Digitaalse meditsiini ajastul on tehisintellektist (AI) saanud järk-järgult meditsiinitööstuse innovatsiooni ja arengu peamine liikumapanev jõud. Seede- ja kuseteede endoskoopia valdkonnas on tehisintellekti tehnoloogia integreerimine murdnud traditsioonilise manuaaldiagnostika kitsaskoha, realiseerinud transformatsiooni "subjektiivsest hinnangust" "intelligentseks täpsuseks" ning avanud uue peatüki seede- ja kuseteede haiguste täppisdiagnostikas. Tehisintellekti ja endoskoopia kombinatsioon mitte ainult ei paranda diagnoosimise tõhusust ja täpsust, vaid lahendab ka arstide ebaühtlase taseme ja ebapiisava meditsiinilise ressursi probleeme kaugemates piirkondades, soodustades meditsiiniteenuste võrdsustamist.
Traditsiooniline seedetrakti ja kuseteede endoskoopia diagnoos põhineb peamiselt arstide subjektiivsel hinnangul, mida mõjutavad suuresti sellised tegurid nagu arstide kogemused, energia ja professionaalne tase. Gastroenteroloogias ei ole seedetrakti varastel kahjustustel (nagu varajane maovähk, soolepolüübid) sageli ilmseid tunnuseid ja kogenematutel arstidel on endoskoopia käigus lihtne see kahe silma vahele jätta; uroloogias nõuab väikeste kusejuhakivide ja varajaste põiekasvajate tuvastamine arstide kõrget professionaalset võimekust ning esmatasandi raviasutustes on valediagnooside määr suhteliselt kõrge. Lisaks on suurtes haiglates endoskoopiaoperatsioonide arv tohutu ja arstid seisavad sageli silmitsi väsimuse probleemiga, mis suurendab veelgi diagnoosi tegemata jätmise ja valediagnoosimise ohtu.
Tehisintellektiga{0}}toetatud endoskoopilise diagnostika tehnoloogia ilmumine on ülaltoodud probleemid tõhusalt lahendanud. Treenides suure hulga endoskoopiliste kujutiste andmeid (sh normaalsed kuded, healoomulised kahjustused, pahaloomulised kahjustused jne), suudavad AI algoritmid kiiresti tuvastada ja märgistada ebanormaalseid kudesid ning isegi eristada peeneid erinevusi healoomuliste ja pahaloomuliste kahjustuste vahel, mida on raske käsitsi diagnoosida. Praegu on AI-toega endoskoopiasüsteeme laialdaselt kasutatud seedetrakti polüüpide, varajase maovähi, põievähi, kusejuha kasvajate ja muude haiguste diagnoosimisel, millel on suurepärane kliiniline jõudlus.
Võttes näiteks tehisintellekti{0}}toega seedetrakti endoskoopiasüsteemi, suudab süsteem{1}}reaalajas tuvastada seedetrakti kahjustusi endoskoopia ajal. Kui endoskoop teeb seedetraktist pilte, saab AI-algoritm pilte analüüsida millisekundite jooksul, märgistada kahtlustatava kahjustuse ala punase raamiga ja paluda arstil keskenduda vaatlusele. Kliiniliste andmete kohaselt võib süsteem parandada varajase maovähi tuvastamise määra 20%-30% ja soolepolüüpide avastamissagedust üle 15%, eriti väikeste polüüpide puhul, mille läbimõõt on alla 5 mm, millel on ilmsem abiefekt. Uroloogias suudab AI-abiga ureteroskoopiline diagnostikasüsteem täpselt tuvastada pisikesi kusejuha kivid ja varajased kusejuha kasvajad ning eristada kive ja kasvajakudesid, pakkudes arstidele usaldusväärset alust raviplaanide koostamiseks.
AI{0}}toega endoskoopia peamine eelis seisneb selle "kõrges efektiivsuses, suures täpsuses ja järjepidevuses". Erinevalt arstidest, kes kogevad pärast pikaajalist töötamist-väsimust, suudab AI-süsteem säilitada stabiilse diagnostilise taseme 24 tundi ööpäevas, mis on eriti oluline suuremahuliste-füüsiliste läbivaatuste ja suure{5}mahuliste endoskoopiaoperatsioonide puhul. Lisaks saab tehisintellekti süsteem salvestada ja üksikasjalikult analüüsida endoskoopilisi pilte, koostada automaatselt diagnostilise raporti ja vähendada arstide töökoormust, võimaldades neil rohkem keskenduda patsientide ravile.
AI{0}}toega endoskoopia populariseerimine ja rakendamine seisavad aga endiselt silmitsi väljakutsetega. Ühest küljest nõuab AI-algoritmide väljaõpe suurel hulgal kõrge-kvaliteediga märgistatud endoskoopiliste kujutiste andmeid, kuid praegused andmeressursid on suhteliselt hajutatud ja puuduvad ühtsed standardid; teisest küljest on tehisintellekti diagnoosimise tulemuste tõlgendatavus ebapiisav ja arstid peavad siiski tegema lõpliku otsuse oma kogemuse põhjal, mis piirab tehisintellekti tehnoloogia edasist edendamist. Lisaks on tehisintellekti seadmete hind suhteliselt kõrge, mida on mõnel esmasel meditsiiniasutusel raske kanda
Tehisintellekti tehnoloogia pideva täiustamise ja meditsiiniandmete standardite järkjärgulise täiustamisega lahendatakse need probleemid järk-järgult. Tulevikus liigub AI{1}}toega endoskoopia intelligentsemate ja isikupärasemate suundade poole. Tehisintellekti ja suurandmete kombinatsioon võimaldab ennustada ja varakult sekkuda seede- ja kuseteede haigustesse; AI ja robotitehnoloogia integreerimine võimaldab endoskoopia intelligentset toimimist, parandades veelgi ravi täpsust ja ohutust. Usutakse, et tehisintellekti ja endoskoopiatehnoloogia sügava integreerimisega paraneb seede- ja kuseteede haiguste täppisdiagnostika ja ravitase igakülgselt, tuues patsientidele paremad meditsiiniteenused.
