Skip to main content
main-content
Erschienen in: Gastro-News 3/2022

17.06.2022 | Magenkarzinom | Fortbildung

Computerassistierte Diagnostik

Künstliche Intelligenz in der gastrointestinalen Endoskopie

verfasst von: Dr. med. Alanna Ebigbo, Prof. Dr. med. Helmut Messmann

Erschienen in: Gastro-News | Ausgabe 3/2022

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Auszug

Die künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren in der gastrointestinalen Endoskopie enorm an Bedeutung gewonnen. In diesem Beitrag präsentieren wir einen organbezogenen Überblick über die aktuellen Einsätze der künstlichen Intelligenz und der computerassistierten Diagnostik in der gastrointestinalen Endoskopie sowie einen Ausblick auf zukünftige Perspektiven und Entwicklungen. …
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Ali S et al. A Pilot Study on Automatic Three-Dimensional Quantification of Barrett's Esophagus for Risk Stratification and Therapy Monitoring. Gastroenterology. 2021;161(3):865-78.e8 Ali S et al. A Pilot Study on Automatic Three-Dimensional Quantification of Barrett's Esophagus for Risk Stratification and Therapy Monitoring. Gastroenterology. 2021;161(3):865-78.e8
2.
Zurück zum Zitat Coleman HG, Xie SH, Lagergren J. The Epidemiology of Esophageal Adenocarcinoma. Gastroenterology. 2018;154(2):390-405 Coleman HG, Xie SH, Lagergren J. The Epidemiology of Esophageal Adenocarcinoma. Gastroenterology. 2018;154(2):390-405
3.
Zurück zum Zitat Ebigbo A et al. Computer-aided diagnosis using deep learning in the evaluation of early oesophageal adenocarcinoma. Gut. 2019;68(7):1143-5 Ebigbo A et al. Computer-aided diagnosis using deep learning in the evaluation of early oesophageal adenocarcinoma. Gut. 2019;68(7):1143-5
4.
Zurück zum Zitat Ebigbo A et al. Real-time use of artificial intelligence in the evaluation of cancer in Barrett's oesophagus. Gut. 2020;69(4):615-6 Ebigbo A et al. Real-time use of artificial intelligence in the evaluation of cancer in Barrett's oesophagus. Gut. 2020;69(4):615-6
5.
Zurück zum Zitat Ebigbo A et al. Multimodal imaging for detection and segmentation of Barrett's esophagus-related neoplasia using artificial intelligence. Endoscopy 2021 Dec 21. doi: 10.1055/a-1704-7885. Online ahead of print. Ebigbo A et al. Multimodal imaging for detection and segmentation of Barrett's esophagus-related neoplasia using artificial intelligence. Endoscopy 2021 Dec 21. doi: 10.1055/a-1704-7885. Online ahead of print.
6.
Zurück zum Zitat Ebigbo A. et al. Endoscopic prediction of submucosal invasion in Barrett's cancer with the use of Artificial Intelligence: A pilot Study. Endoscopy. 2021 Sep;53(9):878-83 Ebigbo A. et al. Endoscopic prediction of submucosal invasion in Barrett's cancer with the use of Artificial Intelligence: A pilot Study. Endoscopy. 2021 Sep;53(9):878-83
7.
Zurück zum Zitat Menon S, Trudgill N. How commonly is upper gastrointestinal cancer missed at endoscopy? A meta-analysis. Endosc Int Open 2014;2(2):E46-50 Menon S, Trudgill N. How commonly is upper gastrointestinal cancer missed at endoscopy? A meta-analysis. Endosc Int Open 2014;2(2):E46-50
8.
Zurück zum Zitat Hirasawa T et al. Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer. 2018;21(4):653-60 Hirasawa T et al. Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer. 2018;21(4):653-60
9.
Zurück zum Zitat Luo H et al. Real-time artificial intelligence for detection of upper gastrointestinal cancer by endoscopy: a multicentre, case-control, diagnostic study. Lancet Oncol. 2019;20(12):1645-54 Luo H et al. Real-time artificial intelligence for detection of upper gastrointestinal cancer by endoscopy: a multicentre, case-control, diagnostic study. Lancet Oncol. 2019;20(12):1645-54
10.
Zurück zum Zitat Yoon HJ et al. A Lesion-Based Convolutional Neural Network Improves Endoscopic Detection and Depth Prediction of Early Gastric Cancer. J Clin Med. 2019;8(9):1310 Yoon HJ et al. A Lesion-Based Convolutional Neural Network Improves Endoscopic Detection and Depth Prediction of Early Gastric Cancer. J Clin Med. 2019;8(9):1310
11.
Zurück zum Zitat Zhu Y et al. Application of convolutional neural network in the diagnosis of the invasion depth of gastric cancer based on conventional endoscopy. Gastrointest Endosc. 2019;89(4):806-815.e1 Zhu Y et al. Application of convolutional neural network in the diagnosis of the invasion depth of gastric cancer based on conventional endoscopy. Gastrointest Endosc. 2019;89(4):806-815.e1
12.
Zurück zum Zitat Wu L et al. Randomised controlled trial of WISENSE, a real-time quality improving system for monitoring blind spots during esophagogastroduodenoscopy. Gut. 2019;68(12):2161-9 Wu L et al. Randomised controlled trial of WISENSE, a real-time quality improving system for monitoring blind spots during esophagogastroduodenoscopy. Gut. 2019;68(12):2161-9
13.
Zurück zum Zitat Wu L et al. A deep neural network improves endoscopic detection of early gastric cancer without blind spots. Endoscopy. 2019;51(6):522-31 Wu L et al. A deep neural network improves endoscopic detection of early gastric cancer without blind spots. Endoscopy. 2019;51(6):522-31
14.
Zurück zum Zitat Kaminski MF et al. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010;362(19):1795-803 Kaminski MF et al. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010;362(19):1795-803
15.
Zurück zum Zitat Misawa M et al. Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience. Gastroenterology. 2018;154(8):2027-29.e3 Misawa M et al. Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience. Gastroenterology. 2018;154(8):2027-29.e3
16.
Zurück zum Zitat Wang P et al. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019;68(10):1813-9 Wang P et al. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019;68(10):1813-9
17.
Zurück zum Zitat Repici A et al. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020;159(2):512-20.e7. Repici A et al. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020;159(2):512-20.e7.
18.
Zurück zum Zitat Byrne MF et al. Real-time differentiation of adenomatous and hyperplastic diminutive colorectal polyps during analysis of unaltered videos of standard colonoscopy using a deep learning model. Gut. 2019;68(1):94-100 Byrne MF et al. Real-time differentiation of adenomatous and hyperplastic diminutive colorectal polyps during analysis of unaltered videos of standard colonoscopy using a deep learning model. Gut. 2019;68(1):94-100
Metadaten
Titel
Computerassistierte Diagnostik
Künstliche Intelligenz in der gastrointestinalen Endoskopie
verfasst von
Dr. med. Alanna Ebigbo
Prof. Dr. med. Helmut Messmann
Publikationsdatum
17.06.2022
Verlag
Springer Medizin
Erschienen in
Gastro-News / Ausgabe 3/2022
Print ISSN: 1869-1005
Elektronische ISSN: 2520-8667
DOI
https://doi.org/10.1007/s15036-022-2508-0

