Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Вход
RU
+7 (495) 482-4118
+7 (495) 482-4329
+8 800 250-18-12
  • (бесплатный номер по вопросам подписки)
    пн-пт с 10 до 18
  • Издательство «Медиа Сфера»
    а/я 54, Москва, Россия, 127238
  • info@mediasphera.ru

  • © 1998-2026
+7 (495) 482-43-29
RU
Все журналы
Журнал
Год
Год
Результаты поиска: 0

Эдгар Хажакович Самсонян

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия;
Больница Центросоюза Российской Федерации, Москва, Россия

Ксения Александровна Пархоменко

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия

Сергей Иванович Емельянов

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия

Эволюция технологий искусственного интеллекта в эндоскопии и анализ их возможностей

Авторы:

Самсонян Э.Х., Пархоменко К.А., Емельянов С.И.

Подробнее об авторах

Журнал: Эндоскопическая хирургия. 2026;31(2): 63‑72

DOI: 10.17116/endoskop20263202163

Прочитано: 82 раза

Купить за 300₽
Связаться с автором
Оглавление

THE EVOLUTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN ENDOSCOPY AND AN ANALYSIS OF ITS POTENTIAL
THE EVOLUTION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN ENDOSCOPY AND AN ANALYSIS OF ITS POTENTIAL

Как цитировать:

Самсонян Э.Х., Пархоменко К.А., Емельянов С.И. Эволюция технологий искусственного интеллекта в эндоскопии и анализ их возможностей. Эндоскопическая хирургия. 2026;31(2):63‑72.
Samsonyan EKh, Parkhomenko KA, Emelyanov SI. The evolution of artificial intelligence technologies in endoscopy and an analysis of its potential. Endoscopic Surgery. 2026;31(2):63‑72. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/endoskop20263202163

Подписка 2026 Эндоскопическая хирургия (Endoscopic Surgery)
МСФ на ЯМ
Использование инфографики авторами научных работ
Рекомендуем статьи по данной теме:
На пу­ти к пер­со­на­ли­зи­ро­ван­ной кар­ди­оло­гии: пер­спек­ти­вы пре­ци­зи­он­ной оцен­ки сер­деч­но-со­су­дис­тых рис­ков и пре­дик­тив­но-прог­нос­ти­чес­кой ди­аг­нос­ти­ки. Кар­ди­оло­гия и сер­деч­но-со­су­дис­тая хи­рур­гия. 2025;(2):206-215
Ис­поль­зо­ва­ние ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та для оцен­ки омо­ла­жи­ва­юще­го эф­фек­та эн­дос­ко­пи­чес­ких опе­ра­ций в пе­ри­ор­би­таль­ной об­лас­ти. Плас­ти­чес­кая хи­рур­гия и эс­те­ти­чес­кая ме­ди­ци­на. 2025;(2):42-51
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в оп­ре­де­ле­нии ин­ди­ви­ду­аль­ных рис­ков прог­рес­си­ро­ва­ния воз­рас­тной ма­ку­ляр­ной де­ге­не­ра­ции. Вес­тник оф­таль­мо­ло­гии. 2025;(2):123-128
Прог­нос­ти­чес­кая мо­дель и каль­ку­ля­тор оцен­ки рис­ка за­тяж­но­го плев­раль­но­го вы­по­та пос­ле ло­бэк­то­мии. Хи­рур­гия. Жур­нал им. Н.И. Пи­ро­го­ва. 2025;(6):26-34
Воз­мож­нос­ти ис­кусствен­но­го ин­тел­лек­та при рас­се­ян­ном скле­ро­зе. Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2025;(5):14-21
Ос­лож­не­ния при ди­аг­нос­ти­чес­ких и ле­чеб­ных эн­дос­ко­пи­чес­ких вме­ша­тельствах на ниж­них от­де­лах же­лу­доч­но-ки­шеч­но­го трак­та. Кол­ле­ги­аль­ное об­суж­де­ние ин­фор­ми­ро­ван­но­го доб­ро­воль­но­го сог­ла­сия Ас­со­ци­ацией вра­чей-эк­спер­тов ка­чес­тва ме­ди­цин­ской по­мо­щи. До­ка­за­тель­ная гас­тро­эн­те­ро­ло­гия. 2025;(2):94-105
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в хи­рур­гии. Сни­же­ние рис­ков, свя­зан­ных с по­ли­фар­ма­ко­те­ра­пи­ей, в пе­ри­опе­ра­ци­он­ном пе­ри­оде. Хи­рур­гия. Жур­нал им. Н.И. Пи­ро­го­ва. 2025;(7):59-66
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в ком­плексной ре­аби­ли­та­ции ин­ва­ли­дов. (Об­зор ли­те­ра­ту­ры). Воп­ро­сы ку­рор­то­ло­гии, фи­зи­оте­ра­пии и ле­чеб­ной фи­зи­чес­кой куль­ту­ры. 2025;(3):54-61
При­ме­не­ние сис­те­мы под­дер­жки при­ня­тия вра­чеб­ных ре­ше­ний Webiomed.DHRA при про­ве­де­нии дис­пан­се­ри­за­ции в Рос­сий­ской Фе­де­ра­ции: эко­но­ми­чес­кий ана­лиз. Ме­ди­цин­ские тех­но­ло­гии. Оцен­ка и вы­бор. 2025;(3):61-73
Ис­кусствен­ный ин­тел­лект в реп­ро­дук­тив­ной ме­ди­ци­не и хи­рур­гии. Проб­ле­мы реп­ро­дук­ции. 2025;(4):10-25
Резюме / Abstract:

