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人工智能在胃肠疾病中的应用
在消化科服务中，查阅大量的内镜图像会导致医生过度劳累，间接影响诊断的准确性和决策的效率。为了减轻繁琐的工作负担，实现更全面的任务，临床对人工智能辅助工具的需求正在上升。研究人员已经开发出人工智能方法，可以自动分割内镜图像中感兴趣的病变。这些对于消化道疾病的诊断、治疗和预后具有重要价值。目前，人工智能在消化道疾病中的应用尚处于早期阶段，数据的获取、清洗和标准化是限制人工智能发展的巨大问题。而且，人工智能能否快速应用于消化道疾病，不仅取决于智能系统在临床应用中的表现，还取决于临床医护人员对人工智能的理解和接受程度。
美国胃肠学学院指南
急性胰腺炎（AP）定义为胰腺的急性炎症，是胃肠道最常见的疾病之一，导致美国入院。对于临床医生来说，重要的是要欣赏AP是异质的，在患者中的进展不同，并且通常是不可预测的。尽管大多数患者经历了持续几天的症状，但几乎五分之一的患者会继续出现并发症，包括胰腺坏死和/或器官衰竭，有时需要长时间住院，重症监护以及放射学，手术，外科手术和/或或内窥镜干预。早期管理对于识别和治疗AP患者以防止并发症至关重要。胆道胰腺炎患者通常需要手术来预防复发性疾病，如果胆管炎使疾病复杂，可能需要早期内窥镜逆行胆管造影。营养在治疗AP患者中起重要作用。解决了预防AP并发症的早期重新介绍和重要性的安全性。本指南将为AP患者的管理提供基于证据的实用方法。
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
胃肠内窥镜检查中的人工智能
将人工智能 (AI) 融入胃肠道 (GI) 内窥镜检查预示着胃肠道疾病管理的重大飞跃。人工智能应用，如计算机辅助检测和计算机辅助诊断，显著推进了胃肠道内窥镜检查，改善了早期检测、诊断和个性化治疗计划。人工智能算法在内窥镜数据分析方面表现出色，这对于传统上诊断灵敏度较低的疾病至关重要，例如不确定的胆道狭窄和胰腺癌。卷积神经网络与胆管镜检查或内窥镜超声相结合可以显著改善诊断过程，尤其是在检测恶性胆道狭窄和胆管癌方面。人工智能分析复杂图像数据并提供实时反馈的能力可以简化内窥镜检查程序，减少侵入性活检的需求，并减少相关不良事件。然而，人工智能的临床实施面临着挑战，包括数据质量问题和过度拟合的风险，这凸显了进一步研究和验证的必要性。随着技术的成熟，人工智能有望成为胃肠病学家不可或缺的工具，因此有必要将强大且经过验证的人工智能应用整合到常规临床实践中。尽管取得了显著的进步，但仍然存在诸如操作员依赖准确性和需要进行复杂检查等挑战。本综述深入探讨了人工智能在提高内窥镜诊断准确性方面的变革性作用，特别强调了其在胃肠道疾病的早期发现和个性化治疗中的实用性。
胃肠胰神经内分泌肿瘤
目的：神经内分泌肿瘤包括高分化神经内分泌肿瘤和低分化神经内分泌癌。[1] 该研究旨在报告 GEP-NET 患者的人口统计学、临床、病理和生存特征。方法：研究纳入了 2018 年至 2023 年期间在阿塞拜疆巴库 Liv Bona Dea 国际医院确诊为 GEP-NET 的患者。收集了患者数据，包括临床和组织病理学特征，包括年龄、性别、肿瘤位置、临床症状、治疗类型、ki-67 指数、分级和结果。结果：共纳入 51 名患者。患者的随访期从 3 到 74 个月不等。GEP-NET 最常见的肿瘤位置是胰腺 19（37%）。大多数肿瘤无功能（n=44，85%），只有少数肿瘤有功能（n=7，15%）。6 名（12%）患者的 Ki-67 指数较高（>20%）。我们的 18 名患者在诊断时有远处转移（35%）。最常见的转移部位是肝脏（n=17，33%）。结论：总而言之，高 ki-67 指数、功能性肿瘤、高级别和存在远处转移对我们环境中的 GEP-NET 患者的生存产生了负面影响。关键词：胃肠胰神经内分泌肿瘤，胃肠胰神经内分泌肿瘤，生存期
欧洲胃肠内镜学会 (ESGE) P
机构 1 德国奥格斯堡大学第三医学院，奥格斯堡 2 比利时鲁汶天主教大学 (KUL) 胃肠病学和肝病学系，鲁汶大学医院 TARGID 3 意大利罗马阿里恰 Ospedale dei Castelli 医院胃肠病学和消化内镜科 4 意大利罗马大学解剖学、组织学、法医学和骨科科学系 5 葡萄牙波尔图综合癌症中心和 RISE@CI-IPOP（健康研究网络）胃肠病学系 6 葡萄牙波尔图大学医学院 MEDCIDS 7 英国朴茨茅斯朴茨茅斯医院大学 NHS 基金会内镜科 8 英国伦敦伦敦大学学院医院 Wellcome/EPSRC 介入和外科科学中心 9 外科和介入科学，伦敦大学学院医院，伦敦，英国 10 胃肠服务，伦敦大学学院医院，伦敦，英国
肝素酶在胃肠功能障碍中的作用...
摘要：肝素酶（HPA）是一种β-D葡萄糖醛酸酶，属于内切糖苷酶家族，在炎症、血管生成、肿瘤转移等许多病理生理过程中发挥重要作用。当HPA表达异常高时，硫酸肝素蛋白聚糖侧链发生降解，破坏细胞屏障，导致炎症的发生发展，严重者可发生全身炎症。脓毒症是危重患者死亡的主要原因。脓毒症中，胃肠道是首发和最常受累的靶器官，常导致胃肠道功能障碍。HPA过表达已被证实会加速脓毒症进展和胃肠道功能障碍，因此推测HPA可能发挥重要作用，并可作为脓毒症胃肠道功能障碍的诊断指标。因此HPA抑制剂有望成为治疗脓毒症患者胃肠功能障碍的靶向药物，本文主要探讨HPA在脓毒症胃肠功能障碍中的作用。
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。
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。
评论文章资源受限环境下的胃肠内窥镜人工智能：现实检验
人工智能 (AI) 在胃肠病学的不同领域得到了越来越多的探索，特别是在内窥镜图像分析、癌症筛查和预测模型方面。考虑到内窥镜医师处理的大量数据和所进行的关键分析的复杂性，人工智能被广泛吹捧为常规内窥镜检查不可或缺的一部分。然而，在资源受限的环境中将人工智能应用于内窥镜检查仍然充满问题。我们使用 PubMed 数据库对涵盖人工智能在内窥镜检查中的应用以及在资源受限的环境中遇到的困难的文章进行了广泛的文献综述。我们试图在本综述中总结可能阻碍人工智能在此类环境中应用的潜在问题。希望这篇综述能让内窥镜医师和卫生政策制定者在尝试将人工智能在技术先进的环境中的进步推广到在多个层面受到限制的环境中之前，对这些问题进行思考。关键词：人工智能、自动检测、计算机辅助检测、深度学习、发展中国家、病变检测、卫生资源、卫生服务可及性。欧亚肝胃肠病学杂志 (2020): 10.5005/jp-journals-10018-1322