Para avaliar a capacidade de um sistema de relatório automático de imagem EUS

Um relatório bem escrito é a forma mais importante de comunicação entre médicos, médicos de referência e pacientes. Os relatórios também desempenham um papel fundamental para a melhoria da qualidade na endoscopia digestiva. Ao contrário da endoscopia digestiva, a qualidade dos relatórios em ultrassonografia endoscópica (EUS) não foi avaliada minuciosamente e falta um padrão de referência. De acordo com as declarações de orientação sobre elementos de relatório EUS padrão desenvolvidos e revisados ​​no Fórum para Reunião Anual de Ultrassom Endoscópico Canadense de 2019, a documentação fotográfica apropriada de todas as lesões relevantes e marcos anatômicos deve ser incluída nos relatórios EUS e armazenada para referência futura. A documentação fotográfica sistemática em EUS é um indicador de qualidade do procedimento de acordo com a ASGE. A documentação fotográfica sistemática pode facilitar as avaliações EUS de vigilância. De acordo com uma pesquisa on-line internacional, a maioria dos endossonografistas usou uma árvore estruturada no relatório descrevendo achados normais e anormais (81%) ou apenas achados anormais (7%). Portanto, é necessário desenvolver um sistema de relatório de imagem de ultra-som endoscópico padronizado.

As últimas décadas testemunharam o notável progresso da inteligência artificial (IA) na área médica. O aprendizado profundo, um subconjunto da IA, tem mostrado grande potencial na elaboração de análises de imagens. No campo da endoscopia digestiva, o aprendizado profundo tem sido amplamente estudado, incluindo a identificação de lesões focais, a diferenciação de lesões malignas e não malignas e assim por diante. No entanto, um estudo raro trabalha com documentação fotográfica automática durante o ultrassom endoscópico.

Nosso trabalho anterior desenvolveu com sucesso um sistema de navegação EUS de aprendizado profundo que pode identificar as estações padrão do pâncreas e do CBD em tempo real. No presente estudo, construímos ainda um sistema automático de geração de imagens EUS (EUS-AIRS). O EUS-AIRS pode capturar automaticamente imagens de estações padrão, lesões e procedimentos de biópsia e rotular os tipos de lesões, gerando assim um relatório de imagem com alta integridade e qualidade durante a ultrassonografia endoscópica.

Testamos o desempenho do EUS-AIRS testando seu desempenho em dados retrospectivos internos e externos, e prevemos determinar a utilidade do EUS-AIRS na prática clínica testando seu desempenho em pacientes prospectivos consecutivos.