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World File Search System息肉
患有结直肠癌、非典型白血病、脑肿瘤和
CHEK2 和 JAK2 表达水平越高，直肠腺癌、肺鳞状细胞癌、乳腺癌、卵巢癌和其他几种癌症患者的生存期就越长。有研究表明，由于 CHEK2 和 JAK2 表达降低或缺失而导致的基因组改变可能会加剧癌症进展并预示患者生存期较差。在本报告中，我们介绍了一例 35 岁患者的临床病例，该患者患有多发性肿瘤，病程呈侵袭性，其基因分析显示，CHEK2 基因存在生殖细胞突变、体细胞 JAK2V617F 以及腺瘤性结肠息肉 (APC) 基因中意义不明确的生殖细胞新变异，考虑到该变异的基因组位置，这种变异可能是导致患者罹患息肉病和髓母细胞瘤的原因。也有可能两个生殖细胞突变（CHEK2 和 APC）导致患者同时出现两种疾病，并且临床病程较差。
2 型糖尿病与...之间存在关联。
单纯疱疹病毒 (HSV) 与 2 型糖尿病 (T2DM) 之间的关系仍不确定。本研究旨在调查斯里兰卡患有口腔纤维上皮息肉的男性患者中 2 型糖尿病与 HSV 阳性之间的联系。我们从斯里兰卡六个省的九个口腔颌面科室收集了 25 名纤维上皮息肉患者的样本。组织样本取自冷冻切除活检以防止污染，并使用实时 PCR 检测 HSV-DNA。通过预先测试的、访谈员管理的问卷收集社会人口统计信息、临床病史和当前医疗状况的数据。结果表明，44% 的样本中存在 HSV-DNA，其中 66.67% 为 HSV-1，33.33% 为 HSV-2。有趣的是，2 型糖尿病与单纯疱疹病毒 DNA 的存在之间存在统计学上的显著关联。这项回顾性研究的结果值得进一步调查以验证结果并在控制混杂变量的同时在更大的样本量中探索其含义。
探索内窥镜检查的新领域
亮点： 最先进的讲座 针对胃肠道研究员的实践研讨会（EUS 和 ERCP） 现场内窥镜检查：介入性 EUS 和 ERCP EUS 引导下的胆道引流 经口内镜肌切开术 (POEM) Stretta 手术 (GERD) 结直肠息肉的高级成像 上消化道运动研讨会 GIA（内窥镜护理）研讨会
人工智能提高腺瘤检测率-...
背景：人工智能辅助结肠镜检查 (AIAC) 作为辅助结肠镜检查期间息肉检测的工具而备受关注。由于使用不同模块的出版物有限，其临床益处仍不确定。方法：在新西兰奥克兰的私人内镜中心 Waitematā Endoscopy 进行了一项单中心回顾性研究。13 位经验丰富的内镜医师首次使用了 Olympus Endo-AID 模块。将 2021 年 3 月 10 日至 2021 年 4 月 23 日期间 AIAC 的结果与随后 2021 年 4 月 27 日至 2021 年 6 月 20 日期间非 AI 常规结肠镜检查 (CC) 对照组进行了比较。结果：总共将 213 个 AIAC 与 213 个 CC 进行了比较。患者基线年龄、性别、手术指征、肠道准备评分和操作员的专业（胃肠病学家或外科医生）匹配良好（p>0.05）。 AIAC 组的停药时间明显长于 CC 对照组（15 分钟 vs 13 分钟；p<0.001）。AIAC 组的腺瘤检出率 (ADR) 明显高于 CC 组（47.9% vs 38.5%；比值比 1.59；95% CI [1.05–2.41]；p=0.03）。两组间总体息肉检出率 (PDR) 相似（70% vs 70%；p=0.79）。两组间息肉大小、位置和其他组织学分析无显著差异。结论：与传统结肠镜检查相比，AI 辅助结肠镜检查显著改善了 ADR。需要进一步研究以了解其效用及其对长期临床结果的影响。I
