Validación del Sistema AI-ENDO en la Disección Submucosa Endoscópica

El cáncer gastrointestinal (GI), que incluye el cáncer de estómago, colorrectal y esofágico, es colectivamente el cáncer más común en todo el mundo y la principal causa de muerte relacionada con el cáncer a nivel mundial. La enfermedad impone una carga significativa en Hong Kong, con más de 6.000 nuevos casos diagnosticados anualmente según las estadísticas locales de cáncer. A pesar de los avances sustanciales en la comprensión de su patología, mecanismos moleculares y estrategias terapéuticas, la tasa de supervivencia del cáncer GI avanzado sigue siendo subóptima, con una tasa de supervivencia a 5 años inferior al 60% para la mayoría de las neoplasias malignas.

La introducción de iniciativas lideradas por el gobierno y políticas internacionales contra el cáncer ha ampliado los programas de detección temprana del cáncer GI, permitiendo que más pacientes sean diagnosticados en una etapa más temprana. La detección temprana permite opciones de tratamiento menos invasivas y más efectivas con un mejor pronóstico y mayores tasas de cirugía curativa.

La resección tumoral completa sigue siendo el único enfoque curativo para el cáncer GI localizado. La disección submucosa endoscópica (ESD), una técnica endoscópica mínimamente invasiva, se ha convertido en un método establecido para los cánceres en etapa temprana confinados a la capa mucosa. La ESD permite la resección en bloque de las lesiones, logrando tasas de recurrencia local más bajas en comparación con la resección mucosa endoscópica convencional. También ha demostrado resultados perioperatorios favorables, incluido un tiempo operatorio más corto, tasas de complicaciones más bajas y una estancia hospitalaria reducida. En países donde los programas de detección están bien implementados, como Japón, el número de procedimientos ESD ahora supera las gastrectomías radicales, haciendo de la ESD la modalidad de tratamiento preferida para el cáncer gástrico temprano. La ESD también se utiliza para el tratamiento de lesiones premalignas en el tracto GI, previniendo la progresión a cáncer invasivo.

Un procedimiento ESD involucra cuatro fases principales: (1) marcaje de la lesión objetivo, (2) inyección submucosa para crear un cojín protector, (3) incisión circunferencial, y (4) disección submucosa y extracción de la lesión. Aunque la ESD permite la resección completa de las lesiones independientemente de su tamaño y tiene una tasa de recurrencia inferior al 1%, sigue siendo técnicamente exigente y conlleva riesgos como sangrado y perforación. En regiones donde la adopción de la ESD es menor, la curva de aprendizaje puede superar varios cientos de casos antes de lograr competencia. El aumento de la orientación y los esfuerzos de formación internacionales han fomentado una expansión global en el uso de la ESD a medida que sus beneficios clínicos se reconocen más ampliamente.

La disección segura y precisa del tejido canceroso dentro del complejo entorno gastrointestinal es crítica. Los eventos de seguridad médica en la práctica quirúrgica contribuyen significativamente a estancias hospitalarias excesivas, costos y mortalidad. La ESD es técnicamente desafiante, requiriendo que los endoscopistas mantengan una visualización clara de la capa submucosa mientras preservan un campo endoscópico estable. Las complejidades anatómicas como las flexuras del colon, las paredes colónicas delgadas, los pliegues mucosos y la peristalsis aumentan aún más la dificultad de la ESD colorrectal y elevan el riesgo de disección incompleta y perforación. Dados estos desafíos, existe una clara necesidad de tecnologías avanzadas que mejoren la precisión y seguridad quirúrgica a través de una guía intraoperatoria inteligente.

Para mejorar la calidad quirúrgica y la seguridad del paciente, es esencial desarrollar sistemas que aprendan de la experiencia experta y los resultados quirúrgicos, proporcionando información en tiempo real que ayude a prevenir errores operatorios. La identificación del plano de disección correcto, los vasos submucosos y los puntos de referencia de corte contribuye a la extracción tumoral segura y completa.

Los investigadores han desarrollado una plataforma integrada AI-ENDO para ayudar a los endoscopistas a mejorar la seguridad y eficiencia de los procedimientos ESD. El sistema incorpora múltiples funciones inteligentes:

1. Reconocimiento en tiempo real de las fases quirúrgicas de ESD y evaluación del rendimiento La plataforma AI-ENDO analiza el flujo de trabajo quirúrgico para identificar la fase procedimental en curso en cada momento. El modelo fue entrenado con videos de ESD de expertos de alta calidad recopilados del Prince of Wales Hospital y validado externamente utilizando datos de varios centros internacionales. El sistema demostró alta precisión, exactitud y recuperación, manteniendo un rendimiento consistente en todos los conjuntos de datos. La plataforma integrada opera con eficiencia computacional en tiempo real.
2. Identificación en tiempo real de zonas seguras y peligrosas durante la ESD El sistema realiza una segmentación automatizada de los campos visuales intraoperatorios, identificando estructuras anatómicas como mucosa, submucosa, capas musculares y vasos sanguíneos. Esto permite la diferenciación en tiempo real entre zonas de disección seguras y áreas con mayor riesgo de complicaciones. Los estudios de validación utilizando videos de cirugía endoscópica demostraron alta precisión de segmentación y baja latencia, con experimentos que confirmaron la viabilidad durante ensayos en animales vivos. La asistencia de IA se asoció con un tiempo procedimental más corto y eventos de sangrado reducidos en comparación con procedimientos estándar de complejidad similar.
3. Guía de trayectoria de disección inteligente utilizando aprendizaje por refuerzo Se incorporaron métodos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por imitación para predecir trayectorias de disección óptimas basadas en demostraciones quirúrgicas de expertos. El sistema analiza el contexto quirúrgico en tiempo real para proporcionar soporte de decisión y predicción de trayectoria. Las pruebas en extensos conjuntos de datos de video demostraron una precisión y generalización mejoradas en comparación con los marcos de predicción de trayectoria existentes.

A través de la integración de estas funciones, la plataforma multifuncional AI-ENDO tiene como objetivo apoyar la toma de decisiones intraoperatorias, reducir eventos adversos y acortar la curva de aprendizaje para los procedimientos ESD.

El propósito de este estudio es evaluar la utilidad clínica y la eficacia del sistema AI-ENDO en la disección submucosa endoscópica para neoplasia gastrointestinal temprana. El éxito técnico, el éxito clínico y los eventos adversos post-ESD serán evaluados sistemáticamente.