Efficacia di un sistema di navigazione a ultrasuoni endoscopici basato su AI nella formazione degli ultrasuoni endoscopici

L'ecografia endoscopica è essenziale per la diagnosi e il trattamento delle malattie biliari e pancreatiche. L'incidenza totale delle malattie biliari e pancreatiche è pari a 121/100.000, causando circa 14,3/100.000 decessi in tutto il mondo ogni anno, rappresentando una grave minaccia per la salute e la sicurezza di tutta l'umanità. Il sistema biliopancreatico si trova in profondità nella cavità addominale, che è relativamente difficile da esaminare e manca di sintomi specifici nella fase iniziale della malattia. Pertanto, la prognosi è infausta e il tasso di sopravvivenza a cinque anni è basso. L'endoscopia ecografica biliopancreatica può ottenere la sezione trasversale del sistema biliopancreatico attraverso il rilevamento ultrasonico, raccogliere campioni di tessuto per la biopsia patologica attraverso la puntura ed eseguire operazioni come lavaggio e drenaggio, ablazione con radiofrequenza, blocco del ganglio addominale e gastrodigiunostomia. Il dispositivo integra il rilevamento e il trattamento. In termini di rilevamento, l'ecografia endoscopica è vicina al tessuto della lesione e può evitare di influenzare la parete della cavità addominale, il gas gastrointestinale e altri organi. Rispetto a raggi X, TC, risonanza magnetica e diversi metodi di rilevamento in vitro, l'ecografia endoscopica presenta vantaggi tecnici di alta risoluzione, assenza di radiazioni ionizzanti e solide prestazioni in tempo reale. In termini di trattamento, la puntura endoscopica ecoguidata attraverso il lume naturale presenta le caratteristiche di un rischio e di un costo chirurgico minimamente invasivo rispetto al trattamento chirurgico, che può migliorare significativamente la prognosi dei pazienti con malattie biliari e pancreatiche. L'ecografia endoscopica biliopancreatica è essenziale per la diagnosi e il trattamento delle malattie del sistema biliopancreatico.

La base della diagnosi e del trattamento ecografico endoscopico risiede nell'accurata identificazione e localizzazione delle lesioni mediante immagini ecografiche. Le immagini ecografiche sono immagini di sezioni trasversali di tessuti umani, contenenti principalmente informazioni sulla trama difficili da riconoscere a occhio nudo; per l'endoscopia, i medici privi di formazione professionale e pratica a lungo termine, difficili da identificare con precisione i segni anatomici nelle immagini, il che influisce in modo significativo sull'accuratezza dell'identificazione e della localizzazione delle lesioni biliopancreatiche. A causa del basso riconoscimento dell'immagine dell'endoscopia ultrasonica, il funzionamento dell'endoscopia ultrasonica è difficile e il ciclo di formazione è molto lungo. I programmi convenzionali di formazione sugli ultrasuoni endoscopici europei e americani sono durati tre anni, ma in uno studio clinico, due terzi dei medici che hanno partecipato al programma di formazione standard non sono riusciti a superare la valutazione delle capacità degli ultrasuoni endoscopici. Sebbene l'endoscopia ecografica sia uno dei metodi più sensibili per la diagnosi del cancro del pancreas, la sensibilità (87,8%) è ancora significativamente inadeguata rispetto all'endoscopia ottica per la diagnosi del cancro gastrico (96%) e del cancro del colon (97,1%). L'esistenza di questo problema significa che la formazione esistente in endoscopia ultrasonica deve essere ottimizzata. Negli ultimi anni, la tecnologia di visione artificiale dell'intelligenza artificiale (AI) si è sviluppata rapidamente ed è stata ampiamente utilizzata nei trasporti, nella finanza, nella medicina e in altri campi. Diversi studi hanno dimostrato che la capacità diagnostica dell'IA ha superato quella degli esperti umani in alcune malattie e alcuni studi hanno confermato la fattibilità dell'applicazione dell'IA nel riconoscimento di immagini ecografiche endoscopiche. In uno studio precedente, è stato utilizzato un modello di intelligenza artificiale per assistere gli endoscopisti a ultrasuoni nella lettura di pellicole a ultrasuoni, che potrebbe migliorare significativamente l'accuratezza dei medici nel posizionamento dell'immagine e nella segmentazione dei marcatori anatomici. Nella fase iniziale, i ricercatori hanno costruito con successo un sistema di lettura di film assistito da endoscopia ultrasonica basato su modello di intelligenza artificiale e hanno chiamato il sistema modificato biliopancreatic Master. Il sistema può realizzare il riconoscimento della stazione ultrasonica in tempo reale e il riconoscimento del segno anatomico e fornire ai medici le tecniche operative corrispondenti.