Шляхто Евгений Владимирович – д-р мед. наук, профессор, академик РАН, заслуженный деятель науки Российской Федерации, генеральный директор
Санкт-Петербург
Shlyakhto Evgeny V. – Doctor of Medical Sciences, Professor, Academician of the Russian Academy of Sciences, General Director
St. Petersburg
Солоницын Евгений Геннадьевич – канд. мед. наук, доцент кафедры факультетской хирургии с клиникой, врач-эндоскопист
Санкт-Петербург
Solonitsyn Evgenii G. – Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Faculty Surgery with a Clinic, Endoscopist
St. Petersburg
Баранов Дмитрий Геннадьевич – ассистент кафедры факультетской хирургии с клиникой, врач-эндоскопист
Санкт-Петербург
Baranov Dmitrii G. – Assistant of the Department of Faculty Surgery with a Clinic, Endoscopist
St. Petersburg
Сигуа Бадри Валериевич – д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедрой общей хирургии Института медицинского образования
Санкт-Петербург
Sigua Badri V. – Doctor of Medical Sciences, Professor, Head of the Department of General Surgery
St. Petersburg
Данилов Иван Николаевич – канд. мед. наук, заведующий кафедрой факультетской хирургии с клиникой
Санкт-Петербург
Danilov Ivan N. – Candidate of Medical Sciences, Head of the Department of Faculty Surgery with the Clinic
St. Petersburg
Представлен комплексный анализ современного состояния и перспектив применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в эндоскопии пищеварительной системы. Исследование охватывает основные направления внедрения ИИ в эндоскопическую практику, включая системы компьютерного зрения CADe и CADx, методы машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения. Рассматриваются особенности эндоскопических процедур, влияющие на эффективность применения ИИ-технологий: подготовка пациента, качество визуализации в зависимости от навыков эндоскописта, мультимодальность современных эндоскопических методов. Результаты демонстрируют активное развитие ИИ-технологий в эндоскопии, особенно в области выявления патологических изменений желудочно-кишечного тракта. Ключевые направления применения ИИ включают онкопоиск, диагностику Helicobacter pylori, оценку воспалительных заболеваний и контроль качества исследований. Анализ показывает, что несмотря на значительные успехи в разработке ИИ-систем для эндоскопии, их внедрение ограничено рядом факторов, включая зависимость от оператора и сложности стандартизации. В ближайшем будущем для обучения ИИ-моделей будут внедрятся новые подходы, включая рекурентные нейронные сети и мультимодальные ИИ-системы, объединяющие визуальные данные с другой информацией о пациенте.
The review presents a comprehensive analysis of the current state and prospects for the use of artificial intelligence (AI) technologies in endoscopy of the digestive system. The research covers the main areas of AI implementation in endoscopic practice, including CADe and CADx computer vision systems, machine learning methods and deep learning algorithms. The paper examines the features of endoscopic procedures that affect the effectiveness of AI technologies: patient preparation, imaging quality depending on the skills of the endoscopist, and the multimodality of modern endoscopic methods. The results demonstrate the active development of AI technologies in endoscopy, especially in the field of detecting pathological changes in the gastrointestinal tract. Key applications of AI include cancer detection, diagnosis of Helicobacter pylori, assessment of inflammatory diseases, and quality control of research. The analysis shows that despite significant advances in the development of AI systems for endoscopy, their implementation is limited by a number of factors, including dependence on the operator and the complexity of standardization. In the near future, new approaches will be introduced to train AI models, including recurrent neural networks and multimodal AI systems that combine visual data with other patient information.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.