Ontwikkeling en validatie van een door kunstmatige intelligentie ondersteund strategieselectiesysteem voor colonoscopiereiniging

Colorectale ziekte als een veel voorkomende ziekte bij de mens heeft ernstige gevolgen voor de gezondheid van het menselijk leven. Met de vergrijzing van de bevolking, de verandering van de voedingsstructuur en de verergering van de milieuvervuiling, is de incidentie van colorectale ziekten, zoals darmkanker, colonpoliep en inflammatoire darmaandoeningen, geleidelijk toegenomen.

Colonoscopie is de eenvoudigste en meest beschikbare screeningsprocedure voor preventie en vroege opsporing van colorectale kanker (CRC). Colonoscopie kan duidelijk de kleine veranderingen in het terminale ileum en de dikke darm waarnemen, zoals erosie, zweren, bloedingen, congestie, oedeem, poliepen, vroege kanker, enzovoort. Colonoscopie kan de plaats van de laesie biopseren voor pathologisch onderzoek, tot histologisch kwalitatieve karakterisering van mucosale laesies, zoals ontsteking, aard van de poliep, de mate van differentiatie van kanker, enzovoort. Het is nuttig om de ernst van de laesie te begrijpen en als leidraad te dienen voor het formuleren van het juiste behandelplan of beoordeling van het behandeleffect. Colonoscopie kan ook de minimaal invasieve endoscopische behandeling zijn van colorectale poliepen, vroege kanker, bloedingen, vreemde lichamen en andere ziekten.

Omdat de kwaliteit van de darmvoorbereiding van invloed is op het vermogen van de colonoscopie om adenomen en poliepen op te sporen, is een adequate darmvoorbereiding noodzakelijk om een ​​optimaal gebruik van colonoscopie bij CRC-preventie te garanderen. Bijna alle klinische richtlijnen bevelen adequate darmvoorbereiding aan vóór colonoscopie. Tot een derde van de colonoscopieën blijkt echter een ontoereikende darmvoorbereiding te vertonen, wat naar schatting de kosten van colonoscopieën met 12% tot 22% zal verhogen. En bij 20% van de patiënten is de darm niet voldoende voorbereid. Wanneer de darmvoorbereiding van de patiënt onvoldoende is, kan de moeilijkheid van het spoelen leiden tot gemiste detectie van adenomen. dus artsen moeten dergelijke patiënten nauwkeurig identificeren en hen vertellen dat ze een tweede colonoscopie moeten ondergaan na een volledige darmreiniging. De evaluatie van de darmreinheid wordt echter subjectief bepaald door artsen en er is geen objectieve en effectieve scorestandaard om de patiënten te begeleiden bij het accepteren van de tweede colonoscopie.

Deep learning is de afgelopen tien jaar een belangrijke doorbraak op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het heeft een groot potentieel voor het extraheren van kleine functies in beeldanalyse en beeldclassificatie. In 2017 publiceerde het tijdschrift Nature een paper waaruit bleek dat het gebruik van kunstmatige intelligentie om huidziekten te diagnosticeren het niveau van experts kan bereiken. Vervolgens begonnen op het gebied van digestieve endoscopie steeds meer studies kunstmatige intelligentie toe te passen om artsen te helpen poliepen te vinden en de detectiegraad van poliepen en adenomen te verbeteren. Urban, G. team gebruikte kunstmatige intelligentie om poliepen te identificeren met een gevoeligheid van 95%. Misawa, M-team gebruikte kunstmatige intelligentie om poliepen te identificeren met een gevoeligheid van 90%. Het doel van onze onderzoeksgroep is om de EndoAngel te ontwikkelen met realtime beoordeling van de darmreinheid. Het kan een besliscurve voor darmreinheid afleiden op basis van de relatie tussen het percentage darmsegmenten met een Boston-score van 0-1 en het detectiepercentage van adenomen. Het kan endoscopisten helpen om patiënten te identificeren die een tweede colonoscopie nodig hebben, om de gemiste adenomen en de hoge schoonmaakkosten als gevolg van verkeerde besluitvorming te voorkomen. Tegelijkertijd bevindt kunstmatige intelligentie zich in de voorbereidende onderzoeksfase op het gebied van digestieve endoscopie, onze onderzoeksresultaten zullen naar verwachting nieuwe ideeën opleveren voor het verbeteren van de detectiegraad van colonoscopische adenomen.

Het studieproces is: Proefpersonen die voldeden aan alle inclusiecriteria en niet voldeden aan alle exclusiecriteria, werden vóór colonoscopie in het onderzoek opgenomen. Tijdens de colonoscopie moeten de endoscopisten in hetzelfde blijven zonder zich terug te trekken tijdens het spoelen van de darm. De biopsiepatiënten worden gedurende een week gevolgd. de patiënten zonder biopsie worden aan het einde van hun colonoscopie opgevolgd en de resultaten worden ter beoordeling naar een onafhankelijk data-analyseteam gestuurd. We verzamelen de video van de patiënt en sluiten de clips van irrigatie, biopsie en observatie van poliepen uit. Vervolgens evalueert de EndoAngel de Boston Bowel Preparation Scale van het colon ascendens, colon transversum en colon ascendens en berekent het aandeel van 1 score.