Валидация навигационной системы билиопанкреатического эндоУЗИ на основе искусственного интеллекта для улучшения качества в режиме реального времени: проспективное одноцентровое рандомизированное контролируемое исследование

В последние годы эндоскопическая ультрасонография (ЭУЗИ) превратилась в предпочтительный метод визуализации для диагностики билиопанкреатических заболеваний, особенно небольших (< 3 см) опухолей поджелудочной железы и небольших (< 4 мм) камней желчных протоков. Поэтому ЭУЗИ часто выбирают в качестве основного инструмента для скрининга ранних билиопанкреатических заболеваний у лиц с высоким риском. Тем не менее, большое количество исследований показало, что частота выявления билиопанкреатических заболеваний при эндоУЗИ колеблется от 70% до 93% у разных эндоскопистов из-за различий в качестве обследования и операторов, что свидетельствует о пропуске диагностики поражений. Пропущенный диагноз рака поджелудочной железы лишает больных возможности радикальной операции, а пятилетняя выживаемость снижается до 7,2%; а пропущенный диагноз холедохолитиаза вызывает тяжелые острые заболевания, такие как острый холангит и острый панкреатит; это имеет серьезные последствия для прогноза и качества жизни пациентов. Поэтому важно уменьшить пропущенную диагностику поражений при дальнейшем расширении применения ЭУЗИ.

Обеспечение качества обследования является важной предпосылкой для обнаружения билиопанкреатических поражений при ЭУЗИ. Существуют две основные причины, влияющие на качество билиопанкреатического эндоУЗИ: во-первых, нестандартная операция эндоскопистов; отличные билиопанкреатические ЭУЗИ требуют непрерывности и целостности сканирования. Согласно опыту Японского общества желудочно-кишечной эндоскопии, а также европейских и американских экспертов, многостанционный подход при билиопанкреатической ЭУЗИ признан стандартной процедурой сканирования. И эти стандартные станции включают анатомические ориентиры, которые можно использовать для определения местоположения датчика и областей, которые не сканируются. Американское общество гастроинтестинальной эндоскопии (ASGE) и рабочая группа по качеству эндоскопии Американской ассоциации гастроинтестинальной эндоскопии (ACG) также выпустили показатели качества, которые необходимо заполнить для ЭУЗИ. Но они часто плохо соблюдаются из-за отсутствия контроля и наличия практических инструментов, и в текущих ежедневных сканированиях ЭУЗИ имеется большое количество слепых зон. Во-вторых, трудно понять УЗ-изображения с серо-белой текстурой. Даже опытные эндоскописты сталкиваются с некоторыми трудностями при идентификации анатомических структур на изображениях ЭУЗИ. Поэтому крайне важно разработать практический инструмент, который может контролировать слепую зону исследования ЭУЗИ в режиме реального времени, снизить сложность ультразвуковой интерпретации и стандартизировать качество исследования ЭУЗИ.

Глубокое обучение успешно применяется во многих областях медицины. В области эндоскопической ультрасонографии большинство исследований посвящено использованию компьютерных инструментов для помощи в диагностике поражений на статических изображениях, в то время как в редких работах изучалась роль глубокого обучения в мониторинге слепой зоны исследований ЭУЗИ и изучении помощи на реальных изображениях. -временная ультразвуковая интерпретация. Ранее мы успешно разработали и утвердили навигационную систему ЭУЗИ, которая может идентифицировать стандартные станции ЭУЗИ поджелудочной железы и желчных протоков в режиме реального времени. Хотя были опубликованы обнадеживающие предварительные результаты в отношении использования искусственного интеллекта для снижения сложности изображений ЭУЗИ, эта система не была проверена в реальных клинических условиях, и неясно, можно ли ее успешно применять в клинической практике и улучшить. качество ЭУЗИ.

Поэтому в этом исследовании мы обновили интеллектуальное эндоУЗИ и аналитическое устройство для эндоскопии в режиме реального времени (названное EUS-IREAD) на основе вышеупомянутых моделей распознавания билиопанкреатических станций ЭУЗИ, а также дополнительно обучили функцию идентификации анатомических ориентиров, чтобы лучше определять положение датчика и диагностировать билиопанкреатические поражения. Затем мы провели одноцентровое рандомизированное контролируемое исследование, чтобы оценить его дополнительную эффективность для эндоскопистов EUS в клинических условиях.