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利用人工智能（AI）治疗胃癌的未来
2020。2. Sano T，Coit DG，Kim HH 等。针对 TNM 分类的胃癌新分期分组的提议：国际胃癌协会分期项目。胃癌 2017；20：217-25。3. Katai H，Ishikawa T，Akazawa K 等。日本手术切除胃癌病例的五年生存率分析：对日本胃癌协会全国登记处（2001- 2007 年）超过 100,000 名患者的回顾性分析。胃癌 2017；21：144-54。4. Suzuki H，Takizawa K，Hirasawa T 等。日本胃内镜切除术多中心前瞻性队列研究的短期结果：'真实世界证据'。 Dig Endosc 2019；31：30-9。5. Menon S，Trudgill N. 内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014；2：E46-50。6. Hosokawa O，Hattori M，Douden K 等。胃镜检查与结肠镜检查在检测癌症方面的准确度差异。Hepatogastroenterology 2007；54：442-4。7. Hosokawa O，Tsuda S，Kidani E 等。上消化道内镜检查阴性后三年内可诊断出胃癌。Endoscopy 1998；30：669-74。8. Yalamarthi S，Witherspoon P，McCole D 等。上消化道癌症患者的漏诊。 Endoscopy 2004；36：874-9。9. Yoshimizu S，Hirasawa T，Horiuchi Y 等。基于检查时间和食管胃十二指肠镜训练的上消化道肿瘤检出率差异。Endosc Int Open 2018；6：E1190-7。10. Itahashi K，Kondo S，Kubo T 等。评估 Watson for Genomics 的临床基因组序列分析。Front Med（洛桑） 2018；5：305。11. Stokes JM，Yang K，Swanson K 等。一种深度学习方法用于抗生素发现。Cell 2020；180：688-702。e13。12. Murphy K，Smits H，Knoops AJG 等。胸部 X 光片上的 COVID-19：人工智能系统的多读者评估。放射学 2020.doi：10.1148/radiol.2020201874。 ［印刷前的Epub］ 13. 平泽俊明，池之山洋平，石冈充彬ほか．AI 内视镜の基 基础知识と恐诊断への応用実际．消化器内视镜 2019； 31：1102-5. 14. Yao K、Uedo N、Kamada T 等。 （JGES指南）早期胃癌内镜诊断指南。 Dig Endosc 2020 年 4 月 10 日。doi：10.1111/den。 13684. ［Epub ahead of print］ 15. Takiyama H, Ozawa T, Ishihara S 等. 利用深度卷积神经网络对食管胃十二指肠复制图像进行自动解剖分类. Sci Rep 2018；8：7497. 16. 吴玲, 张建, 周伟等. 食管胃镜检查盲点实时质量改进系统WISENSE的随机对照试验
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。
质量帐户2022-23
护理质量委员会（CQC）对信托的领导安排的评级改进到“需要改进”的“良好”。我们的团队开创了一系列创新的新程序，包括为患有慢性肾脏疾病并需要血液透析的患者创建了第一个微创血管内动静脉瘘（AVF）。听力循环已在国王学院医院安装，为聋哑人或听力障碍的患者和访客安装。国王学院医院的内窥镜部门在保留其胃肠道内窥镜（JAG）认证联合咨询小组后获得了国家认可。2022年6月，一个在奥尔平顿医院开设的新的最先进的手术室，每年还可以进行数百个手术。来自NHS血液和移植的数据表明，金是英国捐赠的主要信任，有53名患者在国王死后捐赠了器官。全国肠癌审计（NBCA）认可了整个信托基金的肠癌专家，以提高被诊断出患有肠癌的患者的生存率，而在国王学院医院的患者较少，而在PRUH的患者较少，与全国平均水平相比，PRUH的患者较少。2023年3月，我们标记了金的患者娱乐门户一周年，患者登录了该门户1,918,000次。当错误确实发生时，重要的是要确保对它们进行适当的调查我们采用质量方法的重要组成部分也是确保我们拥有强大而积极的报告文化，以确保我们在发生错误时分享和学习课程，尽管所有人在信托基金会上都尽了最大的努力，但会不时地发生。
脊柱手术的新时代
