人工智能辅助结肠镜检查在下消化道病变的应用进展

随着我国科技的进步及人民生活质量的逐渐提高,结直肠癌已跃升为前五高发的癌症,严重影响人民的健康及预期寿命。结直肠癌的形成需要一个很漫长的过程,因此,早发现、早诊断及早治疗极其重要,其中规范化的结肠镜检查是发现早期结直肠癌最有效的方法。近年来,人工智能辅助消化内镜检查正成为研究的热点,其应用在结直肠癌早诊早治方面有明显的成效。本文就人工智能辅助结肠镜检查的优缺点及存在的问题进行综述,并对未来人工智能辅助内镜诊断结直肠癌中的应用方向进行展望。     

人工智能在原发性肝癌外科治疗中的应用现状与展望

原发性肝癌是最常见和最致命的恶性肿瘤之一,外科治疗是其最主要的根治性手段,然而其术后复发率高、预后差。近年来,以人工智能为代表的新兴技术加速创新,日益融入原发性肝癌诊断和治疗全过程,推动人工智能在原发性肝癌外科治疗领域落地应用对精准肝脏外科高质量发展具有重要意义。目前,研究人员应用人工智能技术在原发性肝癌决策制订、术前评估、手术实施、术后管理及辅助治疗等方面进行了广泛探索。本文针对人工智能在原发性肝癌外科治疗中的应用进展进行综述,以期促进人工智能应用在临床诊疗中加速落地、提高临床服务能力并最终改善患者预后。     

结直肠癌的影像学诊断进展

结直肠癌是胃肠道最常见的恶性肿瘤之一,其发病率呈逐年上升趋势,已成为影响人们健康和生活质量的主要疾病之一.伴随结直肠癌治疗方法的优化及外科手术的改良,结直肠癌术前的准确分期,对于临床医生从众多治疗方法中选出最佳治疗方案显得格外重要.影像学诊断在结直肠癌的术前应用及术后评估中发挥了重要作用,他能提供有关癌肿比较准确的信息,从而帮助临床医生制定治疗方案和选择外科手术术式以及监测预后.近年来MRI仪器的快速更新和成像技术的发展,使得MRI在结直肠癌评估中发挥了显著优势和作用.     

超声双重造影在结直肠癌诊断及分期评估中的应用进展

结直肠癌是消化道常见的恶性肿瘤之一,其发病率和死亡率均较高。TNM分期是指导临床制定结直肠癌治疗方案及判断预后的关键,尤其是T分期。结直肠癌筛查与分期评估的方法有多种,如电子肠镜、MRI、CT、超声等,但均存在一定不足之处。超声双重造影（DCEUS）是近年发展起来的一种无创性超声成像技术,是在经直肠腔内灌注超声造影检查基础上联合静脉超声造影检查,能够清晰显示肠壁各层次结构,实时动态地观察病变组织的微血流灌注情况,从而更有助于结直肠癌的诊断及分期评估。目前,DCEUS在结直肠良恶性病变鉴别诊断和结直肠癌T分期评估、新辅助放化疗后再分期评估以及环周切缘评估中均具有一定的临床价值。未来DCEUS有潜力成为诊断结直肠癌的常规影像学检查方法之一,并在临床中普及应用。     

显微内镜分子成像技术在结直肠癌及其癌前病变中的研究进展

结直肠癌是最常见的消化道恶性肿瘤之一.近年,以显微内镜分子成像技术诊断癌前病变和肿瘤逐渐成为研究的热点.随着对结直肠癌分子机制研究的不断深入,特异性分子靶向探针结合显微内镜技术,可有助于结直肠癌的早期诊断,在其指导下的分子靶向治疗有望成为治疗结直肠癌的一种新手段.本文就显微内镜分子成像技术在结直肠癌及其癌前病变诊断方面的研究进展作一综述.     

结直肠癌诊治和预防研究的热点问题

结直肠癌是我国及全球发病率和病死率较高的恶性肿瘤, 其发生、发展与环境因素和遗传因素相互作用有关。本文就结直肠癌领域国内外学者在基础研究以及结直肠癌筛查、预防和治疗、人工智能、免疫治疗等方面进展和热点问题进行综述。     

消化道肿瘤蛋白质组学研究进展

近年来，蛋白质组学技术在肿瘤中的研究和应用越来越广泛。蛋白质组学在消化系统肿瘤的筛查和早期诊断、预后检测、复发后预测等方面发挥重要作用。本文总结了蛋白质组学技术进展及在食管癌、胃癌、结直肠癌、胰腺癌、肝癌等消化道肿瘤中的研究进展。     

人工智能在诊断结直肠癌癌前病变中的应用

人工智能(artificial intelligence, AI)与深度卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的出现极大推动了医学中图像分析领域的发展，特别是在消化道内镜中，使其在癌前病变的发现及鉴别中具有较高的应用价值。近期研究表明，计算机辅助诊断技术使结直肠腺瘤的检出率及息肉光学组织学诊断的准确性大幅度提高，从而指导结直肠息肉的治疗及随访。本文就当前关于计算机辅助诊断技术在识别并鉴别结直肠癌癌前病变中的研究进展作一综述。     

