Využití umělé inteligence pro včasnou diagnostiku rakoviny žaludku při optickém zvětšení zvětšovací endoskopie

Rakovina žaludku je celosvětově třetí nejčastější příčinou úmrtí souvisejících s rakovinou, zejména v Asii. Včasná detekce a léčba by vyléčila nemoc s 5letou mírou přežití vyšší než 90 %. Nicméně citlivost konvenční endoskopie se zobrazením v bílém světle ( C-WLI) v diagnostice časných karcinomů žaludku (EGC) je pouze 40 %. Byly vyvinuty techniky zvětšovací endoskopie (IEE), jako je zvětšovací úzkopásmové zobrazování (M-NBI), a 2 RCT uvádí, že zobrazení v bílém světle v kombinaci s M-NBI může zvýšit citlivost na 95 %. Při screeningové endoskopii se doporučuje používat zobrazování v bílém světle k detekci podezřelé léze a používat techniky M-IEE k diagnóze časného karcinomu žaludku.

Optické vylepšení (OE), které je jednou z technik M-IEE, bylo vyvinuto společností HOYA Co. (Tokio, Japonsko). Tato technologie kombinuje digitální zpracování signálu a optické filtry pro jasné zobrazení slizničního mikropovrchu (MS) a mikrocév (MV). Výhodou OE je překonat temnotu NBI, což vede k menší užitečnosti pro schopnost detekce v plně rozšířeném gastrointestinálním lumen. Přesto je pro začátečníky obtížné odlišit časnou rakovinu žaludku od nerakovinných lézí a odborné znalosti se suboptimálními inter Pro použití M-IEE je nezbytná souhlas pozorovatele.

V dnešní době umělá inteligence (AI) využívající hluboké strojové učení učinila velký průlom v gastroenterologii, která pomocí metody gradientního sestupu a zpětné propagace automaticky extrahuje specifické rysy obrazu. Diagnostická přesnost při identifikaci rakoviny horní části gastrointestinálního traktu byla 0,955 u C-WLI. Polypy lze identifikovat v reálném čase s 96% přesností při screeningové kolonoskopii. Umělá inteligence má vynikající uplatnění v detekci a diagnostice.

Tato studie si klade za cíl vyvinout model pomoci M-OE v diagnostice EGC rozlišováním rakoviny či nikoli.