Разработка, безопасность и осуществимость платформы на основе искусственного интеллекта (NodeAI) для прогнозирования злокачественности лимфатических узлов средостения в режиме реального времени во время эндобронхиальной ультразвуковой диагностики рака легких (NodeAI)

Рак легких является основной причиной ежегодной смертности от рака во всем мире, больше, чем рак молочной железы, простаты и толстой кишки вместе взятые. Определение стадии грудных лимфатических узлов (ЛУ) является решающим шагом в диагностике рака легких, поскольку оно помогает принять решение о лечении — является ли пациент кандидатом на резекцию легких, химиотерапию, лучевую терапию или мультимодальное лечение. Эндобронхиальное ультразвуковое исследование. Трансбронхиальная игольная аспирация (EBUS-TBNA) является текущим стандартом для определения стадии грудного узла при немелкоклеточном раке легкого (НМРЛ), а руководящие принципы требуют, чтобы для точного постановка. К сожалению, EBUS-TBNA дает неточные результаты у 40% пациентов, что приводит к ошибочным решениям о лечении. Эта доля намного выше у пациентов с тройными нормальными ЛУ (ЛУ, которые кажутся нормальными при компьютерной томографии (КТ), позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и EBUS), вероятность того, что они действительно являются нормальными, составляет > 93%. доброкачественный. Это связано с тем, что EBUS-TBNA основана на ультразвуке, успех которого во многом зависит от квалификации выполняющего его человека (оператора). Когда оператор допускает ошибку, вся процедура оказывается под угрозой. Это приводит к задержкам в лечении из-за повторных анализов и необоснованных решений о лечении.

За последнее десятилетие исследователь провел ряд научных исследований и испытаний: разработку и валидацию канадской шкалы лимфатических узлов (CLNS) – полуколичественного показателя злокачественности ЛУ, полученного хирургом; версия CLNS на основе искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования злокачественных новообразований; и полностью автономный ИИ, который научился предсказывать злокачественные новообразования непосредственно по ультразвуковым изображениям, чтобы внедрить ИИ в процесс принятия решений при НМРЛ. Это привело к созданию программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для прогнозирования злокачественных новообразований в ЛУ средостения у пациентов с раком легких. Программное обеспечение в настоящее время размещено в облачном хранилище, а его приложения скрыты — это означает, что изображения LN необходимо загрузить в программное обеспечение, а результаты будут получены в будущем. В своем нынешнем виде программное обеспечение не готово к клиническому применению из-за этой задержки. В этом проекте исследователь стремится создать устройство для оказания медицинской помощи, в котором будет размещено программное обеспечение (NodeAI) и которое будет предоставлять хирургу результаты в режиме реального времени, и это устройство будет протестировано в клинических испытаниях.