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) все активнее внедряется в эндоскопическую практику и рассматривается как одно из приоритетных направлений развития визуальной диагностики. В ходе проведенного анализа отражены разработки, направленные на автоматизированное выявление и характеристику новообразований желудочно-кишечного тракта, оценку глубины инвазии, контроль полноты и качества осмотра, стандартизацию фотодокументации, стратификацию риска и поддержку обучения начинающих эндоскопистов.

ЦЕЛЬ ОБЗОРА

Обобщение текущего состояния технологий ИИ в эндоскопии, оценка их клинической значимости и выявление ключевых ограничений, которые сдерживают широкое применение в клинической практике. Представленные данные демонстрируют, что современные алгоритмы способны повышать диагностическую эффективность и снижать вариабельность результатов между специалистами. Применение ИИ позволяет нивелировать влияние человеческого фактора и уровня опыта на качество визуального осмотра, а также может служить инструментом для формирования практического опыта у начинающих эндоскопистов. Это свидетельствует о высоком потенциале ИИ не только как диагностического инструмента, но и как средства оптимизации процессов и поддержки обучения. Вместе с тем сохраняется необходимость в дальнейших многоцентровых исследованиях, разработках более универсальных и интегрированных решений, а также в оценке долгосрочного влияния современных алгоритмов на клиническую практику.

Ключевые слова / Keywords:

искусственный интеллект
колоноскопия
эзофагогастродуоденоскопия
автоматизированное выявление
качество осмотра
анализ эндоскопических изображений
опухоли желудочно-кишечного тракта

Авторы / Authors:

Эдгар Хажакович Самсонян

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия;
Больница Центросоюза Российской Федерации, Москва, Россия

Ксения Александровна Пархоменко

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия

Сергей Иванович Емельянов

ФГБОУ ВО «Российский университет медицины» Минздрава России, Москва, Россия

Дата поступления:

16.12.2025

Дата принятия в печать:

25.12.2025

Закрыть метаданные

Литература / References:

  1. Karkanis SA, Iakovidis DK, Maroulis DE, Karras DA, Tzivras M. Computer-aided tumor detection in endoscopic video using color wavelet features. IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2003;7(3):141-152.  https://doi.org/10.1109/titb.2003.813794
  2. Arif AA, Jiang SX, Byrne MF. Artificial intelligence in endoscopy: Overview, applications, and future directions. Saudi J Gastroenterol. 2023;29(5):269-277.  https://doi.org/10.4103/sjg.sjg_286_23
  3. Ishtiaq R, Zulfiqar L, Gangwani MK, Aziz M. Adenoma detection rate vs. adenoma per colonoscopy as quality indicators for colon cancer screening. Transl Gastroenterol Hepatol. 2023;8:24.  https://doi.org/10.21037/tgh-22-92
  4. Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, Liu P, Li L, Song Y, Zhang D, Li Y, Xu G, Tu M, Liu X. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019;68(10):1813-1819. https://doi.org/10.1136/gutjnl-2018-317500
  5. Gong D, Wu L, Zhang J, Mu G, Shen L, Liu J, Wang Z, Zhou W, An P, Huang X, Jiang X, Li Y, Wan X, Hu S, Chen Y, Hu X, Xu Y, Zhu X, Li S, Yao L, He X, Chen D, Huang L, Wei X, Wang X, Yu H. Detection of colorectal adenomas with a real-time computer-aided system (ENDOANGEL): a randomised controlled study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5(4):352-361.  https://doi.org/10.1016/S2468-1253(19)30413-3
  6. Karsenti D, Tharsis G, Perrot B, Cattan P, Percie du Sert A, Venezia F, Zrihen E, Gillet A, Lab JP, Tordjman G, Cavicchi M. Effect of real-time computer-aided detection of colorectal adenoma in routine colonoscopy (COLO-GENIUS): a single-centre randomised controlled trial. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2023;8(8):726-734.  https://doi.org/10.1016/S2468-1253(23)00104-8
  7. Makar J, Abdelmalak J, Con D, Hafeez B, Garg M. Use of artificial intelligence improves colonoscopy performance in adenoma detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2025;101(1):68-81.e8.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2024.08.033
  8. Lu Z, Xu Y, Yao L, Zhou W, Gong W, Yang G, Guo M, Zhang B, Huang X, He C, Zhou R, Deng Y, Yu H. Real-time automated diagnosis of colorectal cancer invasion depth using a deep learning model with multimodal data (with video). Gastrointest Endosc. 2022;95(6):1186-1194.e3.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2021.11.049
  9. Патент РФ на изобретение № 2020666086 / 04.12.2020. Бюл. №12. Хрящев В.В., Завьялов Д.В., Кашин С.В., Ивановский Л.И., Лебедев А.А. Colonoscopyvideoanalysis — программа для дифференциации глубины инвазии опухоли в онкологической диагностике на основе методов искусственного интеллекта. Ссылка активна на 16.12.2025. https://www1.fips.ru/registers-doc-view/fips_servlet?DB=EVM&rn=2544&DocNumber=2020666086&TypeFile=html
  10. Ачкасов С.И., Шелыгин Ю.А., Шабунин А.В., Коржева И.Ю., Федоров Е.Д., Камалетдинова Ю.Ю., Шахматов Д.Г., Ликутов А.А., Назаров И.В., Горбачев Е.В., Мингазов А.Ф. Эффективность системы искусственного интеллекта ArtInCol в диагностике новообразований при колоноскопии: результаты многоцентрового рандомизированного исследования. Колопроктология. 2025;24(3):12-21.  https://doi.org/10.33878/2073-7556-2025-24-3-12-21
  11. Завьялов Д.В., Кашин С.В., Гусейнова С.Р. Система CAD EYE для детекции и дифференцировки новообразований толстой кишки в режиме реального времени. Доказательная гастроэнтерология. 2024;13(2):50-54.  https://doi.org/10.17116/dokgastro20241302150
  12. Hirasawa T, Aoyama K, Tanimoto T, Ishihara S, Shichijo S, Ozawa T, Ohnishi T, Fujishiro M, Matsuo K, Fujisaki J, Tada T. Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images. Gastric Cancer. 2018;21(4):653-660.  https://doi.org/10.1007/s10120-018-0793-2
  13. He X, Wu L, Dong Z, Gong D, Jiang X, Zhang H, Ai Y, Tong Q, Lv P, Lu B, Wu Q, Yuan J, Xu M, Yu H. Real-time use of artificial intelligence for diagnosing early gastric cancer by magnifying image-enhanced endoscopy: a multicenter diagnostic study (with videos). Gastrointest Endosc. 2022;95(4):671-678.e4.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2021.11.040