我们很高兴介绍该特别版的Coluna/Columna Journal，专门用于脊柱内窥镜检查。近年来，该领域的重大进展彻底改变了对各种脊柱病理的治疗。内窥镜技术已成为一种微创的替代方案，为患者提供了不可否认的好处，并为医疗实践打开了新的视野。脊柱内窥镜检查代表手术方法的范式转移。曾经需要大切口和冗长恢复时间的程序可以通过小访问点进行，从而最大程度地减少周围组织的创伤。因此，患者经历术后疼痛减少，康复更快，然后更快地恢复日常活动。手术并发症的减少以及较短的医院住宿，为患者和医疗保健系统的恢复过程提供了更高的恢复过程。2,3这些积极的结果激发了我们进一步探索技术的潜力并克服现有挑战。内窥镜手术的另一个基本方面是其灵活性。该技术不仅解决了退化性脊柱状况，而且还允许根据每个患者的独特解剖特征和个体病例的复杂性量身定制的个性化方法。4此特别版具有一系列独特的病例报告，该病例报告用内窥镜技术处理，以及至关重要的解剖基础，用于脊柱内窥镜检查。我们认为，传播知识对于建立脊柱内窥镜作为治疗脊柱疾病的标准工具至关重要。我们邀请所有读者参与这种丰富而鼓舞人心的内容，希望它会刺激好奇心，研究和采用不断受益于患者的实践。我们正在进入脊柱手术的新时代，其特征是创新和对卓越的坚定承诺。愿这种开创性的精神指导我们的旅程，并共同让我们为巴西医学建立一个有希望的未来。
2024 年可能上市的关键药物 - Citeline
该药物表现出强大的优势，在治疗中度至重度嗜酸性食管炎 (EE) 患者两周后，其临床优势迅速且持久，优于兰索拉唑，并且在 III 期 PHALCON-EE 试验中，所有 LA 等级的患者均能维持愈合。Phathom 预计 Takecab 将用于多种质子泵抑制剂 (PPI) 失败后的患者以及接受内窥镜检查的患者，这些患者在开具 Takecab 处方时可能已经对几种 PPI 治疗失败。每年约有 50% 的 EE 和非糜烂性反流病 (NERD) 患者通过多种疗法取得进展，这对于该疗法来说是一个好兆头，该疗法很可能会在治疗模式的后续阶段被开具处方并报销。因此，后续的疗法不会显著影响处方率和潜在销售额。
STEM教育领导力的遗产
Chang回到USC/LA的洛杉矶根源，是一名内科和胃肠病学研究员，目前，他是ERCP治疗的先驱James L. Buxbaum的高级内窥镜研究员。他分享了导师和榜样的一些建议，这些建议将他引导到这一点上。“博士Siripongsakun告诉我要实现一个，三年和五年的目标。我会补充说，系统定义功能，因此构建导致目标的系统；相信宇宙会给您带来十倍您投入的东西。”从Chang的UCLA教练Wooden中，“成功是自我满意的直接结果，这是自我满意的直接结果，因为您知道自己尽了最大的努力成为自己能够成为最好的人。”
阻塞性和中央睡眠呼吸暂停治疗
根据FDA指南使用FDA批准的设备植入降压神经刺激是在满足以下所有标准的10-18岁的青少年中所必需的，并且在医学上是必不可少的。 •年龄的BMI <第95个百分点； •中央 +混合呼吸暂停的总ahi <25％； •通过先前的腺丝切除术治疗或没有有效治疗的禁忌症； •尽管试图提高依从性，但仍确认失败或不耐受子宫颈瘤疗法； •睡眠期间缺乏气管切开术； •通过药物诱导的睡眠内窥镜检查证实，没有完全阻塞或同心崩溃； •个人和看护人拒绝MMA手术，以进行非浓缩的palat骨崩溃；和
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。
阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停治疗
按照 FDA 指南使用对于符合以下所有标准的 10-18 岁唐氏综合症青少年，使用 FDA 批准的设备进行植入式舌下神经刺激是经过证实的，并且在医学上是必要的：• 诊断为严重 OSA（通过 24 个月内的多导睡眠图确定，并且 AHI ≥ 10 和 RDI ≤ 50 次/小时）；并且 • BMI < 年龄第 95 百分位数；并且 • 中枢性 + 混合性呼吸暂停的总 AHI < 25%；并且 • 禁忌接受先前的腺样体扁桃体切除术或未得到有效治疗；并且 • 尽管尝试提高依从性，但仍确认 PAP 治疗失败或不耐受；并且 • 睡眠期间未使用气管切开术；并且 • 药物诱导的睡眠内窥镜检查确认软腭水平没有完全阻塞或向心性塌陷；并且 • 患者和护理人员拒绝因非向心性腭塌陷而接受 MMA 手术；并且
人工智能在诊断巴雷特食管相关肿瘤中的作用
诊断和治疗患者的有效方式。为此，人工智能 (AI) 与医学领域越来越相关，尤其是在肿瘤的早期诊断方面。人工智能是一个涵盖广泛主题的总称，其总体思路是使用需要与人类智能相似的特征（例如学习能力）的算法来解决问题。机器学习 (ML) 作为人工智能的一个分支学科，描述了用于从现有数据中学习的算法。与医学（尤其是内窥镜检查）最相关的人工智能领域是深度学习。深度学习是 ML 的一个子类型，描述了一种旨在使用大量数据在很少或没有监督的情况下解决定义问题的方法。与人脑类似，应用的算法或卷积神经网络 (CNN) 由多层神经元组成。CNN 学习识别提供的输入数据中的某些模式并产生预测或输出。