AI显著提升结肠癌诊断速度与准确率

快速阅读: 记者从相关部门获悉，一项国际研究显示，AI在结肠癌诊断中显著提升检测速度与准确性，可辅助息肉识别和组织分类，但模型泛化能力不足，亟需多样化数据及临床验证。

一项国际研究显示，人工智能（AI）在结肠癌诊断中的应用显著提升了疾病检测的速度与准确性。该研究近日发表于《国际医学信息学杂志》，由沙迦大学教授萨阿德·哈鲁斯牵头，联合瑞典、阿尔及利亚、埃及、沙特阿拉伯及阿联酋多国研究人员共同完成。

研究团队系统回顾了2020至2024年间发表的80篇相关论文，聚焦AI在结肠癌诊疗中的四大应用方向：组织分类、肿瘤或息肉检测、病灶区域分割及预后预测。结果显示，深度学习方法在识别结肠镜下息肉及区分病理切片中良恶性组织方面，普遍优于传统技术。此外，AI辅助可减少侵入性操作，并缩短医生图像判读时间。

哈鲁斯指出，“可解释性AI”对临床落地至关重要——只有当系统能清晰说明判断依据，才能赢得医生信任并有效融入实际诊疗流程。结肠癌是全球第三大常见癌症，据世界卫生组织数据，2020年该病导致逾93万人死亡，新发病例超190万例。早期精准诊断对降低死亡率意义重大。

不过，研究也揭示当前AI模型存在局限：多数系统基于小规模或同质化数据训练，在不同医疗机构或人群中的泛化能力不足；且多数工具仍处实验室阶段，尚未整合进常规医疗体系。为此，专家呼吁扩大训练数据的多样性，并在真实临床环境中验证其有效性。

目前，AI已在提升癌症分期精度和治疗方案制定方面展现潜力。但要实现其在结肠癌诊疗中的全面应用，仍需更多高质量研究与跨机构协作。

(以上内容均由Ai生成)