Multicentrická studie o účinnosti a bezpečnosti navigačního systému s podporou umělé inteligence pro biliopankreatické EUS

Karcinom slinivky břišní je zhoubný nádor trávicího systému se zákeřným začátkem, rychlou progresí a velmi špatnou prognózou. Podle nejnovějších údajů o rakovině v Číně v roce 2020, které zveřejnila Mezinárodní agentura pro výzkum rakoviny (IARC) Světové zdravotnické organizace, je v Číně asi 120 000 nových případů rakoviny slinivky břišní s úmrtností blízkou 100 %, což vážně ohrožuje národní zdraví. Časné diagnózy karcinomu pankreatu lze dosáhnout chirurgickou resekcí s 5letou mírou přežití 58 %. Jakmile se rozvine pokročilý karcinom pankreatu, přežití pacientů je 7,2 %. Jako rychle se rozvíjející smrtelná rakovina může mít zmeškaná diagnóza rakoviny slinivky pro pacienty extrémně vážné důsledky. Jak zlepšit diagnostickou rychlost časné rakoviny slinivky je naléhavým problémem, který je třeba vyřešit.

EUS (endoskopická ultrasonografie) je považována za jednu z nejcitlivějších metod pro detekci rakoviny slinivky břišní. Má mnohem vyšší diagnostickou přesnost než MRI a CT pro diagnostiku karcinomu pankreatu, zejména časného karcinomu pankreatu < 1 cm v průměru (EUS-FNA 95,6 % vs. CT 77,4 %, MRI 76,2 %). EUS je modalitou volby pro časnou diagnostiku nádorů pankreatu. Aby se předešlo promeškané diagnóze rakoviny pankreatu, je třeba co nejvíce zajistit kontinuitu a integritu EUS. EUS je však vysoce závislá na operátorovi a křivka učení je strmá a kvalita vyšetření velmi závisí na technice operátora. Proto je nutné vyvinout systém, který dokáže efektivně napomoci plnému skenování EUS.

Staniční přístup u pankreatického EUS byl zaveden jako standardní skenovací postup. Principem dokončení staničního přístupu je nalezení anatomických orientačních bodů této stanice, jako jsou orgány (ledviny, slezina), krevní cévy (jako je slezinná tepna, slezinná žíla, portální žíla), vývody (pankreatický vývod, žlučovod), atd. Skenování těchto anatomických orientačních bodů je základem pro přesné posouzení celého pankreatu. Zároveň má typ pankreatických lézí a vývoj průběhu abnormální zobrazovací nálezy různé anatomické struktury. Například ultrazvukové snímky rakoviny pankreatu ukáží vaskulární invazi, deformaci biliopankreatického vývodu a metastázy přilehlých orgánů. Pokyny jasně vyžadují, aby volba chirurgického přístupu u karcinomu pankreatu byla založena na stupni invaze karcinomu do přilehlých důležitých anatomických struktur, aby se maximalizovala objemová úspora funkčního pankreatického parenchymu. Kompletní anatomické skenování může pomoci při diagnostice pankreatických lézí a nasměrovat léčbu a prognózu pacienta.

V posledních letech byla umělá inteligence (AI) úspěšně aplikována v mnoha lékařských oborech. V současné době existují studie endoskopické ultrasonografie založené na AI pro identifikaci pankreatických lézí, avšak neexistují žádné studie navigačního systému založeného na AI pro endoskopickou ultrasonografii pankreatu. Již dříve jsme úspěšně vyvinuli standardní staniční skenovací navigační systém pro slinivku břišní a žlučové cesty. Tento systém může zlepšit přesnost rozpoznávání endoskopistů pro standardní stanice a zlepšit kognitivní schopnosti endoskopických ultrasonografických snímků.

Na základě předchozího jsme zkonstruovali pankreatický skenovací navigační navigační systém v EUS založený na hlubokém učení, který může pomoci při identifikaci důležitých anatomických struktur přiléhajících ke slinivce v reálném čase. a ověřit jeho pomocnou výkonnost pro endoskopisty v klinické praxi. Za účelem zlepšení kvality EUS a snížení promeškané diagnózy pankreatických lézí.