Validazione del Sistema AI-ENDO nella Dissezione Sottomucosa Endoscopica

Il cancro gastrointestinale (GI), che include il cancro dello stomaco, del colon-retto e dell'esofago, è collettivamente il tumore più comune a livello mondiale e la principale causa di morte correlata al cancro a livello globale. La malattia rappresenta un carico significativo a Hong Kong, con oltre 6.000 nuovi casi diagnosticati annualmente secondo le statistiche locali sul cancro. Nonostante i notevoli progressi nella comprensione della sua patologia, dei meccanismi molecolari e delle strategie terapeutiche, il tasso di sopravvivenza del cancro GI avanzato rimane subottimale, con un tasso di sopravvivenza a 5 anni inferiore al 60% per la maggior parte delle neoplasie maligne.

L'introduzione di iniziative guidate dal governo e di politiche internazionali contro il cancro ha ampliato i programmi di screening precoce del cancro GI, consentendo a più pazienti di essere diagnosticati in uno stadio più precoce. La diagnosi precoce consente opzioni di trattamento meno invasive e più efficaci, con una prognosi migliorata e tassi di chirurgia curativa aumentati.

La resezione completa del tumore rimane l'unico approccio curativo per il cancro GI localizzato. La dissezione sottomucosa endoscopica (ESD), una tecnica endoscopica minimamente invasiva, è diventata un metodo consolidato per i tumori in stadio precoce confinati allo strato mucoso. L'ESD consente la resezione en-bloc delle lesioni, ottenendo tassi di recidiva locale inferiori rispetto alla resezione mucosale endoscopica convenzionale. Ha anche dimostrato esiti perioperatori favorevoli, inclusi tempi operatori più brevi, tassi di complicanze più bassi e degenza ospedaliera ridotta. Nei paesi in cui i programmi di screening sono ben implementati, come il Giappone, il numero di procedure ESD ora supera le gastrectomie radicali, rendendo l'ESD la modalità di trattamento preferita per il cancro gastrico precoce. L'ESD è utilizzata anche per il trattamento di lesioni pre-maligne nel tratto GI, prevenendo la progressione verso il cancro invasivo.

Una procedura ESD coinvolge quattro fasi principali: (1) marcatura della lesione target, (2) iniezione sottomucosa per creare un cuscinetto protettivo, (3) incisione circonferenziale e (4) dissezione sottomucosa e rimozione della lesione. Sebbene l'ESD consenta la resezione completa delle lesioni indipendentemente dalle dimensioni e abbia un tasso di recidiva inferiore all'1%, rimane tecnicamente impegnativa e comporta rischi come sanguinamento e perforazione. Nelle regioni in cui l'adozione dell'ESD è inferiore, la curva di apprendimento può superare diverse centinaia di casi prima che si raggiunga la competenza. L'aumento delle linee guida internazionali e degli sforzi formativi ha incoraggiato un'espansione globale nell'uso dell'ESD man mano che i suoi benefici clinici diventano più ampiamente riconosciuti.

La dissezione sicura e precisa del tessuto canceroso all'interno del complesso ambiente gastrointestinale è fondamentale. Gli eventi di sicurezza medica nella pratica chirurgica contribuiscono in modo significativo a degenze ospedaliere, costi e mortalità eccessivi. L'ESD è tecnicamente impegnativa, richiedendo agli endoscopisti di mantenere una visualizzazione chiara dello strato sottomucoso preservando un campo endoscopico stabile. Le complessità anatomiche come le flessure del colon, le pareti coloniche sottili, le pieghe mucose e la peristalsi aumentano ulteriormente la difficoltà dell'ESD colorettale e aumentano il rischio di dissezione incompleta e perforazione. Date queste sfide, vi è una chiara necessità di tecnologie avanzate che migliorino la precisione e la sicurezza chirurgica attraverso una guida intraoperatoria intelligente.

Per migliorare la qualità chirurgica e la sicurezza del paziente, è essenziale sviluppare sistemi che apprendano dall'esperienza degli esperti e dagli esiti chirurgici, fornendo approfondimenti in tempo reale che aiutano a prevenire errori operatori. L'identificazione del piano di dissezione corretto, dei vasi sottomucosi e dei punti di riferimento di taglio contribuisce a una rimozione del tumore sicura e completa.

Una piattaforma integrata AI-ENDO è stata sviluppata dai ricercatori per assistere gli endoscopisti nel migliorare la sicurezza e l'efficienza delle procedure ESD. Il sistema incorpora molteplici funzioni intelligenti:

1. Riconoscimento in tempo reale delle fasi chirurgiche ESD e valutazione delle prestazioni La piattaforma AI-ENDO analizza il flusso di lavoro chirurgico per identificare la fase procedurale in corso in ogni momento. Il modello è stato addestrato su video ESD di alta qualità di esperti raccolti dal Prince of Wales Hospital e convalidato esternamente utilizzando dati di diversi centri internazionali. Il sistema ha dimostrato alta accuratezza, precisione e recall, mantenendo prestazioni coerenti tra i dataset. La piattaforma integrata opera con efficienza computazionale in tempo reale.
2. Identificazione in tempo reale di zone sicure e pericolose durante l'ESD Il sistema esegue la segmentazione automatizzata dei campi visivi intraoperatori, identificando strutture anatomiche come mucosa, sottomucosa, strati muscolari e vasi sanguigni. Ciò consente la differenziazione in tempo reale tra zone di dissezione sicure e aree a maggior rischio di complicanze. Studi di validazione che utilizzano video chirurgici endoscopici hanno dimostrato alta accuratezza di segmentazione e bassa latenza, con esperimenti che confermano la fattibilità durante prove su animali vivi. L'assistenza dell'IA è stata associata a tempi procedurali più brevi e ridotti eventi emorragici rispetto alle procedure standard di simile complessità.
3. Guida intelligente della traiettoria di dissezione utilizzando il reinforcement learning Metodi di reinforcement learning e imitation learning sono stati incorporati per prevedere le traiettorie di dissezione ottimali basandosi su dimostrazioni chirurgiche di esperti. Il sistema analizza il contesto chirurgico in tempo reale per fornire supporto decisionale e previsione della traiettoria. Il test su ampi dataset video ha dimostrato una migliorata accuratezza e generalizzazione rispetto ai framework di previsione della traiettoria esistenti.

Attraverso l'integrazione di queste funzioni, la piattaforma multifunzionale AI-ENDO mira a supportare il processo decisionale intraoperatorio, ridurre gli eventi avversi e abbreviare la curva di apprendimento per le procedure ESD.

Lo scopo di questo studio è valutare l'utilità clinica e l'efficacia del sistema AI-ENDO nella dissezione sottomucosa endoscopica per le neoplasie gastrointestinali precoci. Il successo tecnico, il successo clinico e gli eventi avversi post-ESD saranno valutati sistematicamente.