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◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]广州中医药大学第二附属医院脾胃病科
大德路总院
消化科
大德路总院脾胃病科
广东省中医院
出处：
ISSN：
关键词：
结肠镜检查
肠道准备
人工智能
摘要：
目的 观察人工智能肠道图像识别模型用于评估结肠镜检查前肠道准备的价值。方法 回顾性分析190例接受肠道准备评估及结肠镜检查患者，根据评估肠道准备方法将其分为观察组（以人工智能肠道图像识别模型进行判断，n=100）和对照组（仅由患者将末次粪便性状与肠道清洁准备图进行对比而判断，n=90）;比较2组肠道清洁度、肠镜检查时间及腺瘤检出率。结果 观察组波士顿肠道准备量表（BBPS）评分及腺瘤检出率高于对照组，而肠镜检查时间短于对照组（P均＜0.05）。结论 检查前采用人工智能肠道图像识别模型评估肠道准备情况可提高BBPS评分及腺瘤检出率并缩短肠镜检查时间。
基金：
2020年产学合作协同育人项目(202002117002)
第一作者：
第一作者机构：
[1]广州中医药大学第二附属医院脾胃病科
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
林燕凤,赵舷宏,付朝丽,等.以人工智能肠道图像识别模型评估结肠镜检查前肠道准备[J].中国医学影像技术.2023,39(7):1034-1038.
