Per valutare la capacità di un sistema di segnalazione automatica delle immagini EUS

Un rapporto ben scritto è il modo più importante di comunicazione tra medici, medici referenti e pazienti. I referti giocano un ruolo chiave per il miglioramento della qualità anche nell'endoscopia digestiva. A differenza dell'endoscopia digestiva, la qualità della refertazione nell'ecografia endoscopica (EUS) non è stata valutata a fondo e manca uno standard di riferimento. Secondo le dichiarazioni di orientamento relative agli elementi di refertazione EUS standard sviluppati e rivisti al Forum for Canadian Endoscopic Ultrasound 2019 Annual Meeting, un'appropriata documentazione fotografica di tutte le lesioni e punti di riferimento anatomici rilevanti dovrebbe essere inclusa nei referti EUS e conservata per riferimento futuro. La documentazione fotografica sistematica in EUS è un indicatore della qualità della procedura secondo l'ASGE. La documentazione fotografica sistematica può facilitare le valutazioni EUS di sorveglianza. Secondo un sondaggio online internazionale, la maggior parte degli endosonologi ha utilizzato un albero strutturato nel rapporto che descrive i risultati normali e anormali (81%) o solo i risultati anormali (7%). Pertanto, è necessario sviluppare un sistema standardizzato di report delle immagini ecografiche endoscopiche.

Gli ultimi decenni hanno assistito al notevole progresso dell'intelligenza artificiale (AI) in campo medico. Il deep learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, ha mostrato un grande potenziale nell'elaborazione dell'analisi delle immagini. Nel campo dell'endoscopia digestiva, l'apprendimento profondo è stato ampiamente studiato, inclusa l'identificazione di lesioni focali, la differenziazione di lesioni maligne e non maligne e così via. Tuttavia, uno studio raro lavora sulla documentazione fotografica automatica durante l'ecografia endoscopica.

Il nostro lavoro precedente ha sviluppato con successo un sistema di navigazione EUS di deep learning in grado di identificare le stazioni standard del pancreas e del CBD in tempo reale. Nel presente studio, abbiamo ulteriormente costruito un sistema di segnalazione automatica delle immagini EUS (EUS-AIRS). L'EUS-AIRS è in grado di acquisire automaticamente immagini di stazioni standard, lesioni e procedure di biopsia ed etichettare i tipi di lesioni, generando così un report di immagini con elevata completezza e qualità durante l'ecografia endoscopica.

Abbiamo testato le prestazioni dell'EUS-AIRS testando le sue prestazioni su dati interni ed esterni retrospettivi e prevediamo di determinare l'utilità dell'EUS-AIRS nella pratica clinica testando le sue prestazioni in potenziali pazienti consecutivi.