실시간 인공지능 기반 대장암 내시경 내시경 진단

대장암(CRC)은 전 세계적으로 세 번째로 흔한 악성 종양이자 암 관련 사망의 두 번째 주요 원인입니다. 대장내시경은 대장암 선별검사에서 가장 선호되는 방법으로 여겨지며, 대장 병변을 절제하면 대장암 발병률과 사망률을 크게 줄일 수 있습니다. 대장 병변의 질적, 정량적 진단을 향상시키기 위해 협대역영상촬영(NBI)을 포함한 영상증강내시경(IEE), 확대내시경, 색소내시경, 공초점 레이저 내시경, 세포내시경(EC) 등 많은 내시경 기법이 활용되고 있다. 임상적으로 적용됩니다. 그러나 내시경 절제술 건수가 증가함에 따라 내시경 절제술 및 절제 검체의 병리학적 진단에 드는 비용도 해마다 증가하고 있다. 임상에서 일부 비종양성 대장 병변은 절제가 필요하지 않을 수 있으므로 대장내시경 검사 시 종양성과 비종양성을 구별하는 것이 중요합니다. EC의 적용은 생검 없이 실시간 조직병리학적 내시경 진단 목적을 달성하기 위한 것이다. 여러 연구에 따르면 EC는 대장 병변의 특성을 식별하고 CRC의 침습 깊이를 판단하는 데 효과적입니다. 내시경 진단을 토대로 내시경 전문의는 대장 병변에 대한 치료 계획을 결정할 수 있습니다. 최신 EC는 최대 배율 520x의 접촉광 현미경 시스템을 갖춘 통합 내시경입니다. EC는 염색 후 분비샘 구조와 세포의 비정형을 보여주고 EC-NBI 모드에서 병변의 초증폭 표면 미세혈관을 표시할 수 있습니다. 그러나 내시경 영상의 판단은 진단의 정확도를 높이기 위해 많은 경험이 필요합니다. 또한, 내시경 의사는 내시경 진단에 있어 주관적인 판단과 오류를 가지고 있습니다. 대장암을 식별하기 위해 개발된 인공지능 시스템이 있습니다. 그러나 아직까지 중국 인구를 대상으로 한 전향적 임상 검증이 부족한 실정이다. 이번 연구에서 연구진은 인공지능 시스템의 진단 정확도를 확인하기 위해 전향적 임상 연구를 수행했다.