Žalúdočné subepiteliálne lézie (SEL) sú pokryté zdravou sliznicou, čo sťažuje určenie ich pôvodnej vrstvy bežnou endoskopiou, preto sa na diagnostiku používa endoskopická ultrasonografia (EUS). EUS je však náročnejšia a jej interpretácia sa líši medzi lekármi. Štúdia vyvinula systém umelej inteligencie založený na modeli MedMamba na identifikáciu vrstvy pôvodu žalúdočných SEL. Údaje pochádzali z 320 obrázkov od 188 pacientov v prvej pridruženej nemocnici Nanjing Medical University v období od 1. mája 2016 do 1. mája 2023. Obrázky boli rozdelené do tréningovej, validačnej a testovacej sady v pomere 8:1:1 na úrovni pacienta. Model MedMamba dosiahol celkovú presnosť 92,04 % (95 % CI: 90,33–93,75 %), špecificitu 94,83 % (95 % CI: 93,22–96,44 %) a citlivosť 75,19–87,03 % v päťkategóriovej klasifikácii. Tento model prekonal iné AI modely aj endoskopistov. Systém preukázal potenciál na zníženie variability v diagnostike SEL a zlepšenie klinických postupov.