Sviluppo e convalida di un sistema di selezione della strategia assistito da intelligenza artificiale per la pulizia della colonscopia

La malattia del colon-retto come una comune malattia umana influisce seriamente sulla salute della vita umana. Con l'invecchiamento della popolazione, il cambiamento della struttura della dieta e l'aggravarsi dell'inquinamento ambientale, l'incidenza delle malattie del colon-retto, come il cancro del colon, il polipo del colon e le malattie infiammatorie intestinali, è progressivamente aumentata.

La colonscopia è la procedura di screening più semplice e ampiamente disponibile per la prevenzione e la diagnosi precoce del cancro colorettale (CRC). La colonscopia può osservare chiaramente i piccoli cambiamenti nell'ileo terminale e nel colon-retto, come erosione, ulcere, sanguinamento, congestione, edema, polipi, cancro precoce e così via. La colonscopia può eseguire la biopsia del sito della lesione per l'esame patologico, per la caratterizzazione istologicamente qualitativa delle lesioni della mucosa, come l'infiammazione, la natura del polipo, il grado di differenziazione del cancro e così via. È utile comprendere la gravità della lesione e guidare la formulazione del piano di trattamento corretto o il giudizio sull'effetto del trattamento. La colonscopia può anche essere il trattamento endoscopico minimamente invasivo di polipi colorettali, cancro precoce, sanguinamento, corpi estranei e altre malattie.

Poiché la qualità della preparazione intestinale influisce sulla capacità della colonscopia di rilevare adenomi e polipi, è necessaria un'adeguata preparazione intestinale per garantire un uso ottimale della colonscopia nella prevenzione del CRC. Quasi tutte le linee guida cliniche raccomandano un'adeguata preparazione intestinale prima della colonscopia. Tuttavia, è stato riscontrato che fino a un terzo delle colonscopie mostra una preparazione intestinale inadeguata, che si stima aumenti il ​​costo delle colonscopie dal 12% al 22%. E c'è il 20% dei pazienti che l'intestino non è adeguatamente preparato. Quando la preparazione intestinale del paziente è inadeguata, la difficoltà di lavaggio può portare alla mancata rilevazione degli adenomi. quindi i medici devono identificare con precisione tali pazienti e dire loro di sottoporsi a una seconda colonscopia dopo una pulizia completa dell'intestino. Tuttavia, la valutazione della pulizia intestinale è decisa dai medici in modo soggettivo e non esiste uno standard di punteggio oggettivo ed efficace per guidare i pazienti ad accettare la seconda colonscopia.

Il deep learning è un importante passo avanti nel campo dell'intelligenza artificiale nell'ultimo decennio. Ha un grande potenziale nell'estrazione di piccole caratteristiche nell'analisi delle immagini e nella classificazione delle immagini. Nel 2017, la rivista Nature ha pubblicato un articolo che dimostra che l'uso dell'intelligenza artificiale per diagnosticare le malattie della pelle può raggiungere il livello degli esperti. Successivamente, nel campo dell'endoscopia digestiva, sempre più studi hanno iniziato ad applicare l'intelligenza artificiale per aiutare i medici a trovare polipi e migliorare il tasso di rilevamento di polipi e adenomi. Il team di Urban, G. ha utilizzato l'intelligenza artificiale per identificare i polipi con una sensibilità del 95%. Misawa, il team M ha utilizzato l'intelligenza artificiale per identificare i polipi con una sensibilità del 90%. Lo scopo del nostro gruppo di ricerca è quello di sviluppare l'EndoAngel con valutazione della pulizia intestinale in tempo reale. Può derivare una curva decisionale per la pulizia dell'intestino basata sulla relazione tra la percentuale di segmenti intestinali con un punteggio di Boston di 0-1 e il tasso di rilevamento degli adenomi. Può aiutare gli endoscopisti a identificare i pazienti che necessitano di una seconda colonscopia, per evitare gli adenomi mancati e l'alto costo del tempo di pulizia causato dal processo decisionale sbagliato. Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale è nella fase di ricerca preliminare nel campo dell'endoscopia digestiva, i risultati della nostra ricerca dovrebbero fornire nuove idee per migliorare il tasso di rilevamento degli adenomi colonscopici.

Il processo dello studio è: i soggetti che hanno soddisfatto tutti i criteri di inclusione e non hanno soddisfatto tutti i criteri di esclusione sono stati inclusi nello studio prima della colonscopia. Durante la colonscopia, gli endoscopisti devono rimanere nella stessa senza ritirarsi durante il lavaggio dell'intestino. I pazienti sottoposti a biopsia vengono seguiti per una settimana. i pazienti non sottoposti a biopsia vengono seguiti al termine della loro colonscopia e i risultati vengono inviati a un team di analisi dei dati indipendente per la revisione. Raccoglieremo il video dei pazienti ed escluderemo le clip di irrigazione, biopsia e osservazione del polipo. Quindi l'EndoAngel valuta la Boston Bowel Preparation Scale del colon ascendente, del colon trasverso e del colon discendente e calcola la proporzione di 1 punteggio.