背景与目的:对结直肠息肉进行精确的光学诊断，可以提高结肠镜检查的成本效益，减少息肉切除相关的并发症。然而，以社区为基础的非专家很难获得足够的诊断绩效。基于人工智能的系统已被开发用于分析内窥镜图像;他们以高准确性和低观察者间变异鉴别肿瘤。我们进行了一项多中心研究，以确定内镜大脑（简称：内脑）诊断的准确性，内脑是一种基于人工智能的系统，在识别结肠肿瘤时分析细胞核、隐窝结构和内镜图像中的微血管。
方法:从年10月至年3月在日本5个学术中心接受内镜检查的结直肠息肉患者的张内镜图像开始训练脑内系统，这些图像是在倍放大下拍摄的。
对30名内窥镜医师(20名培训医师和10名专家)的内窥镜诊断能力进行回顾性对比分析;内镜医师评估了例通过白光显微镜、亚甲蓝染色内镜和窄带成像内镜获得的图像。用脑内窥镜来评估细胞内窥镜成像，而不是白光成像。以病理分析结果作为参考标准，与内窥镜医师比较，主要结果是内窥镜鉴别肿瘤与非肿瘤的准确性。
结果:在细胞镜染色图像分析中，脑内识别结肠病变的敏感性为96.9%(95%CI,95.8%~97.8%)，特异性为%(95%CI,99.6%~%)，准确性为98%(95%CI,97.3%~98.6%)，阳性预测值为%(95%CI,99.8%~%)，阴性预测值为94.6%(95%CI,92.7%~96.1%);这些数值均显著高于内镜培训学员和专家。
在窄带图像分析中，脑内区分肿瘤和非肿瘤病变的敏感度为96.9%(95%CI,95.8-97.8)，特异性为94.3%(95%CI,92.3-95.9)，准确性为96.0%(95%CI,95.1-96.8)，阳性预测值为96.9%(95%CI,95.8-97.8)，阴性预测值为94.3%(95%CI,92.3-95.9);敏感性和阴性预测值均显著高于内镜培训组，其他指标均与专家组相当。
结论:以病理结果为标准，在染色的内镜图像和内镜窄带图像中，内脑准确地区分了肿瘤和非肿瘤病变。该技术已被日本监管机构授权临床使用，并应用于小息肉的内镜评估更广泛的临床环境。
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