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人工智能在胃肠内窥镜检查中的作用不断演变
人工智能 (AI) 是不同技术的结合，使机器能够以类似人类的智能水平感知、理解和学习。人工智能技术最终将增强人类的能力，为机器提供真正的自主权，减少错误，提高生产力和效率。人工智能看起来很有前途，这个领域充满了发明和新奇的应用；然而，机器学习的局限性表明谨慎乐观是正确的策略。人工智能也正被纳入医学领域，通过加快流程和实现更高的准确性来改善患者护理，从而实现最佳患者护理。使用深度学习技术的人工智能已被用于识别、区分包括胃肠内窥镜检查在内的多个医学领域的目录图像。胃肠内窥镜检查领域涉及在各种胃肠内窥镜设备系统的帮助下使用图像分析对各种消化系统疾病进行内窥镜诊断和预测。基于人工智能的内窥镜系统可以根据其训练和验证可靠地检测并提供有关胃肠道病理学的关键信息。这些系统可以使胃肠病学实践在未来几年内变得更容易、更快、更可靠，并减少观察者之间的差异。然而，认为这些系统将取代人类决策取代胃肠内窥镜医师的想法在不久的将来似乎并不可信。在这篇评论中，我们讨论了人工智能和相关的各种技术术语、胃肠内窥镜检查中不断发展的作用以及未来的可能性。
研究肠内黑色素瘤中癌症干细胞的进展
摘要：卵巢黑色素瘤是成年眼中最常见的恶性肿瘤，主要是在脉络膜中，但也是虹膜和纤毛体。近一半的患者发现了遥远的转移。癌症干细胞是一种具有自我更新和多向分化能力的细胞，与肿瘤侵袭和转移有关。尽管在其他肿瘤中，癌症干细胞的概念相对成熟，但其存在和葡萄膜黑色素瘤中的验证方法仍然不确定。在癌症干细胞的存在下更深入的及其机制可能揭示了治疗紫veal黑色素瘤的新策略。本文回顾了癌症干细胞的概念及其在尿中黑色素瘤中的研究进展，包括鉴定，可能的标记，癌症干细胞靶向药物治疗以及该领域的争议和前景。关键词：紫美黑色素瘤，癌症干细胞，标记，药物治疗
肠内通信的混合生物监测系统
摘要 - 这项工作提出了一个综合的电化学和电生理生物监测系统，使能够沿肠道脑轴（GBA）进行分子信号的研究。体外肠道细胞培养物为研究肠道生理学提供了可控制的，可访问的平台。同样，离体cray鱼腹神经绳为神经信号传导的电生理研究提供了模型。在第一次，我们的系统集成了这些平台，以便研究从肠道到神经系统的信号传导，这些信号传导会影响大脑。The platform consists of two interconnected modules: (I) the electrochemistry module (ECM), mimicking a Transwell platform for cell growth and enabling neurotransmitter (serotonin (5-HT)) detection, and (II) the electrophysiology module (EPM), hosting a dissected crayfish nerve cord and allowing electrode accessibility for the assessment of nerve responses to 5-ht。通过在体温（38℃）附近的可靠加热器（38℃），跨膜膜修改中纳入良好的细胞来帮助整个系统的整合，以改善分子扩散（450倍），同时保持良好的细胞兼容性，并保持良好的细胞兼容性，并从ECM中进行精确控制的5-HT运输。这项工作实现了模块的特定环境控制，最终将使肠道和神经细胞之间的分子信号转导研究，以促进对GBA内两个组织的实时监测。[2020-0151]
胃肠内窥镜检查中的人工智能
人工智能 (AI) 正在迅速融入现代技术和临床实践。尽管还处于起步阶段，但 AI 已成为临床实践应用的热门研究课题。多个医学领域都已开始考虑未来 AI 辅助诊断和病理学应用的可能性。在胃肠病学领域，AI 已被研究作为辅助风险分层、诊断和病理鉴定的工具。具体而言，AI 已成为内窥镜检查领域的一大热门，因为它是一项具有巨大潜力的技术，有望彻底改变现代胃肠病学家的实践。从癌症筛查到自动报告生成，AI 已涉及现代内窥镜检查的各个方面。在这里，我们回顾了内窥镜检查中具有里程碑意义的 AI 发展。从广泛的定义开始，以加深理解，我们将总结 AI 研究的现状及其潜在应用。随着创新的快速发展，本文涉及自千禧年初首次评估以来 AI 辅助内窥镜检查的显著进步，以及这些 AI 模型可能对现代临床实践产生的潜在影响。与任何新技术的讨论一样，要成功应用临床 AI 工具，还必须了解其局限性。Clin Endosc 2020；53：132-141
人工智能辅助诊断在胃肠内镜领域的现状及未来挑战
注：NBI，窄带成像；FICE，富士智能彩色增强；BLI，蓝激光成像；LCI，联动彩色成像；SM2，黏膜下侵犯局限于500μm的胃癌；AUC，受试者工作特征曲线下面积。