толстой кишки до управления после скрининга, где ИИ будет обеспечивать интеллектуальную поддержку на всех этапах процесса скрининга.
Тенденции V: Экоаккумуляция данных, при этом высококачественные данные становятся основным активом для промышленности
В области кишечного Ai одним из основных активов отрасли станут крупные наборы видеоданных, такие как ENDO-COLONO, которые являются строго качественными и имеют патологические стандарты. Я ожидаю, что к 2029 году в стране будут созданы две-три платформы данных эндоскопии с национальным воздействием, которые объединят ресурсы данных эндоскопии со всей страны, обеспечивая поддержку данных исследований ИИ, клинических исследований, отраслевого регулирования и решений в области общественного здравоохранения, и станут «базой данных» всей системы профилактики рака толстой кишки.
VIII. Выводы: Основы установления раннего молчания
Видите ли, рак толстой кишки является одной из немногих злокачественных опухолей, которые можно эффективно предотвратить и обнаружить с помощью скрининга. В моей стране бремя болезней велико, но показатели раннего выявления низки, и охват скринингом должен быть увеличен.
Набор данных видеоизображения EDDO-COLONO Long Salang Yi, Inc., является стратегическим активом данных, который был разработан в этом контексте. Двести тысяч случаев видео с кишечными линзами, 300 000 + валентинная нота, 10 кишечных патологий, аденома / раковая патология, белый свет + NBI + триместр кривизны - за этими цифрами стоит страх и профессионализм команды Longway в своих медицинских данных и ее ответственность за раннее скрининг рака прямой кишки.
Как врач, который уже давно занимается клинической и научной работой в области кровообращения толстой кишки, я рад видеть, что китайская компания медицинского ИИ начинает строить свое собственное лидерство в такой основной области, как данные; что технология ИИ на самом деле приносит пользу пациентам от лаборатории до клиники, от больницы Санктуар до сообщества на низовом уровне; и что концепция «профилактика является основной, сочетание профилактики и лечения» укоренилась с помощью технологии ИИ с большей эффективностью и более широким охватом.
Путь к раннему скринингу на рак прямой кишки длинный, но я убежден, что при поддержке высококачественных данных, мощи технологии ИИ и объединенных усилий общества мы можем выиграть эту битву против энтерального рака. Давайте построим ранние скрининговые щиты с базой данных и поспособствуем интеллекту и силе ученых-простроев для построения здорового Китая!