대장내시경 전 장정결 평가를 위한 딥러닝 기반 시스템

부적절한 장 준비는 대장내시경 검사에 여러 가지 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 두 가지 메타 분석에서 선종 및 진행성 선종의 발견률이 상당히 낮은 것과 관련이 있습니다. 관찰 연구에 따르면 장 세척이 부적절할 때 크기가 5mm 이상인 선종의 누락률이 3배 더 높았습니다. 초기 결장직장암은 매우 미묘한 점막 병변으로 나타날 수 있습니다. 이러한 병변을 확실하게 감지하려면 신중하고 완전한 점막 검사와 최적의 장 준비가 필요합니다. 다양한 국제 인구를 대상으로 한 연구에 따르면 불완전한 대장내시경 검사의 약 20~70%에서 부적절한 세척이 한 요인인 것으로 나타났습니다. 유럽소화기내시경학회(ESGE)의 품질 위원회는 적절한 장 준비를 위한 ≥ 90% 최소 표준을 권장했습니다.

보스턴 장 준비 척도(BBPS)는 장 준비의 적절성을 평가하는 데 사용되는 등급 척도입니다. 그러나 대장내시경 전 장정결의 적절성은 같은 의미를 갖는다. 임상에서 대장내시경 전 장정결 평가는 대부분 환자가 직접 한다. 장 준비 중에 환자는 일반적으로 완하제를 복용한 후 장 준비 상태를 정확하게 판단할 수 없습니다. 많은 연구에서 환자와 의료 종사자에게 제공되는 교육적 개입이 결장 세척을 개선할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 환자들은 저녁이나 이른 아침과 같은 업무 외 시간에 장을 정리하는 경우가 많습니다. 환자의 배변 준비 중에는 수동 안내를 사용할 수 없습니다. 본 연구의 목적은 간병인의 도움 없이 환자가 장세척의 적절성을 평가할 수 있도록 도와주는 AI 플랫폼을 개발하고 Image rating과 BBPS 점수 사이에 통계적으로 양의 상관관계가 있는지 조사하는 것이다.