  14. Luo H, Xu G, Li C, He L, Luo L, Wang Z, Jing B, Deng Y, Jin Y, Li Y, Li B, Tan W, He C, Seeruttun SR, Wu Q, Huang J, Huang DW, Chen B, Lin SB, Chen QM, Yuan CM, Chen HX, Pu HY, Zhou F, He Y, Xu RH. Real-time artificial intelligence for detection of upper gastrointestinal cancer by endoscopy: a multicentre, case-control, diagnostic study. Lancet Oncol. 2019;20(12):1645-1654. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(19)30637-0
  15. Wu L, Xu M, Jiang X, He X, Zhang H, Ai Y, Tong Q, Lv P, Lu B, Guo M, Huang M, Ye L, Shen L, Yu H. Real-time artificial intelligence for detecting focal lesions and diagnosing neoplasms of the stomach by white-light endoscopy (with videos). Gastrointest Endosc. 2022;95(2):269-280.e6.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2021.09.017
  16. Dong Z, Wu L, Du H, Tao X, Wang J, Zeng X, Zhu Y, Tan S, Wang J, Deng M, Yang T, Yu L, Yu H. Artificial intelligence as a surrogate for improving detection and standardization in upper endoscopy: a multicenter randomized controlled trial. Lancet Reg Health West Pac. 2025;55S1:101308. https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2024.101308
  17. Nagao S, Tsuji Y, Sakaguchi Y, Takahashi Y, Minatsuki C, Niimi K, Yamashita H, Yamamichi N, Seto Y, Tada T, Koike K. Highly accurate artificial intelligence systems to predict the invasion depth of gastric cancer: efficacy of conventional white-light imaging, nonmagnifying narrow-band imaging, and indigo-carmine dye contrast imaging. Gastrointest Endosc. 2020;92(4):866-873.e1.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.047
  18. Kim JH, Oh SI, Han SY, Keum JS, Kim KN, Chun JY, Youn YH, Park H. An Optimal Artificial Intelligence System for Real-Time Endoscopic Prediction of Invasion Depth in Early Gastric Cancer. Cancers (Basel). 2022;14(23):6000. https://doi.org/10.3390/cancers14236000
  19. Zhang L, Luo R, Tang D, Zhang J, Su Y, Mao X, Ye L, Yao L, Zhou W, Zhou J, Lu Z, Zhang M, Xu Y, Deng Y, Huang X, He C, Xiao Y, Wang J, Wu L, Li J, Zou X, Yu H. Human-Like Artificial Intelligent System for Predicting Invasion Depth of Esophageal Squamous Cell Carcinoma Using Magnifying Narrow-Band Imaging Endoscopy: A Retrospective Multicenter Study. Clin Transl Gastroenterol. 2023;14(10):e00606. https://doi.org/10.14309/ctg.0000000000000606
  20. Ling T, Wu L, Fu Y, Xu Q, An P, Zhang J, Hu S, Chen Y, He X, Wang J, Chen X, Zhou J, Xu Y, Zou X, Yu H. A deep learning-based system for identifying differentiation status and delineating the margins of early gastric cancer in magnifying narrow-band imaging endoscopy. Endoscopy. 2021;53(5):469-477.  https://doi.org/10.1055/a-1229-0920
  21. An P, Yang D, Wang J, Wu L, Zhou J, Zeng Z, Huang X, Xiao Y, Hu S, Chen Y, Yao F, Guo M, Wu Q, Yang Y, Yu H. A deep learning method for delineating early gastric cancer resection margin under chromoendoscopy and white light endoscopy. Gastric Cancer. 2020;23(5):884-892.  https://doi.org/10.1007/s10120-020-01071-7
  22. Li B, Dong YL, Liu JY, Tan WM, He DL, Qi ZP, Yu HH, Shi Q, Ren Z, Cai MY, Cai SL, Yan B, Zhong YS. Application of artificial intelligence lesion labeling system-assisted endoscopic submucosal dissection for the treatment of esophageal lesions in a low-volume center: a prospective cohort study. Int J Surg. 2025;111(9):6093-6101. https://doi.org/10.1097/JS9.0000000000002748
  23. Li N, Yang J, Li X, Shi Y, Wang K. Accuracy of artificial intelligence-assisted endoscopy in the diagnosis of gastric intestinal metaplasia: A systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2024;19(5):e0303421. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0303421
  24. Tao X, Zhu Y, Dong Z, Huang L, Shang R, Du H, Wang J, Zeng X, Wang W, Wang J, Li Y, Deng Y, Wu L, Yu H. An artificial intelligence system for chronic atrophic gastritis diagnosis and risk stratification under white light endoscopy. Dig Liver Dis. 2024;56(8):1319-1326. https://doi.org/10.1016/j.dld.2024.01.177
