長期以來，結直腸癌的診斷一直依賴於侵入性的主觀手術。Apex AI 的專利 （No. 10-2021-0025707） 引入了一個強大的 AI 驅動系統，該系統可以客觀地分析結腸鏡檢查圖像以預測癌症風險，從而提高準確性、效率和患者預後。 以下是它的工作原理： 概述 Apex AI 提交的專利概述了一個複雜的系統，旨在通過使用人工智慧 （AI） 分析結腸鏡檢查圖像來預測結直腸癌的風險。該系統旨在通過提供更客觀、準確和高效的診斷工具來克服傳統診斷方法（如活檢和手動圖像分析）的局限性。 技術背景 結直腸癌 （CRC） 是一種以細胞增殖不受控制為特徵的疾病，這會顯著影響身體功能。常規診斷方法包括組織活檢和影像學技術（X 射線、MRI 等），兩者都存在侵入性、患者不適、潛在不準確和高度依賴臨床醫生經驗等局限性。 發明目的 該發明旨在通過利用人工智慧系統地分析結腸鏡檢查圖像來解決這些限制，為結直腸癌提供定量風險評估，從而提高診斷的可靠性和可及性。 系統元件 本發明描述了一種結直腸癌風險預測系統，該系統包括三個關鍵模組（如第 14 頁所示）： 1. 基礎條件分析單元 （기저질환 판단부） - 利用 AI 演算法檢查來自不同結腸位置的多個結腸鏡檢查圖像。 - 識別和診斷基本的結腸相關疾病，包括炎症性腸病 （IBD）、克羅恩病、潰瘍性結腸炎、息肉、低級別腺瘤和高級別腺瘤。 2. 相關疾病分析單位 （유관질환 분석부） - 分析檢測到的結腸疾病的嚴重程度、位置、大小、顏色和表面結構。 - 確定基礎疾病與其他相關病症之間的關係。 3. 結直腸癌風險計算單位 （대장암 위험성 산출부） - 綜合來自Base Condition和 Associated Disease Analysis 單元的數據。 - 計算每種已識別疾病的個體風險評分，將它們匯總成最終的綜合結直腸癌風險評分。 方法論 AI 驅動系統採用以下方法： - 圖像採集和基於 AI 的診斷：從不同的結腸段（直腸、乙狀結腸、降結腸、橫結腸、升結腸、盲腸和闌尾）獲取多個結腸鏡圖像。AI 演算法對是否存在結直腸病變進行分類。 - 病理綜合分析：評估病理特徵（位置、嚴重程度、視覺特徵）以確定相關的疾病模式和潛在的進展途徑。 - 定量風險評估：計算已識別疾病的風險評分，最終呈現總體結直腸癌風險概況，説明臨床醫生做出明智的診斷和治療決策。 優勢和臨床影響 這項發明提高了結直腸癌的早期檢測、診斷準確性和風險分層，與傳統診斷方法相比有了實質性的改進。AI 驅動的方法顯著減少了主觀性和人為錯誤，提供快速評估，並有助於更好的臨床決策。