Di era pengobatan digital, kecerdasan buatan (AI) secara bertahap menjadi kekuatan pendorong utama bagi inovasi dan pengembangan industri medis. Di bidang endoskopi pencernaan dan saluran kemih, integrasi teknologi AI telah memecahkan hambatan diagnosis manual tradisional, mewujudkan transformasi dari "penilaian subjektif" menjadi "presisi cerdas", dan membuka babak baru dalam diagnosis presisi penyakit pencernaan dan saluran kemih. Kombinasi AI dan endoskopi tidak hanya meningkatkan efisiensi dan keakuratan diagnosis tetapi juga memecahkan masalah ketidaksetaraan jumlah dokter dan kurangnya sumber daya medis di daerah terpencil, sehingga mendorong pemerataan layanan medis.
Diagnosis endoskopi pencernaan dan saluran kemih tradisional terutama bergantung pada penilaian subjektif dari dokter, yang sangat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti pengalaman, energi, dan tingkat profesional dokter. Dalam gastroenterologi, lesi awal pada saluran pencernaan (seperti kanker lambung dini, polip usus) seringkali tidak memiliki ciri yang jelas, dan mudah terlewatkan oleh dokter yang tidak berpengalaman selama endoskopi; dalam urologi, identifikasi batu ureter kecil dan tumor kandung kemih dini memerlukan kemampuan profesional dokter yang tinggi, dan tingkat kesalahan diagnosis relatif tinggi di institusi medis primer. Selain itu, jumlah operasi endoskopi di rumah sakit besar sangat banyak, dan dokter sering kali menghadapi masalah kelelahan, yang selanjutnya meningkatkan risiko kesalahan diagnosis dan kesalahan diagnosis.
Munculnya teknologi diagnosis endoskopi berbantuan AI telah memecahkan masalah di atas secara efektif. Dengan melatih sejumlah besar data gambar endoskopi (termasuk jaringan normal, lesi jinak, lesi ganas, dll.), algoritma AI dapat dengan cepat mengidentifikasi dan menandai jaringan abnormal, dan bahkan membedakan perbedaan halus antara lesi jinak dan ganas, sehingga sulit untuk diagnosis manual. Saat ini, sistem endoskopi berbantuan AI-telah banyak digunakan dalam diagnosis polip saluran pencernaan, kanker lambung dini, kanker kandung kemih, tumor ureter, dan penyakit lainnya, menunjukkan kinerja klinis yang sangat baik.
Dengan menggunakan-sistem endoskopi gastrointestinal berbantuan AI sebagai contoh, sistem ini dapat mewujudkan-deteksi lesi gastrointestinal secara real-time selama operasi endoskopi. Saat endoskopi menangkap gambar saluran pencernaan, algoritme AI dapat menganalisis gambar tersebut dalam hitungan milidetik, menandai area yang dicurigai terkena lesi dengan bingkai merah, dan meminta dokter untuk fokus pada observasi. Menurut data klinis, sistem ini dapat meningkatkan tingkat deteksi kanker lambung dini sebesar 20%-30%, dan tingkat deteksi polip usus lebih dari 15%, terutama untuk polip kecil dengan diameter kurang dari 5mm, yang memiliki efek tambahan yang lebih jelas. Dalam urologi, sistem diagnosis ureteroskopi berbantuan AI dapat secara akurat mengidentifikasi batu ureter kecil dan tumor ureter dini, serta dapat membedakan antara batu dan jaringan tumor, sehingga memberikan dasar yang dapat diandalkan bagi dokter untuk merumuskan rencana pengobatan.
Keuntungan inti endoskopi berbantuan AI{0}}terletak pada "efisiensi tinggi, akurasi tinggi, dan kontinuitas". Berbeda dengan dokter yang akan mengalami kelelahan setelah-bekerja jangka panjang, sistem AI dapat mempertahankan tingkat diagnostik yang stabil selama 24 jam sehari, yang sangat penting untuk-pemeriksaan fisik skala besar dan-operasi endoskopi bervolume tinggi. Selain itu, sistem AI dapat merekam dan menganalisis gambar endoskopi secara detail, membuat laporan diagnostik secara otomatis, dan mengurangi beban kerja dokter, sehingga mereka lebih fokus pada perawatan pasien.
Namun, mempopulerkan dan penerapan endoskopi{0}}yang dibantu AI masih menghadapi beberapa tantangan. Di satu sisi, pelatihan algoritme AI memerlukan sejumlah besar-data gambar endoskopi berlabel berkualitas tinggi, namun sumber daya data saat ini relatif tersebar, dan kurangnya standar terpadu; di sisi lain, interpretasi hasil diagnosis AI masih belum memadai, dan dokter masih perlu membuat keputusan akhir berdasarkan pengalaman mereka sendiri, sehingga membatasi promosi lebih lanjut dari teknologi AI. Selain itu, biaya peralatan AI relatif tinggi, sehingga sulit ditanggung oleh beberapa institusi medis primer.
Dengan peningkatan berkelanjutan pada teknologi AI dan peningkatan standar data medis secara bertahap, masalah-masalah ini akan teratasi secara bertahap. Di masa depan, endoskopi yang dibantu AI-akan bergerak menuju arah yang lebih cerdas dan personal. Kombinasi AI dan data besar akan mewujudkan prediksi dan intervensi dini penyakit pencernaan dan saluran kemih; Integrasi teknologi AI dan robot akan mewujudkan pengoperasian endoskopi yang cerdas, sehingga semakin meningkatkan akurasi dan keamanan pengobatan. Diyakini bahwa dengan integrasi mendalam antara AI dan teknologi endoskopi, diagnosis presisi dan tingkat pengobatan penyakit pencernaan dan saluran kemih akan ditingkatkan secara komprehensif, sehingga memberikan layanan medis yang lebih baik kepada pasien.
