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基于AI背景框架的良性溃疡性结直肠疾病的快速内镜诊断准确度高 | 消化研究展播

2025-03-21作者：论坛报小塔资讯

原创

成果名称：基于人工智能背景框架的良性溃疡性结直肠疾病的快速内镜诊断

Rapid Endoscopic Diagnosis of Benign Ulcerative Colorectal Diseases With an Artificial Intelligence Contextual Framework

发表期刊：《胃肠病学》（Gastroenterology）杂志（1区，IF 26.3）

通讯作者：刘思德

主要作者单位：南方医科大学南方医院

研究解读

2024年8月，消化内科刘思德教授研究团队的原创论文“Rapid Endoscopic Diagnosis of Benign Ulcerative Colorectal Diseases with an Artificial Intelligence Contextual Framework”被《胃肠病学》（Gastroenterology）杂志（1区，IF 26.3）在线发表。

良性溃疡性结直肠疾病（UCDs），如溃疡性结肠炎、克罗恩病、缺血性结肠炎和肠结核，具有相似的表型，但病因和治疗策略不同。为了准确鉴别UCDs，本研究假设情境学习对增强人工智能模型在不同的空间情境中区分病变细微差异的能力至关重要。

研究回顾性地收集了经确认的UCDs患者和健康对照的白光结肠镜检查数据集。我们开发了一个多类情境分类（MCC）模型，该模型通过将单个病变区域周围的组织对象情境和来自其他内镜帧的空间信息（视频级别）纳入统一框架，能够区分上述UCDs和健康对照。内部和外部数据集被用来验证模型的性能。

训练数据集包括762例患者，内部和外部测试队列分别包括257例患者和293例患者。MCC模型在内部测试集上提供了快速的参考诊断，平均受试者工作特征曲线下面积（图像级别：0.950和视频级别：0.973）和平衡准确度（图像级别：76.1%和视频级别：80.8%）均较高，优于初级内镜医师（准确度：71.8%，P < .0001）且与专家相似（准确度：79.7%，P = .732）。MCC模型在外部测试数据集上达到了0.988的受试者工作特征曲线下面积和85.8%的平衡准确度。

该研究提示，这些结果使得该模型能够融入常规内镜工作流程，并且情境框架可以被采纳用于诊断其他密切相关的疾病。

每一项临床研究都倾注着研究团队的心血结晶。学习过后，您是否有所收获？或有疑问想与主创团队分享？请在评论区留言，期待与您交流！

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