Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện u tuyến của nội soi đại tràng: Phát minh hỗ trợ đắc lực cho bác sĩ lâm sàng (Phần 2)

Bài viết bởi Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương - Bác sĩ nội soi tiêu hóa - Khoa Khám bệnh & Nội khoa - Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec C en tra l Pa r k Phát hiện và chẩn đoán bệnh với sự hỗ trợ của máy tính (CA D), nhờ những cải tiến mới được phát triển của trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng tỷ lệ phát hiện u tuyến và do đó góp phần giảm tỷ lệ mắc ung thư, cải thiện hiệu quả của nội soi đại tràng trong sàng lọc các kết quả quan trọng như tử vong liên quan đến ung thư đại trực tràng. 1. Trí tuệ nhân tạo AI có thể giúp phát hiện P o ly p Tỷ lệ phát hiện u tuyến (A D R) được định nghĩa là tỷ lệ bệnh nhân có ít nhất một u tuyến đại trực tràng được phát hiện khi nội soi kiểm tra lần đầu, trong số tất cả các bệnh nhân được bác sĩ nội soi kiểm tra. Tiêu chuẩn cho A D R nói chung là 25 % (30 % ở nam, 20 % ở nữ) và báo cáo rằng tăng 1 % A D R có liên quan đến giảm 3 % tỷ lệ mắc CR C trong khoảng thời gian. Một đánh giá hệ thống gần đây với Me ta - A na ly si s đã báo cáo rằng khoảng 25 % ung thư đại trực tràng bị bỏ sót khi nội soi kiểm tra, dẫn đến sự thay đổi không thể chấp nhận được trong chỉ số chất lượng chính A D R, trong số các bác sĩ nội soi. Cơ sở lý luận về quy trình làm việc, sự hỗ trợ của hệ thống AI CA De là các thuộc tính “ Học và ghi nhớ ”. Hệ thống CA De được cung cấp dữ liệu thu được từ các bản ghi vi deo của các nội soi đại tràng được các chuyên gia sửa đổi hậu kỳ. Trong số đó, chẳng hạn, một mạng thần kinh kết hợp (GI - niu s, Me d tro ni c) đã được cài đặt và xác nhận (độ nhạy 99, 7 %, 0, 9 % nhiễu kích hoạt do khung dương tính giả) sử dụng thư viện vi deo gồm 2684 thương tổn đã được xác nhận ở mô học, trong một thử nghiệm lâm sàng chất lượng cao hệ thống CA D này thu thập đầu vào từ các khung kỹ thuật số của bộ xử lý nội soi tiêu chuẩn và xuất ra tọa độ của hộp tín hiệu chỉ khi trường hợp của các tổn thương đích được nhận ra trong hình ảnh. Đánh giá thời gian thực được hình thành nhờ vào thực tế là quá trình đầu vào - đầu ra này, dẫn đến tín hiệu CA De trên màn hình nội soi, không phải là vấn đề thời gian của bác sĩ nội soi, bởi vì nó xuất hiện ngay lập tức (1, 52 ± 0, 08 μ s tức là, 1, 52 phần triệu giây) 2. Các nghiên cứu đánh giá Quá trình quay vi deo trung bình của quá trình nội soi đại tràng trong 30 phút được thực hiện với khoảng 50000 khung hình, tương ứng với 25 - 30 khung hình mỗi giây và mộ tp o ly p đại tràng có thể được nhận ra ngay cả khi chỉ trong một vài khung hình, giải thích mức độ thất bại trong việc nhận dạng p o ly p có thể xảy ra, bất chấp nội soi bằng phương thức nào. Bằng cách này, công nghệ mới tiên tiến này có thể cung cấp sự trợ giúp cần thiết trong việc giảm tỷ lệ mắc CR C và tỷ lệ tử vong liên quan. Trên thực tế, hệ thống CA De gần đây đã được giới thiệu trong thiết lập nội soi thời gian thực để khắc phục tỷ lệ tổn thương đại tràng. Các kết quả được báo