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World File Search System内窥镜
UEG 关于人工智能的立场文件
人工智能 (AI) 技术发展迅速，为胃肠病学实践和研究带来了巨大希望。目前，AI 引导的图像解释已成功用于内窥镜早期恶性病变检测、腹腔镜或内窥镜手术辅助以及个性化治疗的大数据分析。尽管如此，在全面实施之前，必须考虑复杂的挑战和可能的缺点。主要信息 • 我们欢迎欧盟委员会关于人工智能的白皮书以及对卫生部门的重视。作为代表广泛胃肠病学领域的组织，我们想强调的是，人工智能不仅为大数据带来了医疗保健的机会，也为各种手动任务带来了机会。在机器人手术和内窥镜检查中使用人工智能在胃肠病学领域尤为重要。
通过检查胃粘膜模式评估幽门螺杆菌状态：白光内窥镜和窄带成像的诊断准确性
抽象目的幽门螺杆菌感染是全球慢性胃炎的常见原因，也是发展胃恶性肿瘤的确定危险因素。预测幽门螺杆菌状况的内窥镜外观以及其诊断精度也是一个持续的研究领域。这项研究旨在建立几种粘膜特征的诊断精度，可预测幽门螺杆菌负面状态，并在内窥镜检查时为使用一个简单的预测模型。设计接受高清上胃肠道（GI）内窥镜检查而无需放大的患者。在内窥镜检查过程中，注意到存在或不存在特定的内窥镜检查结果。悉尼方案活检被用作诊断参考标准，如果采取了尿布测试。结果告知了用于产生简单诊断方法的逻辑回归模型。随后使用30例患者的同类队列对该模型进行了验证。结果招募了153名患者并完成了研究方案。活性幽门螺杆菌感染的患病率为18.3％（28/153）。简单预测模型的总体诊断准确性为80.0％，有效的幽门螺杆菌感染患者中有100％正确分类。定期安排收集静脉（RAC）的存在表现出幽门螺杆菌状态的正预测价值为90.7％，60岁以下患者的幽门螺杆菌状态上升到93.6％。结论一个简单的内窥镜模型可能是预测患者幽门螺杆菌状况的准确性，并且需要基于活检的测试。NCT02385045。RAC在胃中的存在是幽门螺杆菌阴性状态的准确预测指标，尤其是在60岁以下的患者中。试验注册号这项研究已在临床检查中注册。
展示半自动化预的有效性...
最近的研究表明，适当的手动清洁内窥镜可减少 4-6 LOGS 或 99.99% 的微生物数量和有机负荷 (Puri 2017)，这凸显了彻底的预清洁的重要性。只有通过适当的预清洁过程才能达到高水平消毒，因为这可以防止生物膜的形成。虽然预清洁过程只需要很短的时间，但它在内窥镜再处理中的重要性至关重要。如果仪器不干净，那么它肯定无法达到无菌状态。然而，其他一些研究表明，目前的再处理和过程控制程序往往不够充分和安全。最近的研究表明，其中一个主要原因是员工教育不足。(Knight 201X)可以肯定地说，当前的时间问题和缺乏正确的知识导致了当前与内窥镜感染有关的问题。手动清洁通常很有效，但在实践中难以控制。
战略计划
内镜医师可以轻松找到基于证据的、易于使用的临床实践指南，以增强和支持最佳实践决策。执业医师、研究员、住院医师、高级执业医师和医学生利用并受益于 ASGE 提供的个性化教育、培训、宣传、指导和 GI 实践管理信息。患者 ASGE 提供有关内镜手术和相关疾病的准确、全面且患者友好的医疗保健信息。由于 ASGE 医师提供高质量的内镜护理，来自各种文化背景的患者都会寻求 ASGE 成员和 ASGE 认可的高质量内镜部门。所有患者都可以立即获得高质量的 GI 护理和内镜检查，包括结肠镜检查以筛查结直肠癌和结肠镜检查以检测结直肠癌阳性。由于 ASGE 的宣传、教育和创新，更多患者的 GI 健康状况得到改善。ASGE 继续引领开发新治疗技术的创新。 ASGE 组织作为全球领先的胃肠内窥镜教育、临床培训和研究机构，ASGE 是内窥镜医师的宝贵盟友，也是胃肠道疾病诊断和治疗创新的倡导者。ASGE 是内窥镜技术、基于模拟的医学教育以及内窥镜研究设计和推广方面最前沿的组织。
用于预测早期胃癌淋巴结转移的机器学习模型不符合内窥镜可耐加固性标准
