Sviluppo e convalida di un sistema di navigazione per stenosi biliare basato sull'intelligenza artificiale in ERCP basato su MRCP

585/5000 La stenosi biliare può essere suddivisa in stenosi biliare benigna e stenosi biliare maligna, e l'ostruzione biliare ilare maligna è quella della causa comune. Poiché al momento non esiste un metodo di screening precoce specifico per l'ostruzione biliare ilare maligna e la maggior parte dei pazienti non presenta sintomi clinici evidenti nella fase iniziale, la maggior parte dei pazienti è già in fase avanzata quando viene diagnosticata per la prima volta. L'ostruzione biliare ilare maligna avanzata non può essere sottoposta a intervento chirurgico di resezione, la cui prima scelta per il trattamento è il drenaggio biliare endoscopico palliativo. Il drenaggio biliare può alleviare l'ittero, il prurito e altri sintomi dovuti alla colestasi. Tuttavia, prima che il segmento stretto fosse posizionato sullo stent, l'agente di contrasto non poteva passare attraverso il segmento stretto e il dotto biliare sopra il segmento stretto non poteva essere visto. Quindi era difficile per i medici determinare la direzione del filo guida e il posizione dello stent. Inoltre, l'applicazione indiscriminata del mezzo di contrasto può causare l'ostruzione del deflusso che porta all'infezione. Tuttavia, non esiste una ricerca pertinente per risolvere questi problemi.

MRCP è il metodo di esame preferito delle malattie del dotto pancreatico e biliare. Pertanto, la MRCP deve essere eseguita di routine prima che i pazienti vengano trattati con ERCP. Al momento, MRCP è in posizione supina e ERCP è in posizione prona. Posizioni diverse portano a differenze nella morfologia della MRCP e del dotto biliare rispetto alla ERCP. Quindi la MRCP preoperatoria in posizione supina ha un ruolo limitato nel consigliare i medici sulla morfologia del dotto biliare. Pertanto, MRCP in posizione prona è più favorevole per gli endoscopisti per eseguire ERCP.

Negli ultimi anni, gli algoritmi di deep learning sono stati continuamente sviluppati e sempre più maturi. Sono stati gradualmente applicati al campo medico. La visione artificiale è una scienza che studia come far "vedere" le macchine. Attraverso il deep learning, la fotocamera e il computer possono sostituire gli occhi umani per eseguire la visione artificiale come il riconoscimento, il tracciamento e la misurazione del bersaglio. Anche la cooperazione interdisciplinare nel campo dell'imaging medico e della visione artificiale è uno dei punti caldi della ricerca negli ultimi anni. Attualmente si applica principalmente all'identificazione automatica e al rilevamento delle lesioni e al controllo di qualità e ha ottenuto buoni risultati. Può aiutare i medici a trovare lesioni, fare diagnosi di malattie e standardizzare le operazioni dei medici, in modo da migliorare la qualità delle operazioni dei medici. Con un supporto tecnico maturo, ha buone prospettive e valore applicativo per sviluppare un sistema operativo endoscopico per il rilevamento delle lesioni e controllo di qualità basato su metodi di intelligenza artificiale come il deep learning.

In questo studio, i ricercatori hanno proposto un sistema di navigazione per stenosi biliare basato sull'intelligenza artificiale in ERCP basato su MRCP, che può istruire la direzione del filo guida e la posizione del posizionamento dello stent in tempo reale.