在结肠镜检查 AI 能够大规模地从实验室发展到临床之前——并在此过程中赢得监管部门的批准——它必须在多个机构进行的众多大型临床试验中展示其诊断能力。

这是两位学术胃肠病学家的结论，他们回顾了文献并在胃肠内镜治疗进展中发表了一份报告。

最近的大量研究已经确立了人工智能在挽救结肠直肠癌生命方面的前景：该技术已被证明可以帮助内窥镜操作员检测和表征结肠直肠息肉。

然而，作者指出，迄今为止展示的大多数算法都是在小到足以引起人们怀疑由于选择偏差和非随机化导致的偏斜输出的图像数据集上进行训练的。

主要作者、密苏里大学医学博士 Nasim Parsa 和不列颠哥伦比亚大学医学博士 Michael Byrne 分析了两个主要类别的人工智能结肠镜检查研究——息肉检测和息肉表征。

对于前者，用于检测结直肠息肉的人工智能 (AI CADe)，作者搜索了比较 AI CADe 与传统结肠镜检查的随机对照试验。他们发现了八个符合他们的标准，所有这些都发现 AI CADe 捕获了明显更多的腺瘤(具有癌变潜力的息肉)。

在其中一项研究中，“更好”的腺瘤检出率反映了人工智能对非常小的腺瘤的检测。

然而，AI CADe 在检测超过 10 毫米的息肉时并不比操作者的眼睛敏锐。此外，AI CADe 标记了更多的低风险增生性息肉，但在标记晚期腺瘤或无蒂锯齿状病变(具有癌变风险升高的扁平息肉)方面表现不佳。

当谈到使用人工智能来帮助表征结直肠息肉 (CADx) 时，结果一致更倾向于新兴技术。

例如，一项研究发现添加 CADx 作为支持工具可以显着提高实习医生的诊断准确性。

另一项研究发现，使用 CADx 增强医生的专业知识将内窥镜医师的诊断准确度从 83% 提高到 89%。

Parsa 和 Byrne 报告说：“内窥镜新手的进步最大(73.8% 到 85.6%)，几乎达到专家的准确性(89.0%)。”