AI-EBUS-Elastografi for LN Staging (AI-EBUS-E)

Før noen behandlingsbeslutninger tas for pasienter med lungekreft, er det avgjørende å finne ut om kreften har spredt seg til lymfeknutene i brystet. Tradisjonelt bestemmes dette ved å ta biopsiprøver fra disse lymfeknutene ved å bruke prosedyren Endobronchial Ultrasound Transbronchial Needle Aspiration (EBUS-TBNA). Dessverre, i 40 % av tiden, er ikke resultatene av EBUS-TBNA informative og feil behandlingsbeslutninger blir tatt. Det er derfor et erkjent behov for en bedre måte å finne ut om kreften har spredt seg til lymfeknutene i brystet. Etterforskerne mener at elastografi, en nylig oppdaget bildeteknologi, kan oppfylle dette behovet. I denne studien foreslår etterforskerne å finne ut om elastografi kan diagnostisere kreft i lymfeknutene. Elastografi bestemmer vevsstivheten i de forskjellige delene av lymfeknuten og genererer et fargekart, der den stiveste delen av lymfeknuten ser blå ut, og den mykeste delen ser rød ut. Det har blitt foreslått at hvis en lymfeknute er hovedsakelig blå, så inneholder den kreft, og hvis den er overveiende rød, så er den godartet. For å studere dette har etterforskerne designet et eksperiment der lymfeknutene avbildes med EBUS-elastografi, og bildene deretter analyseres av en datamaskinalgoritme ved bruk av kunstig intelligens. Algoritmen vil trenes til å lese bildene først, og deretter forutsi om disse bildene viser kreft i lymfeknuten. For å evaluere suksessen til algoritmen, vil etterforskerne sammenligne dens spådommer med patologiresultatene fra lymfeknutebiopsier eller kirurgiske prøver.