正电子发射计算机断层显像在结直肠癌的临床应用及研究进展

结直肠癌是消化系统常见恶性肿瘤之一,是我国居民恶性肿瘤发病与死亡的主要疾病之一.肿瘤的早期诊断、精准的分期及再分期是结直肠癌规范化治疗的前提,有利于治疗方案的选择及预后的判断,改善患者的生活质量及生存状态.随着18氟-氟代脱氧葡萄糖正电子发射计算机断层显像(positron emission tomography/computed tomography,PET/CT)在临床广泛应用,其在结直肠癌的诊断、分期及再分期、治疗决策和疗效及预后评估中的临床价值也得到肯定.本文就PET/CT在结直肠癌诊治中的应用与进展作简要介绍,以期临床医生更全面地认识PET/CT对结直肠癌的诊疗意义.     

miRNA指纹图谱及其在结直肠癌个体化治疗中的应用

目的结直肠癌为常见的消化道恶性肿瘤,严重威胁着人类的健康。由于个体差异的存在,对不同个体采用相同的治疗方案不仅造成医疗资源的浪费,而且可能给患者带来伤害。近年来,疗效和个体差异的关系越来越受到医学工作者的重视,个体化治疗成为临床治疗及基础研究必然趋势。分子生物学及其技术在疾病的诊断及个体化治疗方面的重要性日益显现。microRNAs(miRNAs)是一类非编码小分子RNA,其表达谱的变化与结直肠癌的发生、发展具有明确的相关性。因此,特定miRNA表达谱可能构成识别结直肠癌与其他疾病的"指纹",用于诊断、预后判断、疗效预测等领域,指导结直肠癌诊断及个体化治疗。     

人工智能在结直肠息肉性质鉴别中的应用进展

在信息化和智能化浪潮的推动下,计算机辅助内镜下病变的发现和鉴别因具有较高的诊断准确率而日益受到关注,特别是深度学习和卷积神经网络的出现,极大推动了智能化内镜的发展。结直肠息肉的人工智能化检测,是人工智能消化内镜应用领域中发展最快的方向,近年来不断涌现结直肠息肉智能检测和性质鉴别的突破性研究成果。本文就目前国内外关于计算机辅助诊断和人工智能在结直肠息肉性质鉴别中的研究进展进行综述。     

Risk Stratification of T1 Colorectal Cancer Metastasis to Lymph Nodes: Current Status and Perspective

With the widely spreading population-based screening programs for colorectal cancer and recent improvements in endoscopic diagnosis, the number of endoscopic resections in subjects with T1 colorectal cancer has been increasing. Some reports suggest that endoscopic resection prior to surgical resection of T1 colorectal cancer has no adverse effect on prognosis and contributes to this tendency. The decision on the need for surgical resection as an additional treatment after endoscopic resection of T1 colorectal cancer should be made according to the metastasis risk to lymph nodes based on histopathological findings. Because lymph node metastasis occurs in approximately 10% of patients with T1 colorectal cancer according to current international guidelines, the remaining 90% of patients may be at an increased risk of surgical resection and associated postoperative mortality, with no clinical benefit derived from unnecessary surgical resection. Although a more accurate prediction system for lymph node metastasis is needed to solve this problem, risk stratification for lymph node metastasis remains controversial. In this review, we focus on the current status of risk stratification of T1 colorectal cancer metastasis to lymph nodes and outline future perspectives.     

Application of artificial intelligence-driven endoscopic screening and diagnosis of gastric cancer

The landscape of gastrointestinal endoscopy continues to evolve as new technologies and techniques become available. The advent of image-enhanced and magnifying endoscopies has highlighted the step toward perfecting endoscopic screening and diagnosis of gastric lesions. Simultaneously, with the development of convolutional neural network, artificial intelligence (AI) has made unprecedented breakthroughs in medical imaging, including the ongoing trials of computer-aided detection of colorectal polyps and gastrointestinal bleeding. In the past demi-decade, applications of AI systems in gastric cancer have also emerged. With AI’s efficient computational power and learning capacities, endoscopists can improve their diagnostic accuracies and avoid the missing or mischaracterization of gastric neoplastic changes. So far, several AI systems that incorporated both traditional and novel endoscopy technologies have been developed for various purposes, with most systems achieving an accuracy of more than 80%. However, their feasibility, effectiveness, and safety in clinical practice remain to be seen as there have been no clinical trials yet. Nonetheless, AI-assisted endoscopies shed light on more accurate and sensitive ways for early detection, treatment guidance and prognosis prediction of gastric lesions. This review summarizes the current status of various AI applications in gastric cancer and pinpoints directions for future research and clinical practice implementation from a clinical perspective.     

