目的 探究人工智能诊断系统视觉Transformer（ViT）通过分析临床内镜成像数据对结肠疾病的诊断作用。 方法 回顾性收集1082例组织学证实患有结肠疾病（包括结肠息肉、结肠炎、结肠癌）患者的3000张标准白光结肠镜图像。对这三类疾病处理后的数据集按照7∶2∶1的比例划分，在每类疾病图像中随机选取70%作为训练集（Train），20%作为测试集（Test），10%作为验证集（Predict），最后通过使用ViT模型对图像进行识别分类。 结果 在测试集中，该模型对于结肠息肉、结肠炎、结肠癌的肠镜图像分类准确率为：结肠息肉99.61％、结肠炎99.67％、结肠癌100.00%。 结论 ViT在检测结肠疾病方面具有较高的诊断准确率，该模型可协助基层医院提高结肠疾病诊断的准确率，也可帮助初级内镜医师提高识别结肠疾病的能力，具有较为可靠的临床应用价值。
ZHANG et al. (Sun,) studied this question.