人工智能辅助内镜在胃占位性病变中的应用进展2026

CONTENTSAI在胃良性病变中的

应用AI在胃癌前病变中的

应用020301AI面临的挑战和不足AI在胃癌中的应用Al

模型在早期胃癌诊断中的应用

实例例如，Yuan等开发的AI系统诊断早

期胃癌的总体准确度为93.5%,Feng等开发的CNN模型在内部测试集

中诊断灵敏度和准确度分别为88.08%和88.60%。AI

在早期胃癌诊断中的局限性尽管AI在早期胃癌诊断中表现出色，

但仍存在一些局限性，如数据质量和

标注问题、算法的泛化能力以及算法

的可解释性问题等。AI技术通过深度学习算法对内镜图像

进行实时分析和辅助决策，能够极大早期胃癌诊断实时深度学习辅助开发实时AI模型，提高AGC的早期诊断率和分类准确度。临床决策支持系统建立AI辅助临床决策系统，优化治疗策略和预后评估。多模态数据整合利用白光、窄带成像等多模态数据提升诊断准确性。AGC诊断精度优化020301浸润深度预测01Al模型在浸润深度预测中的应用通过深度学习技术，AI

模型能够预测

胃癌的浸润深度，从而指导治疗决策03未来发展方向需要从这些方向进行优化，包括开发

新的算法来提高准确性和适用的广泛

性

。02现有研究的挑战与局限性许多研究存在样本量不足、模型训练

与临床使用脱节、缺乏多中心验证等

问

题

。慢性萎缩性胃炎识别AI模型在慢性萎缩性胃炎诊断中的准确性深度学习模型通过分析内镜图像，能够准确识别慢性萎缩性胃炎，其准确度高达93%。低质量图像处理能力开发的AI

模型能在不依赖高质量图像的情况下有效工作，并处理低质量图像。多中心数据集验证的重要性需要更大规模的多中心数据集来验证A工模型的可靠性，以克服样本量不足和过度拟合的

问题。胃黏膜萎缩与肠化生检测0102胃黏膜萎缩检测

肠化生识别技术03胃癌前病变筛查结合临床资料与图像数据，AI模型评估高

风险人群，实现早期胃癌预防与干预。AI系统利用多中心数据训练，精准区分肠

化生与正常胃黏膜，优化治疗策略。深度学习模型通过分析内镜图像，有效识

别胃黏膜萎缩，提高诊断准确度。03算法可解释性问题深度学习等复杂算法的决策过程

不透明，缺乏足够的可解释性，

影响医师对AI结果的信任。02算法泛化能力不足AI模型在特定数据集上表现良好

,但在不同地区或人群中可能因

环境因素而泛化能力受限。数据质量与标注问题高质量、一致的标注数据是AI模

型性能的关键，但胃部病变数据

的标注存在主观性和偏差。风险分层模型构建面临的挑战与未来方向尽

管AI

在胃息肉鉴别中展现出潜力，

但仍面临数据质量、泛化能力和可解

释性等挑战。深度学习算法的优势深度学习算法能够处理复杂医学数据

,提升早期病变检测能力。Al在胃息肉鉴别中的应用AI

模型通过分析内镜图像，提高胃

息肉的诊断精度和效率。胃息肉鉴别数据质量和标注问题对AI模型的影响数据的标注质量直接影响模型的训练和预测结果，而

胃癌和其他胃部疾病的早期表现不明显，导致相关数

据难以收集。算法的泛化能力限制AI

模

型

的

应用现有的AI模型主要在特定数据集上训

练和验证，当应用于其他地区或人群

时可能会出现性能不足的问题。AI

模型在胃间质瘤与平滑肌瘤区分中的表现AI

模型能够有效区分育间质瘤与平

滑肌瘤，其灵敏度、特异度和准确

度均较高。间质瘤与平滑肌瘤区分MMP-Al

系统的创新应用MMP-AI系统能够对白光内镜和超

声内镜下的图像进行识别和分析，

分类胃间质瘤、胃平滑肌瘤和胃异

位胰腺的表现优于专业医师。AI辅助诊断系统的应用通过AI辅助诊断系统，可以有效提

高超声内镜和内镜医师鉴别胃间质

瘤与胃平滑肌瘤的准确性。隆起型病灶的AI识别AI技术在胃黏膜下隆起型病变的识

别中展现出高效和准确度。隆起型病灶分类数据质量和标注问题标注一致性问题不同医师对影像的主观判断差异导致标注不一致，影响AI

模型的训练质量。数据收集困难胃癌早期表现不明显，相关高质量数据难以收集，限制了AI

模型的训练和精度提升。数据偏差问题数据集中可能存在偏差，如特定地区或医院的数据，这会影响A工模型在不同人群中的泛化能力。数据偏差与质量问题由于胃癌和其他胃部疾病的早期表现不够显著,相关数据难以收集，导致AI模型难以获得足够的数据来训练和

提高精度。地理、种族等因素的影响胃部疾病的发生和发展与地理、种

族、饮食习惯等因素密切相关，这

些变量可能影响AI模型的效果。模型泛化不足现象AI模型在不同地区或不同人群中应

用时，其性能可能会下降。算法泛化能力限制算法可解释性问题01

(黑盒特性限制深度学习算法的决策过程复杂且不透明，

导致其难以被理解和信任。02缺乏可解释性影响AI