cáo bởi các thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên đa trung tâm và đa trung tâm (R CT) khác nhau dường như đang tăng lên mạnh mẽ: A D R tổng thể của các nghiên cứu này cao hơn đáng kể khi được hỗ trợ bởi các hệ thống CA De như được trình bày trong Bảng 1: Re pi c i và cộng sự đã thực hiện vào năm 2019 một nghiên cứu đa trung tâm, trong đó 700 bệnh nhân từ 40 đến 80 tuổi liên tiếp được chọn ngẫu nhiên 1: 1 trong nhóm CA De và nhóm đối chứng. A D R cao hơn đáng kể ở nhóm CA De 54, 8 % so với 40, 4 %. A D R cao hơn đáng kể ở nhóm CA De 54, 8 % so với 40, 4 %. Họ cũng báo cáo A de no ma P e r Co lo no s co p y, vẫn cao hơn ở nhóm CA De (1, 05 ± 1, 55 so với 0, 7 ± 1, 19). W ang và cộng sự vào năm 2019 đã thực hiện một thử nghiệm mở, trong đó 1058 bệnh nhân liên tiếp được phân ngẫu nhiên tiền cứu để trải qua nội soi đại tràng chẩn đoán có (n = 522) hoặc không có (n = 536) sự hỗ trợ của hệ thống phát hiện p o ly p tự động theo thời gian thực. Nhờ sự hỗ trợ của AI, A D R tăng từ 20 % lên 29 %. W ang và cộng vào năm 2020 đã thực hiện một R CT đơn trung tâm mù đôi thu nhận 1010 bệnh nhân được chọn ngẫu nhiên trong nhánh hỗ trợ CA D (n = 508) và nhóm đối chứng (n = 502), báo cáo A D R cao hơn ở nhánh hỗ trợ CA D: 34, 1 % so với 28 %. Gon gv à cộng sự vào năm 2020 đã thực hiện và R CT trong đó 704 bệnh nhân được phân bổ ngẫu nhiên với hệ thống EN DOAN GE L CA De (n = 355) hoặc nội soi đại tràng không hỗ trợ (đối chứng) (n = 349). A D R cao hơn đáng kể ở nhóm CA De: 16, 7 % so với 8, 2 %. Liu và cộng sự đã thu nhận 1026 bệnh nhân trong một R CT và phân ngẫu nhiên họ vào nhóm Đối chứng (n = 518) và một CA De hỗ trợ (n = 508), cũng trong trường hợp này, A D R được báo cáo là cao hơn đáng kể trên CA De được hỗ trợ nhóm: 39, 2 % so với 24 %. Loại AI này cũng có thể giúp chuẩn hóa nội soi đại tràng bất kể người điều hành và thiết lập nội soi bằng cách loại bỏ các thành kiến ​ ​ chủ quan. Bảng 1: Tỷ lệ phát hiện u tuyến tổng thể của các nghiên cứu này cao hơn đáng kể khi được hỗ trợ bởi các hệ thống phát hiện có hỗ trợ của máy tính. Chữ viết tắt: W L: Ánh sáng trắng; R CT: Thử nghiệm lâm sàng ngẫu nhiên; CA De: Máy tính hỗ trợ phát hiện; A D R: Tỷ lệ phát hiện u tuyến. 3. Kết luận Trí tuệ nhân tạo AI là một công nghệ mới nổi, ứng dụng đang gia tăng nhanh chóng trong nhiều lĩnh vực y tế. Một số ứng dụng của AI trong khoa tiêu hóa đang cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn, đặc biệt là trong điều trị ung thư đường tiêu hóa. Trong số này, các kỹ thuật có thể làm tăng A D R sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm tỷ lệ mắc CR C và tỷ lệ tử vong liên quan của nó do ung thư khoảng không được phát hiện hoặc phân loại sai. Hơn nữa, dự kiến ​ ​ cũng sẽ giảm đáng kể chi phí. Ngoài ra, sự hỗ trợ của máy móc sẽ giúp giảm thời gian khám và do đó tối ưu được lịch nội soi. Hơn nữa, chỉ định cắt p o ly p đại tràng, được hỗ trợ bởi độ nhạy và độ đặc hiệu tốt, sẽ dẫn đến giảm chi phí trực tiếp của các khối p o ly p không cần thiết. Hơn nữa, độ chính xác chẩn đoán cao hơn trong việc xác