Radiomics in colorectal cancer patients

The main therapeutic options for colorectal cancer are surgical resection and adjuvant chemotherapy in non-metastatic disease. However,the evaluation of the overall adjuvant chemotherapy benefit in patients with a high risk of recurrence is challenging. Radiological images can represent a source of data that can be analyzed by using automated computer-based techniques,working on numerical information coded within Digital Imaging and Communications in Medicine files: This image numerical analysis...     

结直肠癌腹膜转移诊治中国专家共识（2022版）

我国结直肠癌发病率居恶性肿瘤第二位,死亡率居第四位,而腹膜作为其常见转移部位,发病率高,早期诊断困难,并且预后很差。由于目前结直肠癌腹膜转移的诊断及治疗尚未形成规范化的模式,2017年中国医师协会结直肠肿瘤专业委员会组织国内相关领域权威专家,制定《结直肠癌腹膜转移诊治中国专家意见（2017）》,在行业内起到了积极的作用。这几年,大家对结直肠癌腹膜转移的关注度越来越高,开展了一系列临床研究,积累了一些经验。因此,专委会特对2017版《结直肠癌腹膜转移诊治中国专家意见》进行修改,制定2022版《结直肠癌腹膜转移诊治中国专家共识》。以期指导和规范结直肠癌腹膜转移的诊断和治疗,制定合理有效的综合治疗方案,延长结直肠癌腹膜转移患者生存时间并改善生活质量,提高我国结直肠癌的整体诊治水平。     

人工智能技术赋能超声影像在肝脏疾病的精准诊疗

肝脏疾病是影响人类健康的主要问题之一。超声在肝脏弥漫性和局灶性病变诊疗中发挥着重要作用,但传统超声评估存在主观性强且提供信息有限的问题。人工智能技术因能弥补传统超声的不足而被广泛应用于肝病超声领域,其在肝脏疾病诊断、疗效评估和预后预测等领域的应用取得了显著进展。本文对近年来国内外基于超声影像的人工智能技术在肝脏弥漫性和局灶性病变诊疗中的研究进展进行综述。     

肠镜人工智能系统临床应用专家共识（2023，武汉）

肠镜是检出、诊断和治疗结直肠癌及癌前病变、炎症性肠病等疾病的临床一线工具。人工智能技术在肠镜的质量控制和辅助诊断中起到重要作用,但国内外至今尚无肠镜人工智能系统临床应用的相关共识。2023年中华医学会消化内镜学分会大数据协作组组织全国领域内权威专家讨论,结合国内外最新循证医学证据,形成肠镜人工智能系统临床应用专家共识意见,旨在为临床医师应用肠镜人工智能时提供合理的决策依据。共识意见包括人工智能在肠道准备评估、息肉识别、息肉分型、退镜质量控制等9个部分的应用推荐,共12条陈述,以及肠镜人工智能系统临床应用要求。     

重视胃癌和结直肠癌血清肿瘤标记物的临床价值

癌胚抗原（CEA）对胃癌和结直肠癌诊断的敏感性较低，相对特异性较高，其血清水平的监测有助于判断肿瘤的转移、根治疗效、复发和预后。糖链抗原（CA）72—4对胃癌、CA242和CA19—9对结直肠癌诊断的敏感性和特异性较高．可作为胃癌和（或）结直肠癌进展程度、术后疗效判断和预后评估的参考指标。血清胃癌抗原MG7和胃蛋白酶原对胃癌诊断有较高的敏感性和特异性，且对早期胃癌亦有较高的检出率。重视多种血清肿瘤标记物的联合检测．有利于提高肿瘤的诊断率。     

Potential applications of artificial intelligence in colorectal polyps and cancer: Recent advances and prospects

Since the advent of artificial intelligence(AI) technology, it has been constantly studied and has achieved rapid development. The AI assistant system is expected to improve the quality of automatic polyp detection and classification. It could also help prevent endoscopists from missing polyps and make an accurate optical diagnosis. These functions provided by AI could result in a higher adenoma detection rate and decrease the cost of polypectomy for hyperplastic polyps. In addition, AI has good performance in the staging, diagnosis, and segmentation of colorectal cancer. This article provides an overview of recent research focusing on the application of AI in colorectal polyps and cancer and highlights the advances achieved.     

人工智能在血吸虫病防控中的应用现状与前景

血吸虫病是一种严重危害人类健康、影响社会经济发展的寄生虫病。人工智能技术已广泛应用于肿瘤筛查、心电图、影像学与病理学分析等临床医学领域,并有望实现血吸虫病精准防控。目前,人工智能技术已应用于血吸虫病肝纤维化、异位血吸虫病临床评估,晚期血吸虫病预后预测,钉螺、虫卵、毛蚴自动检测,血吸虫病流行病学监测和药物发现等方面。本文对近年来人工智能技术在血吸虫病防控领域的应用进展与前景进行综述。