내시경 점막하 박리술에서 AI-ENDO 시스템의 검증

위암, 대장암, 식도암을 포함한 위장관(GI) 암은 전 세계적으로 가장 흔한 암이자 암 관련 사망의 주요 원인입니다. 홍콩의 지역 암 통계에 따르면, 이 질환은 매년 6,000건 이상의 신규 진단 사례를 기록하며 상당한 부담을 주고 있습니다. 병리학, 분자 메커니즘, 치료 전략에 대한 이해가 크게 진전되었음에도 불구하고, 진행성 위장관 암의 생존율은 여전히 낮은 수준으로, 대부분의 악성 종양에서 5년 생존율이 60% 미만입니다.

정부 주도 이니셔티브와 국제 암 정책의 도입으로 조기 위장관 암 선별 프로그램이 확대되어 더 많은 환자가 조기에 진단될 수 있게 되었습니다. 조기 발견은 덜 침습적이고 더 효과적인 치료 옵션을 가능하게 하며, 예후가 개선되고 완치적 수술률이 증가합니다.

완전한 종양 절제는 국소 위장관 암의 유일한 완치적 접근법입니다. 점막층에 국한된 조기 암에 대해, 최소 침습 내시경 기술인 내시경 점막하 박리술(ESD)은 확립된 방법이 되었습니다. ESD는 병변의 일괄 절제를 가능하게 하여 기존의 내시경 점막 절제술에 비해 더 낮은 국소 재발률을 달성합니다. 또한 수술 시간 단축, 합병증률 감소, 입원 기간 단축을 포함한 유리한 수술 주기 결과를 보여주었습니다. 일본과 같이 선별 프로그램이 잘 시행된 국가에서는 ESD 시술 건수가 근치적 위절제술을 초과하여, ESD가 조기 위암의 선호 치료 방식이 되었습니다. ESD는 또한 위장관의 악성 전 병변 치료에 사용되어 침습적 암으로의 진행을 예방합니다.

ESD 시술은 네 가지 주요 단계를 포함합니다: (1) 표적 병변 표시, (2) 보호 쿠션 생성 위한 점막하 주사, (3) 원주 절개, (4) 점막하 박리 및 병변 제거. ESD는 크기에 관계없이 병변의 완전 절제를 가능하게 하고 재발률이 1% 미만이지만, 여전히 기술적으로 까다로우며 출혈 및 천공과 같은 위험을 수반합니다. ESD 도입률이 낮은 지역에서는 숙련도 달성 전 학습 곡선이 수백 건을 초과할 수 있습니다. 국제적 지침과 훈련 노력의 증가는 ESD의 임상적 이점이 더 널리 인식됨에 따라 세계적인 확산을 촉진하고 있습니다.

복잡한 위장관 환경 내에서 암 조직의 안전하고 정밀한 박리는 매우 중요합니다. 수술 실습에서의 의료 안전 사건은 과도한 입원 기간, 비용 및 사망률에 크게 기여합니다. ESD는 기술적으로 어려워, 내시경 의사가 안정적인 내시경 시야를 유지하면서 점막하층을 명확하게 시각화해야 합니다. 결장 굴곡, 얇은 결장벽, 점막 주름, 연동운동과 같은 해부학적 복잡성은 대장 ESD의 난이도를 더욱 증가시키고 불완전 박리 및 천공 위험을 높입니다. 이러한 도전 과제를 고려할 때, 지능형 수술 중 안내를 통해 수술 정밀도와 안전성을 향상시키는 첨단 기술에 대한 명백한 필요성이 있습니다.

수술 품질과 환자 안전을 향상시키기 위해서는 전문가 경험과 수술 결과로부터 학습하여 수술 오류 예방에 도움이 되는 실시간 통찰력을 제공하는 시스템을 개발하는 것이 필수적입니다. 올바른 박리 평면, 점막하 혈관 및 절제 지표의 식별은 안전하고 완전한 종양 제거에 기여합니다.

연구자들은 내시경 의사가 ESD 시술의 안전성과 효율성을 향상시키도록 돕기 위해 AI-ENDO 통합 플랫폼을 개발했습니다. 이 시스템은 여러 지능형 기능을 통합합니다:

1. ESD 수술 단계 실시간 인식 및 수행 평가 AI-ENDO 플랫폼은 수술 워크플로를 분석하여 각 순간의 진행 중인 시술 단계를 식별합니다. 이 모델은 프린스 오브 웨일스 병원에서 수집한 고품질 전문가 ESD 동영상으로 훈련되었으며, 여러 국제 센터의 데이터를 사용하여 외부 검증되었습니다. 이 시스템은 높은 정확도, 정밀도 및 재현율을 보여주었으며, 데이터셋 간 일관된 성능을 유지했습니다. 통합 플랫폼은 실시간 계산 효율성으로 작동합니다.
2. ESD 중 안전 및 위험 구역 실시간 식별 이 시스템은 수술 중 시야의 자동 분할을 수행하여 점막, 점막하, 근육층, 혈관과 같은 해부학적 구조를 식별합니다. 이를 통해 안전한 박리 구역과 합병증 위험이 더 높은 영역을 실시간으로 구분할 수 있습니다. 내시경 수술 동영상을 사용한 검증 연구는 높은 분할 정확도와 낮은 지연 시간을 보여주었으며, 실시간 동물 실험에서 실현 가능성이 확인되었습니다. AI 보조는 유사한 복잡도의 표준 시술에 비해 더 짧은 시술 시간과 감소된 출혈 사건과 관련이 있었습니다.
3. 강화 학습을 이용한 지능형 박리 경로 안내 전문가 수술 시범을 기반으로 최적의 박리 경로를 예측하기 위해 강화 학습 및 모방 학습 방법이 통합되었습니다. 이 시스템은 수술 상황을 실시간 분석하여 의사 결정 지원 및 경로 예측을 제공합니다. 광범위한 동영상 데이터셋에 대한 테스트는 기존 경로 예측 프레임워크에 비해 향상된 정확도와 일반화 능력을 입증했습니다.

이러한 기능의 통합을 통해 AI-ENDO 다기능 플랫폼은 수술 중 의사 결정을 지원, 유해 사건을 감소, ESD 시술의 학습 곡선을 단축하는 것을 목표로 합니다.

본 연구의 목적은 조기 위장관 신생물에 대한 내시경 점막하 박리술에서 AI-ENDO 시스템의 임상적 유용성과 효능을 평가하는 것입니다. 기술적 성공, 임상적 성공 및 ESD 후 유해 사건이 체계적으로 평가될 것입니다.