人工智能（AI）这一新兴技术的出现和应用给炎症性肠病（IBD）的诊断带来了巨大的变革。越来越多的研究着手于开发基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的诊断模型，并获得了良好的诊断性能，尤其是在IBD的图像诊断，卷积神经网络（CNN）等模型由于其出色的图像分析能力，在内镜检查和组织病理检查等方面具有十分可观的发展前景。近年来AI诊断模型的应用越发广泛，但与此同时，关于算法、数据库及其应用方面仍存在一些难以忽视的局限性。本文将主要就图像识别方面对AI在IBD诊断中的应用进行综述，以期为IBD精准图像诊断领域下步研究提供参考。

        As an emerging technology，artificial intelligence（AI）has brought great changes to the precise diagnosis of inflammatory bowel disease（IBD）．More and more  researches have developed diagnostic models which are based on machine learning（ML）and deep learning（DL）and obtained satisfactory diagnostic performance．Especially in the image  diagnosis of IBD，convolutional neural network（CNN）and  other models  have  considerable  development  prospects in  endoscopy  and histopathology due to their excellent image analysis capabilities．In recent years，the application of AI diagnostic models has become more and more widespread，but at the same time，there are still some limitations about algorithms，databases and their applications that cannot be ignored．This review mainly focused on the application of AI in IBD diagnosis from the aspect of image recognition，to provide a reference for IBD diagnosis towards precision medicine．