摘要背景我们开发了一种机器学习（ML）模型，以预测早期胃癌（EGC）患者淋巴结转移（LNM）的风险，这些患者不符合现有的日本内窥镜可固定性标准，并将其性能与最常见的临床风险扫描系统（Ecura System）相比。方法，我们使用了来自21家经过内窥镜亚粘膜溶解（ESD）和/或在2010年至2021年之间的21家机构的EGC患者的数据。所有切除的EGC在组织学上均未满足当前的日本内窥镜可耐加固性标准。在所有患者中，有3,506名构成了开发基于神经网络的ML模型的训练队列，而536个构成了验证队列。由接收器操作特征曲线（AUC）下的面积测量的ML模型的性能与验证队列中的ECURA系统的性能进行了比较。结果LNM率分别为14％（503/3,506）和7％（39/536），分别为培训和验证队列。ML模型在验证队列中鉴定出患有AUC为0.83（95％置信区间，0.76–0.89）的LNM患者，而ECURA系统鉴定出具有0.77的LNM的患者，其AUC为0.77（95％置信区间，0.70-0.85）（0.70-0.85）（p = 0.006）（p = 0.006，DELONG TEST）。结论我们的ML模型的性能优于ECURA系统，用于预测不符合日本内窥镜可固定性标准的EGC患者的LNM风险。迷你抽象，我们开发了一种基于神经网络的机器学习模型，该模型可预测早期胃癌患者淋巴结转移的风险，这些患者不符合内窥镜可缓解性标准。
内窥镜透性方法的定量比较手术分析和额叶 - 邻苯甲酸的方法用于外部exposu
目的是最近，内窥镜上眼睑透性方法（SETA）已成为进入海绵窦（CS）的潜在替代方法。先前的几项研究试图定量地比较传统的开放前外侧颅底接近和透性暴露。但是，这些比较仅限于骨开口和轨迹提供的暴露区域，并且无法说明随后必要的手术操作提供的主要暴露途径。作者定量地比较了额颞骨（FTOZ）方法提供的手术通道和适用的Periclinoid手术操纵后的SETA，评估每个关键结构中关键结构的手术暴露，并讨论最佳方法选择。方法SETA和FTOZ方法是在8个Cadaveric头上进行的随后适用的手术操作。颅神经（CNS）II – VI和颈内动脉的暴露长度；跨层次，额叶和上颌骨（前）三角形的空间区域；曝光总面积；并比较了攻击的角度。结果在方法之间的结果是可比的，而FTOZ方法中的访问明显更大。在方法之间，CN III，V1，V2和V3的内部暴露的长度是可比的。FTOZ方法提供了CNS IV（20.9±2.36 mm vs 13.4±3.97 mm，p = 0.023）和VI（14.1±2.44 mm vs 9.22±3.45 mm，p = 0.066）的暴露略有增加。FTOZ还提供了明显更大的垂直（44.5°±6.15°VS 18.4°±1.65°，p = 0.002）和水平（41.5°±5.40°Vs 15.3°±5.06°，P <0.001）的范围更大，因此较大的攻击范围很大，并且是显着的自由度，并且是对攻击的范围。 = 0.021）和Infratrochlear（p = 0.007）三角形，以及海绵状内部颈动脉的暴露明显更大（17.2±1.70 mm vs 8.05±2.37 mm，p = 0.001）。在FTOZ中，总暴露面积也明显更大，该面积为CS的侧壁提供了广泛的访问以及内部通路的可能性。结论这是第一个定量确定在必要的手术手术后，目标区域中FTOZ和跨渗透方法的相对优势的研究。理解这些数据将有助于根据目标病变的大小和位置选择最佳方法和操作集。
INESC TEC国际访问研究员计划INESC TEC国际访问研究员计划
在上胃肠道（GI）内窥镜检查图像中用于病变检测和分割的新型计算机视觉算法的发展代表了医学成像和诊断领域的关键进步。该研究主题着重于创建和完善算法，这些算法可以准确地识别和描绘出内窥镜图像中GI段内的各种类型的病变，即肠道化生。挑战在于处理病变的各种外观，照明的变化以及诸如气泡和碎屑之类的伪影的存在。新颖的算法将基于深层神经网络及其所有最新变化，以提高病变检测和分割的准确性和效率。从事此主题的研究人员有望为可以很好地概括在不同内窥镜设备和患者人群中概括的强大模型的发展做出贡献，从而促进广泛的临床采用。其他信息：https：//uportomy.sharepoint.com/:B:B:/g/personal/up423346_up_pt/edpoebjnmulc u_jrpgdlopgbj0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0j0JOp8eemtnygm1Bduztya？
Beaumont RCSI癌症中心胃癌
您必须在测试前几个小时快速（不吃）。您可能会有镇静剂注射以帮助您放松。躺在侧面时，局部麻醉剂将喷在喉咙的后部。您的喉咙麻木了，您的医生将轻轻通过嘴巴（内窥镜）穿过您的嘴并进入胃。内窥镜具有灯光和超声探针。超声探针使用声波来产生胃和附近器官的图片，以便您的医生可以看到任何异常的东西。也可以采集组织（活检）样品。
