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研究背景及目的结直肠癌（Colorectal Cancer,CRC）是常见癌症之一,CRC起源于腺瘤性息肉（或腺瘤）,虽然腺瘤最初是良性的,但随着时间的推移,它们可能会癌变并扩散到邻近和遥远的器官。提高息肉检出率是预防CRC的重要措施。为了进一步降低结肠息肉漏诊,需要进一步的技术进步来优化息肉的检测和内镜评估,理想的情况下一个实时的自动息肉检测系统,其性能接近专家内镜的性能,可以帮助内镜检查息肉病变。实时自动息肉检测系统,通过深度学习方法,可以学习和执行以前由内镜医生执行的特定内镜任务。本研究的目的是探讨一种高性能、实时的息肉自动检测系统能否在实际的临床环境中提高息肉检出率（polyp detection rate,PDR）。研究方法本研究纳入了 2019年8月至2019年12月于南方医院消化内镜中心行麻醉肠镜检查的患者。受试者当天按随机数表顺序接受传统结肠镜检查和人工智能（Artificial Intelligence,AI）辅助的结肠镜检查,由两名经验丰富的内镜医生（既往实施肠镜>3000例）背靠背的进行两种结肠镜检查。在有实时自动息肉检测系统的帮助下检测息肉,该人工智能系统检测到息肉时会弹出蓝框。患者的最终结肠镜检查报告将结合两名医生的内镜检查结果形成,在第一次手术中检测到的息肉留在原位,以便在第二次手术结束时切除。主要结果是PDR,次要结果是检测到的息肉数量,小息肉（直径<6 mm）数量,检测到的每种巴黎类型的息肉数量,以及假阳性结果的数量。研究结果最终150名患者进行了结果统计分析,人工智能辅助的结肠镜检查显著提高了 PDR（34.0%vs38.7%,P<0.001）。此外,人工智能辅助结肠镜检查提高了小于6 mm的息肉的检出率（30.0%vs34.7%,P<0.001）,但对于较大的息肉病变没有发现差异。人工智能辅助结肠镜检查也提高了对巴黎分型0-Ⅱa型息肉检出率（26%vs32.0%,P<0.001）。人工智能辅助结肠镜检查组共有52例假阳性,平均每次结肠镜检查假阳性0.35例,主要原因是粪便、粘膜皱褶等。研究结论AI辅助的结肠镜检查与常规肠镜检查相比可明显提高息肉检出数量,同时息肉检出率也明显提高。AI辅人工智能辅助结肠镜检查提高了小于6 mm的息肉的检出率（30.0%vs34.7%,P<0.001）助的结肠镜检查可明显提高对于小息肉（直径<6mm）的检出,同时也能提高对于巴黎分型0-Ⅱa型息肉的检出。鉴于其高准确性、保真度和稳定性,目前的计算机辅助诊断（Computer-aided diagnosis,CAD）系统有可能应用于当前的临床实践,以更好地检测大肠息肉,人工智能将是医生看患者的诊断、选择治疗方法和预测结果的方法的重要组成部分。