Es war zu erwarten, dass mit verbesserten Techniken das Sammeln großer Datenmengen (Big Data) auch in der Endoskopie Einzug halten würde. In einem aktuellen Beitrag aus dem Institut für Genomics and Bioinfirmatics der Universität von Kalifornien in Irvine haben Wissenschaftler ein computergesteuertes Lernsystem zur Bildanalyse eingesetzt, das die Ademondetektionsrate verbessern helfen sollte. Sie haben festgestellt, das mithilfe dieses Systems eine 96% Trefferquote erzielt werden konnte. (Urban et al. Gastroenterology 2018, 155:1069-1078)