Klinische Studie zur Genauigkeit der Echtzeit-KI-gestützten Endozytoskopie bei der Diagnose kolorektaler Diminutivpolypen

Darmkrebs (CRC) ist der dritthäufigste bösartige Tumor weltweit und die zweithäufigste krebsbedingte Todesursache [1]. Die Koloskopie gilt als die bevorzugte Methode zur Früherkennung von Darmkrebs, und die frühe und resektable Erkennung kolorektaler neoplastischer Läsionen kann die Morbidität und Mortalität von Darmkrebs deutlich reduzieren. In den letzten Jahren ist die Erkennungsrate kolorektaler Polypen durch die kontinuierliche Weiterentwicklung endoskopischer Diagnosetechniken und die Standardisierung und Stärkung der Ausbildung von Endoskopikern von Jahr zu Jahr gestiegen. Da die Zahl der endoskopischen Exzisionen zunimmt, steigen die mit der endoskopischen Exzision und der pathologischen Diagnose exzidierter Proben verbundenen Kosten von Jahr zu Jahr. Forschungsergebnisse zeigten, dass etwa 90 % der erkannten Polypen kleine Polypen (6–9 mm) und winzige Polypen (≤ 5 mm) waren und fast die Hälfte davon nicht-neoplastische Polypen waren, sodass eine endoskopische Resektion und histopathologische Untersuchung nicht erforderlich waren [ 2, 3]. Um unnötige pathologische Untersuchungen und endoskopische Behandlungen zu reduzieren, hat die American Society of Digestive Endoscopy PIVI-Strategien vorgeschlagen: „Exzisieren und verwerfen“ und „Diagnostizieren und nicht exzisieren“.

Die Endozytoskopie ist eine Art Endoskopie mit ultrahoher Vergrößerung. In Kombination mit chemischer Färbung und Schmalband-Bildgebungstechnologie können Endoskopiker die Kernmorphologie, die Drüsengangsmorphologie und die mikrovaskuläre Morphologie kolorektaler Läsionen mit bloßem Auge beobachten und beurteilen und so den Zweck einer Echtzeitbiopsie in vivo erkennen. Es bedarf jedoch einer Menge Erfahrung, um die Beurteilungsgenauigkeit von Endoskopiebildern zu verbessern, und Endoskopieärzte haben bei der Beurteilung der Ergebnisse gewisse subjektive Urteile und Fehler. Um dieses Problem zu lösen, wird daher klinisch künstliche Intelligenz (KI) vorgeschlagen. Unser Zentrum hat ein auf Endozytoskopie basierendes Diagnosesystem mit künstlicher Intelligenz entwickelt, um die Endozytoskopie bei der Beurteilung der Art kolorektaler Läsionen zu unterstützen. Ob dieses durch künstliche Intelligenz unterstützte Diagnosesystem jedoch die Natur kolorektaler Diminutivpolypen genau beurteilen kann und für eine umfassende Förderung und Anwendung der PIVI-Strategie geeignet ist, mangelt an relevanten klinischen Daten. Diese Studie beabsichtigt, diese klinische Studie durchzuführen, um die diagnostische Genauigkeit dieser künstlichen Intelligenz bei der Diagnose von kolorektalen Diminutivpolypen zu überprüfen.