创新背景

研究团队曾在奥丁视觉公司的CADDIE系统中训练人工智能对这些扁平息肉进行处理。CADDIE在内窥镜检查中使用AI实时检测和表征腺瘤性息肉(AP)。AP较常见，具有独特的管状特征，生长类似蘑菇，由一根细茎附着于结肠。

相比之下，扁平息肉，包括扁平病变和无柄锯齿状病变(SSLs)，被称为“微妙的晚期肿瘤”，如果不及时治疗，这种息肉会变得具有高度攻击性，是结肠癌的主要原因。它具有更少的独特特征，而且难以检测，更有可能发展成一种侵袭性癌症，因为它会迅速扩散或生长。

创新过程

为了克服这个问题，研究人员升级了CADDIE AI算法，创建了四个视频测试数据集，包含173个息肉的图像(包含超过67万帧)，其中包括一个最具挑战性的平面息肉数据集。

在具有挑战性的数据集中，与结肠镜专家和实习结肠镜医生相比，该算法检测到的扁平息肉比例明显更高，分别为79.5%、37%和11.5%。

AI还以更快的速度检测到扁平息肉，在其他数据集中，算法检测到几乎100%的息肉。

研究人员表示，增强的人工智能将有助于显著地发现更多的微妙的晚期肿瘤组，有助于减少结肠直肠癌（结肠或直肠癌或肠癌）癌症——在英国，结肠直肠癌是癌症死亡的第二大原因，仅次于肺癌。

研究人员花了大量时间与结肠镜专家合作，开发了息肉视频数据集，这些息肉很容易被遗漏。它们的外观非常微妙，强调了开发新技术的重要性，以帮助结肠镜医生在手术过程中提高检出率。

创新关键点

研究人员升级了CADDIE AI算法，创建了四个视频测试数据集，包含173个息肉的图像(包含超过67万帧)，其中包括一个最具挑战性的平面息肉数据集。

创新价值

改进人工智能在结肠直肠癌的早期检测方面向前迈出了重要一步，它将降低癌症漏诊率，并大大提高拯救生命的能力。它可以将经验不足的结肠镜检查者的检出率提高7倍并使所有结肠镜医生的经验水平都能超过专家的息肉检出率。

Innovative and updated "CADDIE" AI algorithm helps detect early colon cancer changes

To overcome this problem, the researchers upgraded the CADDIE AI algorithm to create four video test datasets containing images of 173 polyps (containing more than 670,000 frames), including one of the most challenging planar polyp datasets.

In challenging data sets, the algorithm detected a significantly higher proportion of flat polyps (79.5%, 37%, and 11.5%, respectively) than colonoscopists and trainee colonoscopists.

AI also detected flat polyps at a much faster rate, with the algorithm detecting almost 100% of polyps in other data sets.

Researchers say the enhanced AI will help to significantly detect more subtle advanced tumour groups, helping to reduce colorectal (colon or rectal or bowel) cancer - the second leading cause of cancer death in the UK after lung cancer.

The researchers spent a lot of time working with colonoscopists to develop video datasets of polyps, which are easy to miss. Their very subtle appearance underscores the importance of developing new techniques to help colonoscopists improve detection rates during surgery.