刘佳盛 ^1,2 龚 敏 ^1,2

1.赣南医科大学；2.萍乡市人民医院

摘要(Abstract)：

智能消化内镜质控系统依托深度学习、计算机视觉等技术，为解决结肠镜检查传统质控难题提供了有效方案。传统质控存在肠道准备评估不规范（医师评分一致性仅60%~70%）、质控滞后（30%医师高估退镜时间）、数据整合能力薄弱等问题，而该系统通过全流程干预实现显著优化：术前可基于患者临床信息构建风险预测模型，将肠道准备达标率从68.5%提升至82.3%；术中能实时监测操作规范（退镜达标率从56.7%提升至89.2%）并辅助腺瘤识别（检出率提升15%~20%）；术后可自动汇总数据，使报告完整性 从58%提升至92%，有效突破传统人工质控局限，提升检查标准化与精准性，为结直肠癌早诊早治及消化疾病精准诊疗提供支撑，未来还需通过多中心数据共享、人机协同升级等进一步推动临床规范推广。

关键词(KeyWords)：

智能消化内镜质控系统；结肠镜检查；人工智能；肠道准备

参考文献(References)：

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