À l’ère de la médecine numérique, l’intelligence artificielle (IA) est progressivement devenue un moteur essentiel de l’innovation et du développement de l’industrie médicale. Dans le domaine de l'endoscopie digestive et urinaire, l'intégration de la technologie de l'IA a brisé le goulot d'étranglement du diagnostic manuel traditionnel, réalisé la transformation du « jugement subjectif » à la « précision intelligente » et ouvert un nouveau chapitre dans le diagnostic de précision des maladies digestives et urinaires. La combinaison de l'IA et de l'endoscopie améliore non seulement l'efficacité et la précision du diagnostic, mais résout également les problèmes de niveaux inégaux de cliniciens et de ressources médicales insuffisantes dans les zones reculées, favorisant ainsi l'égalisation des services médicaux.
Le diagnostic traditionnel par endoscopie digestive et urinaire repose principalement sur le jugement subjectif des cliniciens, qui est grandement affecté par des facteurs tels que l'expérience, l'énergie et le niveau professionnel des médecins. En gastro-entérologie, les lésions précoces du tube digestif (telles que le cancer gastrique précoce, les polypes intestinaux) n'ont souvent pas de caractéristiques évidentes, et il est facile de les manquer par des médecins inexpérimentés lors de l'endoscopie ; en urologie, l'identification des petits calculs urétéraux et des tumeurs précoces de la vessie nécessite une grande compétence professionnelle des médecins, et le taux d'erreurs de diagnostic est relativement élevé dans les établissements médicaux primaires. De plus, le nombre d'opérations d'endoscopie dans les grands hôpitaux est énorme et les cliniciens sont souvent confrontés au problème de la fatigue, ce qui augmente encore le risque de diagnostic manqué et erroné.
L'émergence de la technologie de diagnostic endoscopique assistée par l'IA-a résolu efficacement les problèmes ci-dessus. En entraînant un grand nombre de données d'images endoscopiques (y compris les tissus normaux, les lésions bénignes, les lésions malignes, etc.), les algorithmes d'IA peuvent rapidement identifier et marquer les tissus anormaux, et même distinguer des différences subtiles entre les lésions bénignes et malignes, ce qui est difficile pour un diagnostic manuel. À l'heure actuelle, les systèmes d'endoscopie assistés par IA-ont été largement utilisés dans le diagnostic des polypes du tube digestif, du cancer gastrique précoce, du cancer de la vessie, des tumeurs urétérales et d'autres maladies, montrant d'excellentes performances cliniques.
En prenant comme exemple le système d'endoscopie gastro-intestinale assisté par l'IA-, le système peut réaliser une détection-en temps réel des lésions gastro-intestinales pendant l'opération d'endoscopie. Lorsque l'endoscope capture des images du tube digestif, l'algorithme d'IA peut analyser les images en quelques millisecondes, marquer la zone de lésion suspectée avec un cadre rouge et inviter le clinicien à se concentrer sur l'observation. Selon les données cliniques, le système peut améliorer le taux de détection du cancer gastrique précoce de 20 %-30 % et le taux de détection des polypes intestinaux de plus de 15 %, en particulier pour les petits polypes d'un diamètre inférieur à 5 mm, ce qui a un effet auxiliaire plus évident. En urologie, le système de diagnostic urétéroscopique assisté par IA peut identifier avec précision les minuscules calculs urétéraux et les tumeurs urétérales précoces, et peut faire la distinction entre les calculs et les tissus tumoraux, fournissant ainsi une base fiable aux cliniciens pour formuler des plans de traitement.
Le principal avantage de l'endoscopie assistée par l'IA- réside dans sa "haute efficacité, sa haute précision et sa continuité". Contrairement aux cliniciens qui ressentiront de la fatigue après un travail à long terme-, le système d'IA peut maintenir un niveau de diagnostic stable 24 heures sur 24, ce qui est particulièrement important pour les examens physiques-à grande échelle et les opérations d'endoscopie-à grand volume. De plus, le système d'IA peut enregistrer et analyser les images endoscopiques en détail, générer automatiquement un rapport de diagnostic et réduire la charge de travail des cliniciens, leur permettant ainsi de se concentrer davantage sur le traitement des patients.
Cependant, la vulgarisation et l'application de l'endoscopie assistée par l'IA-sont encore confrontées à certains défis. D'une part, la formation d'algorithmes d'IA nécessite un grand nombre de données d'images endoscopiques étiquetées de haute-qualité, mais les ressources de données actuelles sont relativement dispersées et il y a un manque de normes unifiées ; d’un autre côté, l’interprétabilité des résultats du diagnostic de l’IA est insuffisante et les cliniciens doivent encore porter leur jugement final sur la base de leur propre expérience, ce qui limite la promotion ultérieure de la technologie de l’IA. De plus, le coût des équipements d’IA est relativement élevé, ce qui est difficile à supporter pour certaines institutions médicales primaires.
Avec l'amélioration continue de la technologie de l'IA et l'amélioration progressive des normes en matière de données médicales, ces problèmes seront progressivement résolus. À l'avenir, l'endoscopie assistée par l'IA évoluera vers des orientations plus intelligentes et personnalisées. La combinaison de l’IA et du big data permettra de prédire et d’intervenir précocement sur les maladies digestives et urinaires ; l'intégration de l'IA et de la technologie robotique permettra un fonctionnement intelligent de l'endoscopie, améliorant encore la précision et la sécurité du traitement. On pense qu'avec l'intégration profonde de l'IA et de la technologie de l'endoscopie, le diagnostic de précision et le niveau de traitement des maladies digestives et urinaires seront considérablement améliorés, offrant ainsi de meilleurs services médicaux aux patients.
