Wirksamkeit eines KI-basierten endoskopischen Ultraschall-Navigationssystems im Training der endoskopischen Ultraschalltechnik

Die endoskopische Sonographie ist für die Diagnose und Behandlung von Gallen- und Bauchspeicheldrüsenerkrankungen unerlässlich. Die Gesamtinzidenz von Gallen- und Bauchspeicheldrüsenerkrankungen liegt bei 121/100.000 und verursacht jedes Jahr weltweit etwa 14,3/100.000 Todesfälle, was eine ernsthafte Bedrohung für die Gesundheit und Sicherheit der gesamten Menschheit darstellt. Das biliopankreatische System liegt tief in der Bauchhöhle, die relativ schwer zu untersuchen ist und im Frühstadium der Erkrankung keine spezifischen Symptome aufweist. Daher ist die Prognose schlecht und die 5-Jahres-Überlebensrate niedrig. Die biliopankreatische Ultraschallendoskopie kann den Querschnitt des biliopankreatischen Systems durch Ultraschalldetektion erhalten, Gewebeproben für die pathologische Biopsie durch die Punktion entnehmen und Operationen wie Spülung und Drainage, Hochfrequenzablation, abdominale Ganglienblockade und Gastrojejunostomie durchführen. Das Gerät integriert Erkennung und Behandlung. Die endoskopische Sonographie ist detektionsnah am Läsionsgewebe und kann eine Beeinflussung der Bauchhöhlenwand, des Magen-Darm-Gases und anderer Organe vermeiden. Verglichen mit Röntgen, CT, MRT und verschiedenen In-vitro-Nachweismethoden hat die endoskopische Sonographie technische Vorteile wie hohe Auflösung, keine ionisierende Strahlung und solide Echtzeitleistung. In Bezug auf die Behandlung hat die endoskopische ultraschallgeführte Punktion durch das natürliche Lumen die Eigenschaften einer minimalinvasiven, geringeren chirurgischen Gefahr und Kosten im Vergleich zur chirurgischen Behandlung, was die Prognose von Patienten mit Gallen- und Bauchspeicheldrüsenerkrankungen erheblich verbessern kann. Die biliopankreatische endoskopische Sonographie ist für die Diagnose und Behandlung von Erkrankungen des biliopankreatischen Systems unerlässlich.

Die Grundlage der endoskopischen Ultraschalldiagnostik und -behandlung liegt in der genauen Identifizierung und Lokalisierung von Läsionen durch Ultraschallbilder. Ultraschallbilder sind Querschnittsbilder menschlicher Gewebe, die hauptsächlich Texturinformationen enthalten, die mit bloßem menschlichen Auge schwer zu erkennen sind; Für die Endoskopie ist es Ärzten ohne professionelle Ausbildung und langjährige Praxis schwierig, die anatomischen Zeichen in den Bildern genau zu identifizieren, was die Genauigkeit der Identifizierung und Lokalisierung von biliopankreatischen Läsionen erheblich beeinträchtigt. Aufgrund der geringen Bilderkennung der Ultraschallendoskopie ist die Bedienung der Ultraschallendoskopie schwierig und der Trainingszyklus sehr lang. Herkömmliche europäische und amerikanische Schulungsprogramme für endoskopischen Ultraschall dauerten drei Jahre, aber in einer klinischen Studie bestanden zwei Drittel der Ärzte, die an dem Standard-Schulungsprogramm teilnahmen, die Fähigkeitsbewertung für endoskopischen Ultraschall nicht. Obwohl die Ultraschallendoskopie eine der empfindlichsten Methoden zur Diagnose von Bauchspeicheldrüsenkrebs ist, ist die Sensitivität (87,8 %) im Vergleich zur optischen Endoskopie für die Diagnose von Magenkrebs (96 %) und Dickdarmkrebs (97,1 %) immer noch deutlich unzureichend. Die Existenz dieses Problems bedeutet, dass die bestehende Ausbildung in der Ultraschallendoskopie optimiert werden muss. In den letzten Jahren hat sich die maschinelle Bildverarbeitungstechnologie mit künstlicher Intelligenz (KI) rasant entwickelt und ist in den Bereichen Transport, Finanzen, Medizin und anderen Bereichen weit verbreitet. Mehrere Studien haben gezeigt, dass die diagnostischen Fähigkeiten von KI bei einigen Krankheiten die von menschlichen Experten übertroffen haben, und einige Studien haben die Machbarkeit der Anwendung von KI bei der endoskopischen Ultraschallbilderkennung bestätigt. In einer früheren Studie wurde ein Modell mit künstlicher Intelligenz verwendet, um Ultraschall-Endoskopiker beim Lesen von Ultraschallfilmen zu unterstützen, was die Genauigkeit der Ärzte bei der Bildpositionierung und Segmentierung anatomischer Marker erheblich verbessern könnte. In der Anfangsphase konstruierten die Forscher erfolgreich ein auf einem künstlichen Intelligenzmodell basierendes Ultraschall-Endoskopie-unterstütztes Filmlesesystem und nannten das modifizierte System biliopankreatischen Master. Das System kann Echtzeit-Ultraschallstationserkennung und anatomische Markierungserkennung realisieren und Ärzte mit entsprechenden Operationstechniken ausstatten.