Weitere Artikel der Ausgabe 3/2022

Gastro-News 3/2022 Zur Ausgabe

Passend zum Thema

ANZEIGE

Magenkarzinom: Experten geben Handlungsempfehlungen

Die Sequenztherapie beim metastasierten Adenokarzinom des Magens und des gastroösophagealen Übergangs (AEG) spielt eine immer größere Rolle. Speziell für die ideale Integration einer Taxan-haltigen Behandlung im Therapiealgorithmus stellen sich Fragen: Ein Expertenkonsens gibt konkrete Handlungsempfehlungen für den Praxisalltag.

ANZEIGE

Zwischen Trend & Kausalität: Kaffee & Überleben

4 und mehr Tassen Kaffee am Tag können das Sterberisiko bei Patienten mit mCRC um 36 % senken – verglichen mit Kaffee-Abstinenzlern. Dies und Weiteres deutet eine kürzlich in JAMA veröffentlichte Studie an. Was bringt Kaffee bei Darmkrebs und wie macht er das?

ANZEIGE

GI-Tumore und die Rolle von Angiogenesehemmern

Entdecken Sie mit praxisrelevanten Patientenfällen, kompakten Studieninhalten, informativen Experteninterviews und weiteren spannenden Inhalte, wie Sie den vielseitigen Herausforderungen bei GI-Tumoren begegnen können. Hier erfahren Sie mehr!