内窥镜领域的人工智能突破

Published December 18, 2024

Updated April 3, 2026

Zac Amos

人工智能（AI）在医疗领域具有巨大的潜力。特别是在内窥镜检查等常见但需要复杂分析和专家见解的程序中，人工智能的价值尤为突出。医疗行业也没有忽视这一机会，早期在内窥镜检查中应用人工智能已经取得了令人乐观的结果。

内窥镜检查是使用一根薄而柔软的管子，配备有摄像头和光源，来检查患者身体的过程。虽然检查过程本身相对简单，但理解图像可能很有挑战性。人工智能已经在多个方面提供了解决方案。

1. 改进的异常检测

人工智能在内窥镜检查中最显著的突破是机器学习如何改进检测。内窥镜通常搜索小的异常，如癌前性息肉或病变。早期研究表明，机器学习可以比人类更准确地检测这些警告信号。

早在 2017 年，人工智能算法就可以以 86% 的准确率检测出息肉，而专家医生只达到 74% 的准确率。从那时起，机器学习模型已经达到 96.4% 的准确率。这些系统也可以发现人类可能忽略的异常。

在实践中，人工智能模型不会取代专家。然而，医生可以使用它们来增强对诊断的信心，而无需耗时的过程。因此，医疗系统可以在患者病情的时间线上更早地提供帮助，导致结果更好。

人工智能在内窥镜检查中的准确性不仅仅是一个好处。机器视觉模型也擅长于分类——或区分不同的异常类型。

分类很重要，因为不同类型的息肉或病变需要不同的治疗方法。因此，人工智能模型可以通过检测微妙的差异来确保人们得到他们真正需要的照顾。

一个神经网络可以以高达 87% 的准确率区分结肠息肉，这与专家病理学家不相上下。使用这个模型，医生可以在不需要额外审查的情况下诊断患者，导致更快、更准确的治疗。在人工智能和初始诊断不同的情况下，额外的意见可以帮助工作人员考虑其他可能性以提高诊断的信心。

值得注意的是，内窥镜人工智能不仅准确，还很快。虽然确定性是医疗诊断中最重要的事情，但速度也很重要。更快的过程意味着治疗可以更快开始，医生可以在更短的时间内看到更多的患者。

一些神经网络已经被证明可以实时检测息肉，消除了对更大信心的需求。其他算法可能无法提供即时结果，但可以在几分钟内完成，而不是实验室程序需要的几个小时或几天。

当医生可以在不花费额外时间的情况下改进检测和分类时，它会导致患者结果显著改善。除了更早的治疗外，时间节省还可以让受限的劳动力为更多的患者服务，使人员短缺的影响减小。

人工智能在内窥镜检查中的应用超出了检查本身。防止检查之间的交叉污染也很重要，因为大约每 1,000 名结肠镜检查患者中就有一人会因该过程而感染。人工智能可以通过确保干净、安全的存储和消毒来帮助解决这个问题。

智能干燥柜采用 HEPA 过滤、正压和类似步骤来干燥和消毒内窥镜。算法可以通过实时监测内部条件来进一步改进它们，然后根据需要调整设置以维持无菌存储，当柜门打开和关闭时。

或者，人工智能可以预测设备故障并在问题损害内窥镜清洁度之前提醒工作人员。这样的过程已经在智能家居和工业 HVAC 设备中很常见，但在医疗领域，它们可以防止感染并改善整体健康。

人工智能也是一个有用的培训工具。内窥镜检查是一个复杂、专业的过程，但为潜在专家提供必要的技能和知识的过程往往太慢，无法跟上日益增长的需求。考虑到美国单独到 2036 年将缺乏 86,000 名医生，有些事情需要改变。

由于人工智能非常准确，因此它是向学员展示各种息肉、病变或其他异常的外观的有用方法。来自没有那么多专家或其他培训设备的地区的医生将从这种用例中受益最多。通过使用人工智能作为指南，他们可以快速提高检测和分类技能。

随着人工智能简化专家培训，内窥镜检查和相关护理将变得更加可靠和可及。这种转变可能会对不同人群之间的医疗服务获取障碍产生影响。

尽管人工智能在内窥镜检查中有益，但它也有一些缺点。偏斜的训练数据可能导致人工智能放大人类偏见，许多历史医疗记录缺乏平等的代表性。因此，这些工具可能无法可靠地应用于每个患者人群。

收集足够的数据来训练这些模型也可能引入隐私问题。医疗行业面临着严格的患者数据安全法规，因此平衡模型可靠性与网络安全和合规性可能会很困难。

过度依赖人工智能引入了另一个问题——这些诊断工具非常准确，但不完美。医生可能会随着时间的推移变得自满，并照字面理解人工智能的输出，导致草率的筛查和潜在的误诊。这种用例将抵消使用该技术的好处。

幸运的是，有一种安全的前进方式。一旦医疗组织认识到这些缺点，他们就可以建立更安全的人工智能政策，以减轻负面影响，同时利用好处。

训练过程中更大的谨慎是至关重要的。一个多元化的团队必须监督开发并定期审计算法以发现和纠正偏见趋势。在此阶段，团队还可以使用合成数据来保护患者隐私，同时提供更大的训练数据库。使用合成数据训练的模型可以比其他模型更准确，因此，即使不考虑隐私和偏见问题，它也可能是最好的前进方式。

最后，医疗系统必须培训医生小心使用人工智能。他们必须强调人类专家始终应该有最后的发言权，并教导专业人员了解人工智能的缺点，以防止他们过度依赖该技术。

虽然仍然存在挑战，但很难忽视人工智能在内窥镜检查中的潜力。一些医院网络已经在定期使用人工智能辅助筛查，而随着技术的改进，其采用率可能会扩大。更广泛的使用将导致相关数据集的增长和额外的最佳实践的发展。

随着这些趋势的继续，人工智能可能会重塑内窥镜领域。这些程序将变得更加准确、精确、可及、效率高和安全。医生和患者都将从这种转变中受益。