Ricerca sulla biopsia endoscopica di precisione. (REPB)

L'adenoma colorettale è una malattia comune e frequente in gastroenterologia. Con il continuo progresso delle apparecchiature per colonscopia e il graduale miglioramento degli accessori endoscopici, in particolare lo sviluppo della cromoendoscopia e dell'endoscopia con ingrandimento. L'osservazione della struttura superficiale e della morfologia capillare degli adenomi colorettali può realizzare la biopsia ottica. Attualmente, la maggior parte della diagnosi endoscopica clinica delle malattie del colon-retto è la biopsia sotto colonscopia e ulteriori opzioni di trattamento sono determinate in base ai risultati patologici della biopsia. Il problema è che la diagnosi patologica di alcune biopsie preoperatorie non è completamente coerente con la diagnosi patologica di grandi campioni postoperatori. Studi precedenti hanno rilevato che il tasso di accuratezza della diagnosi patologica della biopsia preoperatoria è solo del 66-75%, quindi esiste un certo grado di soggettività nell'affidarsi esclusivamente alla biopsia a luce bianca della colonscopia. Sulla base del lavoro precedente, il gruppo di ricerca ha inizialmente stabilito un modello di riconoscimento intelligente per la classificazione dell'adenoma colorettale (neoplasia intraepiteliale di basso grado, neoplasia intraepiteliale di alto grado) e ha formato un adenoma colorettale di una certa dimensione con un set di dati di immagini endoscopiche annotate. Utilizzando l'algoritmo YOLO-V4, nell'ambito del framework Darknet, per addestrare un sistema di intelligenza artificiale (AI) specifico per il riconoscimento e la diagnosi dell'adenoma, il suo tasso di accuratezza ha raggiunto oltre il 90%. Questo studio intende aumentare la dimensione del campione sulla base del lavoro precedente e migliorare ulteriormente l'accuratezza della classificazione e della diagnosi del sistema AI, in modo da guidare l'endoscopista a eseguire una biopsia mirata e migliorare l'accuratezza della biopsia preoperatoria.