Tekoälyn tukeman strategian valintajärjestelmän kehittäminen ja validointi kolonoskopiapuhdistusta varten

Kolorektaalisairaus yleisenä ihmisten sairautena vaikuttaa vakavasti ihmisten terveyteen. Väestön ikääntymisen, ruokavalion rakenteen muutoksen ja ympäristön saastumisen pahenemisen myötä paksusuolen sairauksien, kuten paksusuolensyövän, paksusuolen polyypin ja tulehduksellisen suolistosairauden, ilmaantuvuus on vähitellen lisääntynyt.

Kolonoskopia on yksinkertaisin ja laajimmin saatavilla oleva seulontamenetelmä paksusuolensyövän (CRC) ehkäisyyn ja varhaiseen havaitsemiseen. Kolonoskopialla voidaan selvästi havaita pienet muutokset terminaalisessa sykkyräsuolen ja paksusuolen alueella, kuten eroosiota, haavaumia, verenvuotoa, tukkoisuutta, turvotusta, polyyppeja, varhaista syöpää ja niin edelleen. Kolonoskopialla voidaan biopsiaa vauriokohta patologista tutkimusta varten, histologisesti kvalitatiivisesti karakterisoida limakalvovaurioita, kuten tulehdus, polyyppien luonne, syövän erilaistumisaste ja niin edelleen. On hyödyllistä ymmärtää vaurion vakavuus ja ohjata oikean hoitosuunnitelman laatimista tai hoidon vaikutuksen arviointia. Kolonoskopia voi olla myös minimaalisesti invasiivinen endoskooppinen kolorektaalisten polyyppien, varhaisen syövän, verenvuodon, vieraiden esineiden ja muiden sairauksien hoito.

Koska suolen valmistelun laatu vaikuttaa kolonoskopian kykyyn havaita adenoomat ja polyypit, riittävä suolen valmistelu on tarpeen kolonoskopian optimaalisen käytön varmistamiseksi CRC:n ehkäisyssä. Lähes kaikissa kliinisissä ohjeissa suositellaan riittävää suolen valmistelua ennen kolonoskopiaa. Jopa kolmanneksessa kolonoskopioista on kuitenkin havaittu riittämätöntä suolen valmistelua, minkä arvioidaan lisäävän kolonoskopioiden kustannuksia 12–22 prosenttia. Ja on olemassa 20% potilaista suolisto ei ole riittävästi valmistettu. Kun potilaan suolen valmistelu on riittämätöntä, huuhteluvaikeus voi johtaa adenoomien havaitsematta jättämiseen. joten lääkäreiden on tunnistettava tarkasti tällaiset potilaat ja kehotettava heitä tekemään toinen kolonoskopia täydellisen suolen puhdistuksen jälkeen. Lääkärit päättävät kuitenkin suoliston puhtauden arvioinnista subjektiivisesti, eikä ole olemassa objektiivista ja tehokasta pisteytysstandardia, joka ohjaisi potilaita hyväksymään toisen kolonoskopian.

Syväoppiminen on tärkeä läpimurto tekoälyn alalla viimeisen vuosikymmenen aikana. Sillä on suuret mahdollisuudet poimia pieniä ominaisuuksia kuva-analyysissä ja kuvien luokittelussa. Nature-lehti julkaisi vuonna 2017 artikkelin, joka osoittaa, että tekoälyn käyttö ihosairauksien diagnosoinnissa voi saavuttaa asiantuntijatason. Myöhemmin ruoansulatuskanavan endoskopian alalla yhä useammat tutkimukset alkoivat soveltaa tekoälyä auttamaan lääkäreitä löytämään polyyppeja ja parantamaan polyyppien ja adenoomien havaitsemisastetta. Urban, G. -tiimi käytti tekoälyä tunnistamaan polyypit 95 % herkkyydellä. Misawa, M -tiimi käytti tekoälyä tunnistamaan polyypit, joiden herkkyys oli 90 %. Tutkimusryhmämme tavoitteena on kehittää EndoAngel reaaliaikaisen suoliston puhtausarvioinnin avulla. Se voi johtaa päätöskäyrän suolen puhtaudelle Bostonin pistemäärän 0–1 saaneiden suolen segmenttien prosenttiosuuden ja adenoomien havaitsemisasteen välisen suhteen perusteella. Se voi auttaa endoskooppeja tunnistamaan potilaat, jotka tarvitsevat toisen kolonoskopian, välttämään adenoomien puuttumista ja väärän päätöksenteon aiheuttaman korkean puhdistusajan kustannukset. Samaan aikaan tekoäly on alkututkimusvaiheessa ruoansulatuskanavan endoskopian alalla, tutkimustuloksistamme odotetaan uutta ideoita kolonoskooppisten adenoomien havaitsemisasteen parantamiseksi.

Tutkimusprosessi on: Koehenkilöt, jotka täyttivät kaikki sisällyttämiskriteerit eivätkä täyttäneet kaikkia poissulkemiskriteerejä, otettiin mukaan tutkimukseen ennen kolonoskopiaa. Kolonoskopian aikana endoskopistien on pysyttävä samana ilman vetäytymistä samalla, kun he huuhtelevat suolistoa. Biopsiapotilaita seurataan viikon ajan. potilaita, joilla ei ole biopsiaa, seurataan kolonoskopian lopussa ja tulokset lähetetään riippumattomalle data-analyysiryhmälle tarkistettavaksi. Keräämme potilaiden videon ja jätämme pois huuhtelu-, biopsia- ja polyyppihavaintoja koskevat leikkeet. Sitten EndoAngel arvioi Boston Bowel Preparation Scale -asteikon nousevasta kaksoispisteestä, poikittaisesta paksusuolesta ja laskevasta paksusuolesta ja laskee 1 pisteen osuuden.