  25. Zhang M, Pan J, Lin J, Xu M, Zhang L, Shang R, Yao L, Li Y, Zhou W, Deng Y, Dong Z, Zhu Y, Tao X, Wu L, Yu H. An explainable artificial intelligence system for diagnosing Helicobacter Pylori infection under endoscopy: a case-control study. Therap Adv Gastroenterol. 2023;16:17562848231155023. https://doi.org/10.1177/17562848231155023
  26. Li J, Hu S, Shi C, Dong Z, Pan J, Ai Y, Liu J, Zhou W, Deng Y, Li Y, Yuan J, Zeng Z, Wu L, Yu H. A deep learning and natural language processing-based system for automatic identification and surveillance of high-risk patients undergoing upper endoscopy: A multicenter study. Eur Clin Med. 2022;53:101704. https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2022.101704
  27. Tan X, Yao L, Dong Z, Li Y, Yu Y, Gao X, Zhu K, Su W, Yin H, Wang W, Luo C, Li J, You H, Hu H, Zhou W, Yu H.Artificial Intelligence as a Surrogate for Inspection Time to Assess Completeness in Esophagogastroduodenoscopy: A Prospective, Randomized, Noninferiority Study. Clin Transl Gastroenterol. 2025;16(6):e00839. https://doi.org/10.14309/ctg.0000000000000839
  28. Ahn BY, Lee J, Seol J, Kim JY, Chung H. Evaluation of an artificial intelligence-based system for real-time high-quality photodocumentation during esophagogastroduodenoscopy. Sci Rep. 2025;15:4693. https://doi.org/10.1038/s41598-024-83721-9
  29. Xu C, Zhu Y, Wu L, Yu H, Liu J, Zhou F, Xiong Q, Wang S, Cui S, Huang X, Yin A, Xu T, Lei S, Xia Z. Evaluating the effect of an artificial intelligence system on the anesthesia quality control during gastrointestinal endoscopy with sedation: a randomized controlled trial. BMC Anesthesiol. 2022;22(1):313.  https://doi.org/10.1186/s12871-022-01796-1
  30. Kim SH, Lim YJ. Artificial Intelligence in Capsule Endoscopy: A Practical Guide to Its Past and Future Challenges. Diagnostics (Basel). 2021;11(9):1722. https://doi.org/10.3390/diagnostics11091722
  31. Dhali A, Kipkorir V, Maity R, Srichawla BS, Biswas J, Rathna RB, Bharadwaj HR, Ongidi I, Chaudhry T, Morara G, Waithaka M, Rugut C, Lemashon M, Cheruiyot I, Ojuka D, Ray S, Dhali GK. Artificial Intelligence-Assisted Capsule Endoscopy Versus Conventional Capsule Endoscopy for Detection of Small Bowel Lesions: A Systematic Review and Meta-Analysis. J Gastroenterol Hepatol. 2025;40(5):1105-1118. https://doi.org/10.1111/jgh.16931
  32. Qin K, Li J, Fang Y, Xu Y, Wu J, Zhang H, Li H, Liu S, Li Q. Convolution neural network for the diagnosis of wireless capsule endoscopy: a systematic review and meta-analysis. Surg Endosc. 2022;36(1):16-31.  https://doi.org/10.1007/s00464-021-08689-3
  33. Bang CS, Lee JJ, Baik GH. Computer-Aided Diagnosis of Gastrointestinal Ulcer and Hemorrhage Using Wireless Capsule Endoscopy: Systematic Review and Diagnostic Test Accuracy Meta-analysis. J Med Internet Res. 2021;23(12):e33267. https://doi.org/10.2196/33267
  34. Mohan BP, Khan SR, Kassab LL, Ponnada S, Chandan S, Ali T, Dulai PS, Adler DG, Kochhar GS. High pooled performance of convolutional neural networks in computer-aided diagnosis of GI ulcers and/or hemorrhage on wireless capsule endoscopy images: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2021;93(2):356-364.e4.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.07.038
  35. O‘Hara FJ, Mc Namara D. Capsule endoscopy with artificial intelligence-assisted technology: Real-world usage of a validated AI model for capsule image review. Endosc Int Open. 2023;11(10):E970-E975. https://doi.org/10.1055/a-2161-1816
Связаться с автором
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Подать заявку

Вы можете стать автором одного из наших журналов, отправьте заявку и мы рассмотрим ее в течении дня.

Имя
Телефон
E-mail
Сообщение
Вход
Регистрация
E-mail
Пароль
Забыли пароль?

Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов

Восстановление пароля
E-mail
Войти
Зарегистрироваться

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.