结直肠病变诊断迎来 “AI 火眼金睛”！吉林大学第一医院内镜中心团队《自然·通讯》：EC-NBI + 深度学习精准识别三类病变

背景：结直肠病变的早期诊断对患者治疗方案和生存期至关重要，但传统内镜技术存在放大倍数不足、依赖医生经验等问题，且现有AI辅助诊断模型多为二分类，无法区分腺瘤和浸润性癌。研究目的：吉林大学第一医院团队开发一种基于深度学习的EC-NBI三分类模型，旨在精准识别非肿瘤性病变、腺瘤和浸润性癌，提升诊断准确性。结论：该模型通过三阶段训练，在内部和外部验证中均表现出色（AUC最高达0.969），能有效辅助医生（尤其新手）提升诊断水平，且模型关注点与医学逻辑一致，但存在数据来源局限等不足，需进一步多中心验证。