人工智能（AI）在溃疡性结肠炎中被用于协助疾病的评估、监测和管理。为了说明这项技术在临床环境中的应用，注册护士Janelle McSwiggin, MSN, RN与密歇根大学卫生系统胃肠病学分部的副教授Ryan W. Stidham, MD, MS进行了交流。请继续阅读以了解更多内容。
在实时临床应用方面，基于AI的系统如何在内镜检查过程中帮助医疗保健提供者？
计算机视觉技术正在通过多种方式改进炎症性肠病（IBD）的内镜检查。例如，我们现有的疾病评分能否标准化并完美复制，就像由专家进行的一样？机器能否用于检测、测量和计数所有疾病特征，如溃疡、红斑或息肉，从而为新的评分和评估工具提供信息，而这些工具对于临床医生来说过于繁琐和耗时？AI可以在内镜检查过程中完成所有这些任务，并可能通过提供描述黏膜损伤的新方法来重塑IBD的诊断和监测方式。
在内镜检查过程中，AI也被证明有助于决定何时何地进行活检。商业系统已经在实时检测息肉方面发挥作用。实验系统也显示出在预测息肉是否为癌前腺瘤或良性病变方面的潜力。不久的将来，AI将能够确定病变是否为腺瘤，而不是将其送至病理学家进行确认，而是直接丢弃。或者，如果确定息肉是良性的，则可以简单地留在原位而不切除。同样，在IBD中，人们希望AI能够帮助检测高风险的癌前组织，这些组织在过去很难被发现。
人工智能如何改善溃疡性结肠炎的内镜评估，以及使用AI相对于传统评分方法有哪些优势？
在结肠镜检查期间，临床医生会观察黏膜以评估溃疡、红斑、瘢痕甚至息肉的程度，以确定疾病的严重程度和质量。既定的评分系统如Mayo内镜评分用0-3分来总结严重程度，尽管在标准化评分方面存在挑战，即使是专家也可能对确切等级存在分歧。AI已经在帮助自动化和标准化熟悉的内镜评分系统。多个研究小组已经展示了复制Mayo内镜评分和其他评分系统的能力，包括溃疡性结肠炎内镜严重程度指数（UCEIS）。这些评分系统不仅构成了标准化内镜评估的核心，也是治疗临床试验的关键终点。新的商业可用技术正在数字化记录内镜视频，并在后台提供自动化的IBD评分，这有助于客观的疾病分级、了解UC人群健康状况，并帮助识别临床试验的患者。
然而，疾病的描述中有许多细节和细微差别，这是0、1、2、3这样的简单评分无法捕捉到的。溃疡的外观、特征的分布、随时间的变化都是经验丰富的临床医生在描述疾病时考虑的因素。量化专家考虑的细节和相互作用特征很难转化为简单的评分。我们的团队使用AI开发了累积疾病评分（CDS），其中IBD特征每1-2厘米被检测和量化。CDS和其他类似的方法将有助于更好地量化疾病，区分仅有小块严重病变的患者和广泛或严重病变的患者。其他研究小组则从不同角度看待这些问题，并使用AI开发新的严重程度评级定义。日本的一项研究让胃肠病学家查看数千个结肠镜视频，并要求他们根据0-10分的评分来确定严重程度。AI确定了导致大多数专家判断患者患有严重疾病、完全正常或介于两者之间的因素。
自然语言处理（NLP）是AI的一个新领域，旨在分析人类文本并自动化临床健康记录。NLP如何支持溃疡性结肠炎患者？
理解文本的意义不仅仅是知道单词的定义；它还涉及理解语法、时间参考、共指、否定、断言——这是一种令人惊叹的人类技能。如今，AI也具备同样的能力，并开始理解医学文本。自然语言组件还包括机器生成自然对话语言的能力。大型语言模型（LLM）已经作为聊天机器人出现，提供有意义的拟人化响应。
目前在IBD和UC领域使用的直接NLP应用主要集中在帮助行政任务上。环境文档系统现在能够监听医患对话，理解对话的含义，并生成良好到非常高质量的文档。办公室笔记、电话咨询记录、给保险公司的信件，甚至是给患者及其家人的信件都可以使用LLM技术自动化。
我们正处于探索LLM能做什么和不能做什么的早期阶段，但可能性令人兴奋。一些电子医疗记录供应商和其他公司现在提供了能够读取患者门户消息并生成草稿回复的工具。这可以解决医疗服务提供者面临的主要问题，如缺乏时间和因增加的沟通责任而导致的职业倦怠。然而，这些自动“患者回复”系统的可靠性尚未经过严格研究，目前它们远未准备好在没有医疗专家密切监督的情况下运行。很快，AI将解释电子邮件、图表和电话记录以订购药物续订并解释疾病状态。
你认为未来几年内IBD领域的人工智能将会有哪些进展？
我们应该期待所有图像分析，无论是内镜、MRI、CT还是病理，都将很快主要由AI进行评估。图像分析系统正在迅速成熟，这些系统接近或超过人类的可靠性、可重复性和客观性。胃肠病学家的角色将不再是评估图像，而是解释图像的临床意义。我不太想测量整个结肠的肠壁厚度；让机器来做，我将告诉你这对患者意味着什么。越来越多的这种AI分析将内置在成像设备中（例如，结肠镜处理器）。这将使内镜检查和UC治疗决策达到一个新的标准化水平。
此外，我们应该预期行政任务将越来越多地被AI取代。文档将很快几乎完全自动化。LLM将扫描笔记和患者记录以确定适当的账单和诊断代码。预约将由一个交互式聊天机器人管理，该机器人不仅可以对患者进行分类，还可以在预约可用时联系等待的患者。
在未来十年，随着AI越来越能够理解疾病管理，我们将经历IBD护理的重大转变。我们已经看到LLM和聊天机器人在标准测试中的表现，例如美国医学执照考试（USMLE）的一般医学部分。虽然几年前ChatGPT-3和ChatGPT-4未能通过美国胃肠病学会自我评估测试，但LLM最终将能够理解IBD专科护理问题只是时间问题。这意味着诊断甚至管理计划将由具有访问患者记录、医学文献、指南和一些专家培训的AI工具提供。
关于AI和IBD，还有其他你想讨论的内容吗？
AI的能力确实令人惊叹，但我们需要思考我们希望它们做什么以及部署这些工具在护理中的后果。在后AI时代，医疗保健服务的结构将如何改变？IBD患者还需要与临床医生进行复诊，还是AI聊天机器人和LLM可以提供所有监测？在这种情况下，临床医生的角色是什么？如果LLM管理常规、低复杂度、稳定的患者，人类胃肠病学家可能会因为安排大量最高严重程度的患者而感到不堪重负。我推测，在未来十年，医学将转向群体级别的护理，由专家临床医生在大量AI代理的帮助下管理更多患者。
AI的监管方面仍不清楚。FDA和其他监管机构正在认真考虑如何平衡安全和创新，特别是在医学领域的AI，但我们都在边走边学。如果两个不同的FDA批准的AI决策支持系统意见不一致会发生什么？不使用AI进行决策支持，特别是在有不良结果的情况下，会有什么后果？谁来支付这些AI工具的开发和维护费用？对患者来说，哪一种更有价值：无限制地访问知识渊博的AI IBD护理代理，还是经验丰富的胃肠病学家？
AI是像IBD这样的专科医疗护理中令人兴奋的革命。虽然我们仍在分离AI的希望、帮助和炒作，但可以肯定的是变化即将到来。我们都应该直接参与这种护理的演变，以确保未来的护理设计能够惠及IBD的患者和临床医生。
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