Un estudio multicéntrico sobre la eficacia y la seguridad del sistema de navegación asistido por IA para la USE biliopancreática

El cáncer de páncreas es un tumor maligno del aparato digestivo de inicio insidioso, rápida progresión y muy mal pronóstico. Según los últimos datos de cáncer en China en 2020 publicados por la Agencia Internacional para la Investigación del Cáncer (IARC) de la Organización Mundial de la Salud, hay unos 120.000 nuevos casos de cáncer de páncreas en China, con una tasa de mortalidad cercana al 100%, lo que pone en grave peligro la salud nacional. El diagnóstico temprano del cáncer de páncreas se puede lograr mediante resección quirúrgica con una tasa de supervivencia a 5 años del 58 %. Una vez que se desarrolla el cáncer de páncreas avanzado, la supervivencia del paciente es del 7,2 %. Como un cáncer mortal de rápido desarrollo, el diagnóstico erróneo del cáncer de páncreas puede tener consecuencias extremadamente graves para los pacientes. Cómo mejorar la tasa de diagnóstico del cáncer de páncreas temprano es un problema urgente que debe resolverse.

La USE (ultrasonografía endoscópica) se considera una de las modalidades más sensibles para la detección del cáncer de páncreas. Tiene una precisión diagnóstica mucho mayor que la RM y la TC para el diagnóstico del cáncer de páncreas, especialmente el cáncer de páncreas precoz < 1 cm de diámetro (EUS-FNA 95,6 % frente a TC 77,4 %, RM 76,2 %). La USE es la modalidad de elección para el diagnóstico precoz de los tumores pancreáticos. Para evitar un diagnóstico erróneo del cáncer de páncreas, la continuidad e integridad de la USE debe garantizarse tanto como sea posible. Pero EUS depende en gran medida del operador y la curva de aprendizaje es empinada, y la calidad del examen depende en gran medida de la técnica del operador. Por lo tanto, es necesario desarrollar un sistema que pueda ayudar de manera efectiva al escaneo completo de la USE.

El abordaje de estación en la USE pancreática se ha establecido como el procedimiento de exploración estándar. El principio de completar el enfoque de la estación es encontrar los puntos de referencia anatómicos de esta estación, como órganos (riñón, bazo), vasos sanguíneos (como la arteria esplénica, vena esplénica, vena porta), conductos (conducto pancreático, conducto biliar), etc. El escaneo de estos puntos de referencia anatómicos es la base para una evaluación precisa de todo el páncreas. Al mismo tiempo, el tipo de lesiones pancreáticas y el desarrollo del curso tienen hallazgos de imagen anormales de diferente estructura anatómica. Por ejemplo, las imágenes de ultrasonido del cáncer de páncreas mostrarán invasión vascular, deformación del conducto biliopancreático y metástasis de órganos adyacentes. Las guías requieren claramente que la elección del abordaje quirúrgico para el cáncer de páncreas se base en el grado de invasión del cáncer a las estructuras anatómicas importantes adyacentes, para maximizar el ahorro de volumen del parénquima pancreático funcional. El escaneo anatómico completo puede ayudar en el diagnóstico de lesiones pancreáticas y guiar el tratamiento y el pronóstico del paciente.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha aplicado con éxito en múltiples campos médicos. En la actualidad, se han realizado estudios de ultrasonografía endoscópica basada en IA para la identificación de lesiones pancreáticas. Sin embargo, no hay estudios de sistemas de navegación basados ​​en IA para ultrasonografía endoscópica pancreática. Previamente, hemos desarrollado con éxito un sistema de navegación de exploración de estación estándar para el páncreas y los conductos biliares. Este sistema puede mejorar la precisión de reconocimiento de los endoscopistas para las estaciones estándar y mejorar la capacidad cognitiva de las imágenes de ultrasonografía endoscópica.

Con base en lo anterior, construimos un sistema de navegación de escaneo pancreático basado en aprendizaje profundo en EUS, que puede ayudar a identificar estructuras anatómicas importantes adyacentes al páncreas en tiempo real. y verificar su desempeño auxiliar para los endoscopistas en la práctica clínica. Con el fin de mejorar la calidad de la USE y reducir los diagnósticos perdidos de lesiones pancreáticas.