Tekoälyn kehittäminen kolorektaalisen polyypin diagnosointiin

Tekoälyn käyttö tietokoneavusteisessa havaitsemisessa (CADe) polyyppien (syöpää edeltävien kasvainten) havaitsemiseksi kolonoskopian aikana on saamassa yhä enemmän kiinnostusta ja hyväksyntää useilla jo valtavirran markkinoilla olevilla laitteilla. Tutkija tietää jo muissa maissa tehdystä työstä, että useampien polyyppien havaitseminen vähentää toimenpiteen saaneen potilaan riskiä sairastua suolistosyöpään kolonoskopiaa seuraavina vuosina (esim. syöpää esiasteet havaittiin ja poistettiin). Tämä on muodostanut perustan kansallisille suolistosyöpäseulontaohjelmille. Kolorektaalisten polyyppien lisääntyneen havaitsemisen myötä kasvaa tarve tunnistaa polyypin luonne oikein, jotta saadaan tietoa paksusuolensyövän riskistä havaitun polyypin yhteydessä ja myös mahdollisesta tulevasta riskistä potilaalle. Tarkka polyyppidiagnoosi tarvitaan myös oikean tavan tai poiston määrittämiseksi – vaatiiko tämä poistamista ollenkaan (joka säästää kustannuksia ja resursseja haastavassa nykyisessä ilmastossa), onko endoskooppinen poisto mahdollista ja jos on, millä toimenpiteellä, onko leikkausta. vaaditaan.

Julkaistut tiedot osoittavat, että noin neljännes kirurgisesti poistetuista paksusuolen ja peräsuolen polyypeistä, joille tehtiin suuri leikkaus, oli hyvänlaatuisia, ja siksi suuret leikkaukset olisi voitu välttää poistamalla nämä polyypit endoskooppisesti, mikä vähentäisi komplikaatioiden riskiä ja potilaan elinten säilymistä.

Nykyiset polyyppidiagnostiikkatekniikat sisältävät erikoisvärien ja suurennostendoskooppien käytön ja tulkinnan, jotka tuovat mukanaan asiantuntemusta, johon liittyy oppimiskäyrä ja pidempi toimenpideaika. Näistä syistä huolimatta tällaisten tekniikoiden käyttöönotosta kliinisessä käytännössä on rajallista ja nykyiset polyyppiriskin kerrostumismenetelmät kolonoskopian aikana ilman AI:ta eivät ole optimaalisia.

Nykyiset polyyppidiagnoosin AI (CADx) -algoritmit rajoittuvat pienempään luokitteluun Nykyiset CADx-alustat erottavat syöpäsolut ja muut polyypit, joiden arvo on rajallinen tarjoamalla yksilöllisen potilasriskin paksusuolen syöpään. Moniluokkaisen algoritmin kehittäminen on monimutkaisempaa kuin binääriluokittelu ja vaatii suurempia koulutus- ja validointitietojoukkoja. Vankan CADx-algoritmin tulisi sisältää myös globaalia koulutettavaa dataa harhaanjohtamisen minimoimiseksi. Näistä syistä tämä on suunniteltu kansainvälinen monikeskustutkimus

Tuleva tiedonkeruu:

Tämä tutkimus tehdään tavanomaisen potilashoidon rinnalla, mutta se vaatii tutkimushenkilöstön syöttämään tiedot turvalliselle verkkopohjaiselle raporttilomakkeelle (REDCAP-tietokanta). Tämä tarkoittaa, että osallistujat käyvät läpi täsmälleen saman menettelyn ilman eroja ja ilman ylimääräisiä käyntejä tai tietoja, kuin mitä muuten olisi tapahtunut. Osallistujia ovat potilaat, joille on määrätty kolonoskopia tavallisista syistä. Potilaat kutsutaan kolonoskopiaan tavalliseen tapaan.

Heille voidaan - mahdollisuuksien mukaan - lähettää PIS tapaamiskirjeensä kanssa (enintään 6 viikkoa etukäteen). Kun he saapuvat endoskopiayksikköön, tutkimusryhmän jäsen lähestyy heitä ja hänelle annetaan kopio PIS:stä luettavaksi - enintään tuntia ennen toimenpidettä. Heille tarjotaan kasvokkain tietoa ja selityksiä, ennen kuin he saavat kirjallisen suostumuksensa tietojensa keräämiseen tietokantaan. Koska tutkimus ei vaadi muutoksia tai lisätoimenpiteitä, tutkija uskoo, että ensimmäinen lähestymistapa endoskopiayksikköön saavuttaessa antaa riittävän, sopivan ajan suostumuksen antamiseen, vaikka PIS-tietoja ei olisikaan luettu etukäteen (vaikka se lähetetään jos mahdollista). Ainoa lisävastike on suostumus videon tallentamiseen (potilaan tunnistetietoja ei siirretä osana tätä näkökohtaa).

Kun kolonoskopia on suoritettu, lisäkäyntejä ei tehdä.