基于人工智能的结肠镜撤出技术评估：一种测量和提高折叠检查质量的新方法
通过结肠镜检查早期发现和切除腺瘤性息肉仍被认为是预防结直肠癌 (CRC) 的金标准。然而，25% 的腺瘤在检查中被遗漏，这与间隔 CRC 显著相关 [1, 2]。一些研究表明，更高质量的结肠镜退出技术与更低的腺瘤漏诊率相关，并且四项互补的技能有助于提高结肠镜筛查中的检查质量：1) 折叠检查，2) 黏膜清洁，3) 管腔扩张，和 4) 观察时间的充分性 [3]。据报道，作为主要因素，折叠检查与由于结肠镜检查盲点而未出现在视野中的息肉显著相关 [4]。因此，强烈建议在结肠镜检查期间进行折叠检查以评估结肠镜退出技术。然而，缺乏质量监督体系给结肠镜检查质控带来很大挑战。近年来，深度卷积神经网络（DCNN）已成功用于息肉的实时检测，以及肠道准备、拔出速度和拔出时间的评估[5-8]。这些研究表明人工智能（AI）可以间接提高结肠镜检查的质量控制。然而，到目前为止，还没有研究报道使用DCNN对结肠镜拔出技术进行褶皱检查质量（FEQ）评估。本研究旨在开发一种基于人工智能的结肠镜拔出技术FEQ评估系统，并确定该系统对FEQ的评估与专家确定的全结肠FEQ评分之间的关系。我们还旨在分析 FEQ 评分与历史腺瘤检测率 (ADR) 和个体结肠镜检查医师平均退出时间之间的关系，并评估使用基于 AI 的系统是否可以改善临床实践中的 FEQ。
胶囊内窥镜的未来：人工智能和其他技术进步的作用
胶囊内镜检查因其便利性和无创性而彻底改变了小肠疾病的治疗。胶囊内镜检查是评估不明原因胃肠道出血、克罗恩病、小肠肿瘤和息肉综合征的常用方法。然而，繁琐的读取过程、对小肠病变的忽视以及缺乏运动是扩大其应用的主要障碍。随着人工智能的最新进展，一些研究报告了卷积神经网络系统在诊断各种小肠病变（包括糜烂/溃疡、血管扩张、息肉和出血性病变）方面的良好性能，这减少了胶囊内镜检查解释所需的时间。此外，结肠胶囊内窥镜和磁力驱动的胶囊内窥镜运动已被用于临床应用，并且已经推出了用于主动运动、活检或治疗方法的各种胶囊内窥镜原型。在本综述中，我们将讨论胶囊内窥镜领域人工智能的最新进展，以及对胶囊内窥镜其他技术改进的研究。Clin Endosc 2020;53:387-394
对水交换和人工智能的回顾......
摘要 在过去十年中，水交换 (WE) 和人工智能 (AI) 取得了重大进展。WE 显著提高了腺瘤的检测率，而 AI 有可能帮助内镜医师检测到更多的息肉和腺瘤。我们使用以下关键词在 PubMed 上进行了电子文献检索：水辅助和水交换结肠镜检查、腺瘤和息肉检测、人工智能、深度学习、神经网络和计算机辅助结肠镜检查。我们回顾了 2010 年至 2020 年 5 月期间以英文发表的相关文章。从所审查出版物的参考文献列表中手动搜索了其他文章。我们讨论了 WE 和 AI 的最新进展，包括它们的优点和局限性。AI 可以减轻限制 WE 潜力的操作员相关因素。通过提高肠道清洁度和改善可视化，WE 可以提供优化 AI 在结肠镜检查中性能的平台。WE 和 AI 的优势可以相互补充，尽管它们各有弱点，但可以最大限度地提高腺瘤的检测率。
议程手册 - ARS 第 70 届年会
