Entwicklung und Demonstration eines Präzisions-Präventions- und Behandlungssystems für Kolorektale Tubuläradenom-Läsionen

Kurzzusammenfassung

Diese Studie ist eine prospektive, mehrzentrische und beobachtungsarme klinische Studie. Die Forscher möchten innovativ eine „Dreifaltigkeitsdatenbank“ von kolorektalen tubulären Adenomen auf Basis von Weißlicht-vergrößernden chromopathologischen Bildern erstellen. Sie simuliert die Entscheidungslogik von Ärzten und entwickelt basierend auf dem zuvor vorgeschlagenen multimodalen endoskopischen LAFEQ-Verfahren ein multimodales tiefes Lern-Diagnosemodell für Kolonadenome und ein interpretierbares Risikoprediktionsmodell für Darmadenome. Während sie hohe Präzision bei辅助therapieentscheidungen erreichen, präsentieren sie klar die Entscheidungsgrundlagen und durchbrechen die begrenzte Interpretierbarkeit früherer medizinischer Bildverarbeitung AI-Modelle.