Desenvolvimento e Validação de um Sistema de Seleção de Estratégia Assistida por Inteligência Artificial para Limpeza de Colonoscopia

A doença colorretal como uma doença humana comum afeta seriamente a saúde da vida humana. Com o envelhecimento da população, a mudança da estrutura da dieta e o agravamento da poluição ambiental, a incidência de doenças colorretais, como câncer de cólon, pólipo de cólon e doença inflamatória intestinal, tem aumentado gradativamente.

A colonoscopia é o procedimento de triagem mais simples e amplamente disponível para prevenção e detecção precoce do câncer colorretal (CRC). A colonoscopia pode observar claramente as pequenas alterações no íleo terminal e no colorretal, como erosão, úlceras, sangramento, congestão, edema, pólipos, câncer precoce e assim por diante. A colonoscopia pode biopsiar o local da lesão para exame patológico, para caracterização histológica qualitativa das lesões da mucosa, como inflamação, natureza do pólipo, grau de diferenciação do câncer e assim por diante. É útil entender a gravidade da lesão e orientar a formulação do plano de tratamento correto ou o julgamento do efeito do tratamento. A colonoscopia também pode ser o tratamento endoscópico minimamente invasivo de pólipos colorretais, câncer precoce, sangramento, corpos estranhos e outras doenças.

Como a qualidade do preparo intestinal afeta a capacidade da colonoscopia de detectar adenomas e pólipos, o preparo intestinal adequado é necessário para garantir o uso ideal da colonoscopia na prevenção do CCR. Quase todas as diretrizes clínicas recomendam o preparo intestinal adequado antes da colonoscopia. No entanto, descobriu-se que até um terço das colonoscopias mostram preparo intestinal inadequado, o que se estima aumentar o custo das colonoscopias em 12% a 22%. E há 20% dos intestinos dos pacientes que não estão adequadamente preparados. Quando o preparo intestinal do paciente é inadequado, a dificuldade de lavagem pode levar à falha na detecção de adenomas. portanto, os médicos precisam identificar com precisão esses pacientes e dizer-lhes para fazer uma segunda colonoscopia após uma limpeza intestinal completa. No entanto, a avaliação da limpeza intestinal é decidida subjetivamente pelos médicos e não há um padrão de pontuação objetivo e eficaz para orientar os pacientes a aceitar a segunda colonoscopia.

O aprendizado profundo é um avanço importante no campo da inteligência artificial na última década. Tem grande potencial na extração de recursos minúsculos na análise e classificação de imagens. Em 2017, a revista Nature publicou um artigo mostrando que o uso de inteligência artificial para diagnosticar doenças de pele pode atingir o nível de especialistas. Posteriormente, no campo da endoscopia digestiva, mais e mais estudos começaram a aplicar inteligência artificial para ajudar os médicos a encontrar pólipos e melhorar a taxa de detecção de pólipos e adenomas. Urban, a equipe de G. usou inteligência artificial para identificar pólipos com sensibilidade de 95%. A equipe de Misawa, M usou inteligência artificial para identificar pólipos com 90% de sensibilidade. O objetivo do nosso grupo de pesquisa é desenvolver o EndoAngel com avaliação da limpeza intestinal em tempo real. Ele pode derivar uma curva de decisão para limpeza intestinal com base na relação entre a porcentagem de segmentos intestinais com uma pontuação de Boston de 0-1 e a taxa de detecção de adenomas. Pode ajudar os endoscopistas a identificar pacientes que precisam de uma segunda colonoscopia, para evitar os adenomas perdidos e o alto custo do tempo de limpeza causado pela tomada de decisão errada. Ao mesmo tempo, a inteligência artificial está em estágio preliminar de pesquisa no campo da endoscopia digestiva, espera-se que nossos resultados de pesquisa forneçam novas ideias para melhorar a taxa de detecção de adenomas colonoscópicos.

O processo do estudo é: Os indivíduos que atenderam a todos os critérios de inclusão e não atenderam a todos os critérios de exclusão foram incluídos no estudo antes da colonoscopia. Durante a colonoscopia, os endoscopistas precisam permanecer na mesma sem retirada durante a lavagem do intestino. Os pacientes biopsiados são acompanhados por uma semana. os pacientes não biopsiados são acompanhados no final de sua colonoscopia e os resultados são enviados para uma equipe independente de análise de dados para revisão. Coletaremos o vídeo dos pacientes e excluiremos os clipes de irrigação, biópsia e observação de pólipo. Em seguida, o EndoAngel avalia a Escala de Preparação Intestinal de Boston do cólon ascendente, cólon transverso e cólon descendente, e calcula a proporção de 1 Score.