周六，我们将需要 4 个分组讨论室来展示令人印象深刻的演讲。您将有机会参加涵盖颅底和眼眶疾病、医疗和手术结果、慢性鼻窦炎的细胞机制、息肉管理、微生物组、哮喘、嗅觉、健康的社会决定因素、鼻腔动力学和过敏等主题的演讲。关键小组将在这些分组讨论室中重点介绍几个发人深省的话题。寻找涵盖鼻炎、皮肤点刺测试与体外测试、ARS 发起研究的未来、息肉管理、免疫抑制患者的慢性鼻窦炎管理、AERD 管理、诱导化疗的作用以及鼻窦恶性肿瘤不断发展的全身疗法的小组。我也很高兴地宣布一个非常切题的 DEI 小组将讨论在这个不断变化的环境中追求包容性。为了结束这一天，我们的国际委员会召集了世界各地的专家，他们将讨论非 2 型 CRS 炎症的管理。最后，我们与 AAOA 重聚，他们主持并主持了 AAOA/ARS 联合小组讨论。这次讨论肯定会很热门：空鼻综合症。
a-1706-6174.pdf - Thieme Connect
结直肠癌 (CRC) 是全球第三大癌症死亡原因 [1]。通过结肠镜检查发现和切除癌前病变可有效降低 CRC 的死亡率 [2]。然而，最近的一项荟萃分析显示，22% 的结肠直肠腺瘤在筛查结肠镜检查中被漏诊，而这些漏诊的病变是大多数间期 CRC 的病因 [3]。导致腺瘤漏诊的主要独立问题有两个：1) 未能识别息肉（认知限制）；2) 存在盲点（技术缺陷）[4]。计算机辅助技术——计算机辅助检测 (CADe) 和计算机辅助质量改进 (CAQ) 系统的发展使得腺瘤检出率 (ADR) 得到提高；CADe 旨在增强认知性能，而 CAQ 旨在避免技术缺陷 [5 – 9]。尽管这些技术在改善ADR方面显示出令人鼓舞的结果，但现有证据也揭示了这两种技术的缺陷[7,10]。即使病变在视野内，由于人类认知的限制，它们也可能被遗漏[11]。例如，视野内的息肉可能由于不显眼、仅短暂可见或出现在屏幕边缘而被忽视[12]。基于深度学习的CADe系统可以通过在内窥镜监视器上实时显示识别癌前息肉的视觉警报来改善ADR[5-7,13]。然而，尽管CADe有效，但先前的一项随机研究报告称，CADe辅助结肠镜检查中腺瘤的漏诊率高达18%[7]。同样，非可视化是漏诊的主要原因，因为病变可能在结肠镜检查期间隐藏在褶皱或碎片后面。此类不可见病变可通过细致的黏膜检查技术更好地暴露，而细致的黏膜检查技术需要稳定且缓慢的撤出速度。快速撤出是导致结肠镜检查盲点的重要技术故障[14]。计算相似度为
Hassan, C.、Sharma, P.、Mori, Y.、Bretthauer, M.、Rex, DK、Repici, A.、Spadaccini, M.、Selvaggio, C.、Antonelli, G.、Khalaf, K.、Rizkala, T.、Ferra
执行检查的内镜医师使用波士顿肠道准备量表 17 对肠道准备进行评估和分级。所有检测到的息肉都清除掉其中的粘液，尽可能放置在内镜屏幕的“6 点钟方向”，并在保持聚焦的情况下以尽可能近的距离构图。内镜医师首先使用白光和 BLI 将病变分为“腺瘤”或“非腺瘤”，并对诊断置信度（高或低）进行评分。不使用 CADx AI 系统。然后，打开 AI 系统，两个 AI 系统（CAD-EYE® Fujifilm Co.、CADx-A 和 GI-Genius® Medtronic、CADx-B）自动提供的输出（“腺瘤”与“非腺瘤”）分别显示在两个不同的单独屏幕上。无论之前的内镜医师的预测和置信度如何，两个系统的输出均由内镜医师协助记录。第一个输出记录是 GI-Genius 在白光下的输出，第二个输出记录是 CAD-EYE 在蓝光下的输出。接下来，结肠镜检查医师再次对息肉进行分类（腺瘤或非腺瘤），并将预测的置信度评分为“高”或“低”。