định các tổn thương tiền ung thư và ung thư sẽ dẫn đến giảm chi phí thứ cấp của các loại ung thư được ngăn ngừa. Mặc dù có những kết quả đầy hứa hẹn, các kỹ thuật AI để phát hiện và xác định các tổn thương đại trực tràng vẫn cần được nghiên cứu thêm trong tương lai gần. Đặc biệt, vì hầu hết các kết quả đến từ các thử nghiệm được thực hiện tại các trung tâm chuyên môn cao, thể hiện một hạn chế về tính tổng quát của kết quả, chúng cũng phải được xác nhận trong thực hành lâm sàng. Cuối cùng, việc tích hợp AI trong môi trường y học cơ bản là con người phải được xem xét: AI không được hình thành, cũng như bây giờ, không bao giờ, để thay thế bác sĩ nội soi, ngược lại, nó dường như là một công cụ cực kỳ hữu ích để được sử dụng từ chính bác sĩ nội soi, với khả năng và kỹ năng của mình, là người duy nhất có thể xử lý và diễn giải tất cả thông tin AI để đưa ra quyết định về quản lý bệnh nhân. Hiện nay, khám sàng lọc ung thư đường tiêu hoá là biện pháp khoa học và hiệu quả để phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa (ung thư thực quản, ung thư dạ dày, ung thư đại tràng) và đưa ra phác đồ điều trị tốt. Hiện tại, Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec có Gói tầm soát và phát hiện sớm ung thư đường tiêu hóa (thực quản - dạ dày - đại tràng) kết hợp khám lâm sàng và cận lâm sàng để đem lại kết quả chính xác nhất có thể. Khi sàng lọc ung thư đường tiêu hóa tại Vin me c, Quý khách sẽ được: Khám Chuyên khoa Nội tiêu hóa với bác sĩ chuyên khoa ung bướu (có hẹn). Nội soi dạ dày và nội soi đại tràng với máy nội soi N BI có gây mê. Xét nghiệm tổng phân tích tế bào máu ngoại vi (bằng máy đếm la se r). Xét nghiệm thời gian p ro t h rom bin bằng máy tự động. Xét nghiệm thời gian t h rom bin bằng máy tự động. Xét nghiệm thời gian t h rom bo p la s tin một phần hoạt hoá (A PT T: A ct i va te d Pa r tia l T h rom bo p la s tin Ti me) bằng máy tự động. Siêu âm ổ bụng tổng quát Để đặt lịch khám tại viện, Quý khách vui lòng bấm số HO T LI NE hoặc đặt lịch trực tiếp TẠI ĐÂY. Tải và đặt lịch khám tự động trê nứng dụng My Vin me c để quản lý, theo dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng dụng. Tài liệu tham khảo E ma nu e le Si na g ra, Ma t teo Ba da la men ti, và cộng sự, U se o f a r ti f i c i a l in te l li gen c e in im p ro vin g a de no ma de te ct ion ra te du rin g co lo no s co p y: Mi g ht bo t h en do s co pi s ts an d pa tho lo gi s ts be f u r the r he l p e d. W o r l d J Ga s tro en te ro l. W o r l d J Ga s tro en te ro l. O ct 21, 2020; 26 (39): 5911 - 5918 To r re LA, B ray F, Si e ge l R L, F e r lay J, Lo r te t - Ti e u le nt J, J e ma l A. G lo ba l can c e r s ta ti s ti cs, 2012. CA Can c e r J C lin. 2015; 65: 87 - 108. [ Pu b Me d] [ DOI] Mai da M, Mo r re a le G, Si na g ra E, I a ni ro G, Ma r ghe ri ta V, C i r ro ne C i p o l la A, Ca mi l le ri S. Qua li ty me a su re s im p ro vin g en do s co pi c s c re e nin g o f co lo re ct a l can c e r: a re vi e w o f the li te ra tu re. E x p e r t Re v An ti can c e r The r. 2019; 19: 223 - 235. [ Pu b Me d] [ DOI]