查看更多>>摘要:目的:系统评价基于深度学习的人工智能辅助系统对结肠镜检查质量的影响.方法:计算机检索PubMed、Em-base、Cochrane Library、Wed of Science、中国知网学术总库、万方数据库和维普数据库,获得有关人工智能辅助系统和传统结肠镜检查的随机对照研究,检索时限均为建库至2023年1月.由2位评价员独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险,使用Cochrane偏倚风险评估工具评价研究质量.应用Stata12.0及Revman5.3软件进行Meta分析,计量资料采用加权均数差(WMD)及95%CI表示,计数资料采用比值比(OR)及95%CI表示,应用Eggers检验及漏斗图评估发表偏倚.结果:最终共纳入17项随机对照研究,共涉及12 213个研究对象,其中人工智能辅助系统组6 095例,传统结肠镜检查组6 018例.Meta分析结果显示,人工智能系统辅助结肠镜检查可提高腺瘤检出率[OR=1.55,95%CI(1.42~1.70),P=0.000],增加息肉检出率[OR=1.63,95%CI(1.41~1.88),P=0.000],延长退镜时间[OR=0.17,95%CI(0.07~0.28),P=0.001],但在进镜时间[MD=0.00,95%CI(-0.05~0.04),P=0.879]、腺瘤大小[MD=-0.14,95%CI(-0.31~0.03),P=0.102]方面,其与传统结肠镜检查差异均无统计学意义.结论:基于深度学习的人工智能辅助系统可提高结肠镜检查的腺瘤检出率及息肉检出率、延长退镜时间,但与进镜时间、腺瘤大小无关.