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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한소화기내시경학회 Clinical Endoscopy Clinical Endoscopy 제53권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
132 - 141 (10page)

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Artificial intelligence (AI) is rapidly integrating into modern technology and clinical practice. Although in its nascency, AI has becomea hot topic of investigation for applications in clinical practice. Multiple fields of medicine have embraced the possibility of a future withAI assisting in diagnosis and pathology applications. In the field of gastroenterology, AI has been studied as a tool to assist in risk stratification, diagnosis, and pathologic identification. Specifically, AI has become of great interest in endoscopy as a technology with substantial potential to revolutionize the practice ofa modern gastroenterologist. From cancer screening to automated report generation, AI has touched upon all aspects of modernendoscopy. Here, we review landmark AI developments in endoscopy. Starting with broad definitions to develop understanding, we will summarizethe current state of AI research and its potential applications. With innovation developing rapidly, this article touches upon theremarkable advances in AI-assisted endoscopy since its initial evaluation at the turn of the millennium, and the potential impact theseAI models may have on the modern clinical practice. As with any discussion of new technology, its limitations must also be understoodto apply clinical AI tools successfully.

목차

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Alagappan M / 2018 / Artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy : the future is almost here / World J Gastrointest Endosc 10:239~249 google schola Silver D / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529:484~489 google schola Esteva A / 2017 / Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks / Nature 542:115~118 google schola Gulshan V / 2016 / Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs / JAMA 316:2402~2410 google schola Urban G / 2018 / Deep learning localizes and identifies polyps in real time with 96% accuracy in screening colonoscopy / Gastroenterology 155:1069~1078.e8 google schola

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