Validação de um Sistema de Navegação EUS Biliopancreático baseado em IA para Melhoria da Qualidade em Tempo Real: Um Estudo Prospectivo, de Centro Único, Randomizado e Controlado

Nos últimos anos, a ultrassonografia endoscópica (EUS) tornou-se uma modalidade de imagem preferida para o diagnóstico de doenças biliopancreáticas, especialmente tumores pancreáticos pequenos (< 3 cm) e cálculos biliares pequenos (< 4 mm). Portanto, a EUS é frequentemente escolhida como a principal ferramenta para triagem precoce de doenças biliopancreáticas entre indivíduos de alto risco. No entanto, muitos estudos mostraram que a taxa de detecção de doenças biliopancreáticas sob EUS varia de 70% a 93% entre diferentes endoscopistas devido à qualidade do exame e às diferenças dos operadores, o que sugere que há diagnóstico errado de lesões. O diagnóstico errado de câncer de pâncreas faz com que os pacientes percam a oportunidade de cirurgia radical, e a taxa de sobrevida em cinco anos é reduzida para 7,2%; e o diagnóstico errado de coledocolitíase causa doenças agudas graves, como colangite aguda e pancreatite aguda; tem sérias consequências no prognóstico e na qualidade de vida dos pacientes. Portanto, é importante reduzir o diagnóstico perdido de lesões enquanto expande ainda mais a aplicação de EUS.

Garantir a qualidade do exame é um pré-requisito seminal para descobrir lesões biliopancreáticas na EUS. Existem duas razões principais que afetam a qualidade do exame de EUS biliopancreático: primeiro, operação não padronizada por endoscopistas; exames de EUS biliopancreáticos excelentes exigem a continuidade e a integridade do exame. De acordo com a experiência da Sociedade Japonesa de Endoscopia Gastrointestinal e de especialistas europeus e americanos, a abordagem multiestação na EUS biliopancreática foi estabelecida como o procedimento de varredura padrão. E essas estações padrão incluem marcos anatômicos que podem ser usados ​​para localizar o transdutor e identificar áreas que não foram escaneadas. A Sociedade Americana de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE) e o Grupo de Trabalho de Qualidade Endoscópica da Associação Americana de Endoscopia Gastrointestinal (ACG) também emitiram indicadores de qualidade que devem ser preenchidos para o exame EUS. Mas eles muitas vezes não são bem seguidos devido à falta de supervisão e disponibilidade de ferramentas práticas, e há um grande número de áreas cegas nas atuais varreduras EUS diárias. Em segundo lugar, é difícil entender as imagens dos EUA com textura cinza e branca. Mesmo endoscopistas experientes têm alguns desafios na identificação de estruturas anatômicas em imagens de EUS. Portanto, é fundamental desenvolver uma ferramenta prática que possa monitorar a área cega do exame EUS em tempo real, reduzir a dificuldade de interpretação ultrassonográfica e padronizar a qualidade do exame EUS.

O aprendizado profundo tem sido aplicado com sucesso em muitas áreas da medicina. No campo da ultrassonografia endoscópica, a maioria das pesquisas se dedica ao uso de ferramentas computacionais para auxiliar no diagnóstico de lesões em imagens estáticas, enquanto raros trabalhos estudaram o papel da aprendizagem profunda no monitoramento da área cega dos exames de EUS e na exploração da assistência em imagens reais interpretação ultrassonográfica em tempo real. Anteriormente, desenvolvemos e validamos com sucesso um sistema de navegação EUS que pode identificar as estações padrão de pâncreas e ducto biliar EUS em tempo real. Embora resultados preliminares encorajadores tenham sido publicados sobre o uso de inteligência artificial na redução da dificuldade das imagens EUS, esse sistema não foi validado em um ambiente clínico do mundo real e não está claro se pode ser aplicado com sucesso na prática clínica e melhorar a qualidade do exame EUS.

Portanto, neste estudo, atualizamos o EUS-inteligente e o dispositivo analítico de endoscopia em tempo real (denominado EUS-IREAD) com base nos modelos de reconhecimento de estação biliopancreática EUS mencionados acima e treinamos ainda mais uma função de identificação de marco anatômico para melhor localizar a posição do transdutor e diagnosticar lesões biliopancreáticas. Em seguida, conduzimos um estudo controlado randomizado de centro único para avaliar seu desempenho adjuvante para endoscopistas EUS em um ambiente clínico.