Efektivita endoskopického ultrazvukového navigačního systému na bázi Ai ve výcviku endoskopických ultrazvuků

Endoskopická ultrasonografie je nezbytná pro diagnostiku a léčbu onemocnění žlučových cest a slinivky břišní. Celkový výskyt onemocnění žlučových cest a slinivky břišní dosahuje až 121/100 000, což způsobuje celosvětově asi 14,3/100 000 úmrtí ročně, což představuje vážnou hrozbu pro zdraví a bezpečnost celého lidstva. Biliopankreatický systém je uložen hluboko v dutině břišní, což je poměrně obtížné vyšetřit a v časném stadiu onemocnění postrádá specifické příznaky. Proto je prognóza špatná a míra pětiletého přežití nízká. Biliopankreatická ultrazvuková endoskopie může získat příčný řez biliopankreatickým systémem pomocí ultrazvukové detekce, odebírat vzorky tkáně pro patologickou biopsii punkcí a provádět operace, jako je proplach a drenáž, radiofrekvenční ablace, blokáda abdominálních ganglií a gastrojejunostomie. Zařízení integruje detekci a léčbu. Z hlediska detekce je endoskopická ultrasonografie blízko tkáně léze a může se vyhnout ovlivnění stěny břišní dutiny, gastrointestinálního plynu a dalších orgánů. Ve srovnání s rentgenem, CT, MRI a různými metodami detekce in vitro má endoskopická ultrasonografie technické výhody vysokého rozlišení, žádné ionizující záření a solidní výkon v reálném čase. Z hlediska léčby má endoskopická ultrazvukem řízená punkce přes přirozený lumen vlastnosti minimálně invazivní, nižší chirurgické riziko a nižší náklady ve srovnání s chirurgickou léčbou, což může významně zlepšit prognózu pacientů s onemocněním žlučových cest a slinivky břišní. Biliopankreatická endoskopická ultrasonografie je nezbytná pro diagnostiku a léčbu onemocnění biliopankreatického systému.

Základ endoskopické ultrazvukové diagnostiky a léčby spočívá v přesné identifikaci a lokalizaci lézí pomocí ultrazvukových snímků. Ultrazvukové obrazy jsou obrazy příčných řezů lidských tkání, které obsahují hlavně informace o texturách, které je obtížné rozpoznat pouhým lidským zrakem; pro endoskopii lékaři postrádající odborné vzdělání a dlouhodobou praxi, obtížně přesně identifikovatelné anatomické znaky na snímcích, což významně ovlivňuje přesnost identifikace a lokalizaci biliopankreatických lézí. Vzhledem k nízkému rozpoznávání obrazu při ultrazvukové endoskopii je operace ultrazvukové endoskopie obtížná a tréninkový cyklus je velmi dlouhý. Konvenční evropské a americké školicí programy pro endoskopický ultrazvuk trvaly tři roky, ale v klinické studii dvě třetiny lékařů, kteří se účastnili standardního školícího programu, neprošly hodnocením schopností endoskopického ultrazvuku. Přestože je ultrazvuková endoskopie jednou z nejcitlivějších metod pro diagnostiku karcinomu pankreatu, senzitivita (87,8 %) je stále významně nedostatečná ve srovnání s optickou endoskopií pro diagnostiku karcinomu žaludku (96 %) a karcinomu tlustého střeva (97,1 %). Existence tohoto problému znamená, že stávající školení v ultrazvukové endoskopii je třeba optimalizovat. V posledních letech se technologie strojového vidění s umělou inteligencí (AI) rychle vyvíjela a byla široce používána v dopravě, financích, medicíně a dalších oblastech. Několik studií ukázalo, že diagnostická schopnost umělé inteligence překonala u některých nemocí schopnosti lidských odborníků a některé studie potvrdily proveditelnost aplikace umělé inteligence při endoskopickém rozpoznávání ultrazvukového obrazu. V předchozí studii byl model umělé inteligence použit jako pomoc ultrazvukovým endoskopistům při čtení ultrazvukového filmu, což by mohlo výrazně zlepšit přesnost lékařů v umístění obrazu a segmentaci anatomických markerů. V rané fázi vyšetřovatelé úspěšně zkonstruovali model umělé inteligence založený na ultrazvukové endoskopii asistovaného systému čtení filmu a pojmenovali modifikovaný systém biliopankreatický Master. Systém může realizovat rozpoznávání ultrazvukové stanice v reálném čase a rozpoznávání anatomických značek a poskytovat lékařům odpovídající operační techniky.