Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong phương pháp soi nội bào chẩn đoán ung thư sớm thực quản

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 Do diễn tiến nhanh và tiên lượng xấu của ung thư thực quản (E C) nên việc phát hiện và chẩn đoán sớm ung thư thực quản sớm có giá trị rất lớn trong việc cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân. Hiện nay, khoa học đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phương pháp soi nội bào chẩn đoán ung thư sớm thực quản. Chữ viết tắt: E C: Ung thư thực quản AI: a r ti f i c i a l in te l li gen c e BE: Ba r re t t thực quản 1. Trí tuệ nhân tạo là gì? Trí tuệ nhân tạo (AI: A r ti f i c i a l In te l li gen c e) có thể được định nghĩa như một ngành của khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. AI là một bộ phận của khoa học máy tính và do đó nó phải được đặt trên những nguyên lý lý thuyết vững chắc, có khả năng ứng dụng được của lĩnh vực này. 2. Tổng quan về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo với nội soi tiêu hoá Do diễn tiến nhanh và tiên lượng xấu của ung thư thực quản (E C) nên việc phát hiện và chẩn đoán sớm ung thư thực quản có giá trị rất lớn trong việc cải thiện tiên lượng cho bệnh nhân. Tuy nhiên, nội soi phát hiện sớm ung thư thực quản, đặc biệt là loạn sản Ba r re t t hoặc loạn sản biểu mô vảy thực quản rất khó. Do đó, yêu cầu về các phương pháp phát hiện các đặc điểm ung thư thực quản sớm hiệu quả hơn đã dẫn đến các nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Kỹ thuật học và ghi nhớ - De e p le a rin g (D L) đã mang lại những đột phá trong việc xử lý hình ảnh, vi deo và các khía cạnh khác, trong khi hệ thống mạng nơ - ron phức tạp (CN N) đã mở đường cho việc phát hiện hình ảnh và vi deo nội soi có độ phân giải cao. 3. Giới thiệu về ung thư thực quản Ung thư thực quản (E C) là bệnh ung thư phổ biến thứ tám và là nguyên nhân gây tử vong do ung thư đứng hàng thứ sáu trên toàn thế giới. Ung thư thực quản chủ yếu bao gồm ung thư biểu mô tuyến thực quản (E A C) và ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản (E S CC). Ung thư biểu mô tuyến thực quản là loại bệnh lý phổ biến nhất ở các nước phương Tây, hơn 40 % bệnh nhân mắc ung thư biểu mô tuyến thực quản được chẩn đoán sau khi bệnh đã di căn và tỷ lệ sống 5 năm dưới 20 %. Mặc dù tỷ lệ mắc ung thư biểu mô tuyến thực quản đang gia tăng trên toàn cầu, ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản vẫn là loại bệnh lý phổ biến nhất (80 %) trong số tất cả các ung thư thực quản với tỷ lệ mắc bệnh cao nhất trên “ vành đai ung thư ” kéo dài từ Đông Phi và qua Trung Đông đến châu Á. Chỉ 20 % bệnh nhân ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản sống sót lâu hơn 3 năm, chủ yếu do chẩn đoán giai đoạn muộn. Ở những nơi có nguồn tài nguyên thấp, tỷ lệ sống sót sau 5 năm thấp hơn nhiều vào khoảng 3, 4 %. Chẩn đoán sớm có thể giúp cải thiện đáng kể kết quả cho tất cả các ung thư thực quản. 4. Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong phát hiện sớm ung thư thực quản 4.1. Chứng loạn sản Ba r re t t và ung thư biểu mô tuyến thực quản giai đoạn sớm Trí tuệ nhân tạo AI dựa trên hệ thống nội soi ánh sáng trắng (W LE) và hệ thống nội soi dải tần số hẹp N BI: Có một số hạn chế để nhận ra các tổn thương ung thư sớm liên quan đến Ba r re t t thực quản bằng W LE, một công nghệ thông thường. W LE độ nét cao (H D - W LE) và hệ thống nội soi N BI đã từng được coi là để nâng cao độ chính xác của việc chẩn đoán các tổn thương ung thư sớm liên quan đến Ba r re t t thực quản. Nhưng sự cải tiến vẫn chưa làm hài lòng các bác sĩ nội soi. Tình huống này đã kích thích sự phát triển của hệ thống CA D cho các tổn thương ung thư sớm ở Ba r re t t thực quản dựa trên thuật toán học máu ML được giám sát. Tuy nhiên, hệ thống này vẫn gặp khó khăn trong việc xác định các tổn thương ung thư sớm liên quan đến Ba r re t t thực quản và chọn các vị trí sinh thiết. Độ chính xác của hệ thống sử dụng H D - W LE tốt hơn so với hệ thống nội soi nói chung. Hơn nữa, hệ thống hiển thị khả năng xác định vị trí tổn thương và tỷ lệ trùng khớp vùng giữa các tổn thương do hệ thống và các chuyên gia khoanh vùng lên đến 72 %. Nói chung, độ đặc hiệu của N BI cao hơn so với W LE thông thường. So với việc sử dụng H D - W LE, hệ thống không có lợi thế rõ ràng khi sử dụng hệ thống N BI. 5. Vai trò của chụp cắt lớp quang kết hợp qua nội soi (EO CT) và nội soi bằng la se r đồng tiêu (C LE) Trí tuệ nhân tạo AI dựa trên chụp cắt lớp quang học nội soi và nội soi bằng la se r đồng tiêu: Ngoài W LE và N BI, kỹ thuật chụp cắt lớp quang kết hợp qua nội soi (EO CT) và nội soi bằng la se r đồng tiêu (C LE) cũng được sử dụng để chẩn đoán sớm chứng loạn sản liên quan đến E A C / BE. EO CT có thể xác định các tổn thương khối u sớm liên quan đến Ba r re t t thực quản bằng cách phân tích các cấu trúc niêm mạc và dưới niêm mạc thực quản. C LE có thể quan sát mô niêm mạc và hình thái tế bào để đạt được sinh thiết quang học. Tuy nhiên, sự phức tạp của hai công nghệ hình ảnh này, việc đọc hình ảnh mất nhiều thời gian và yêu cầu bác sĩ nội soi cao cấp đã hạn chế việc sử dụng chúng trên lâm sàng. Để giải quyết vấn đề này, Q i và cộng sự đã trích xuất nhiều đặc điểm hình ảnh EO CT và kết hợp một hoặc nhiều đặc điểm để phân loại tổn thương, nhưng kết quả không khả quan. Sau đó, S w a ge r và cộng sự đã sử dụng hình ảnh nội soi bằng la se r thể tích (V LE, tích hợp với O CT thế hệ thứ hai) để đào tạo và thử nghiệm, và kết quả cho thấy hệ thống CA D vượt trội hơn so với các chuyên gia V LE. Ve ro ne se và cộng sự đã sử dụng hình ảnh C LE, và kết quả cho thấy hệ thống có thể phân biệt chính xác chuyển sản dạ dày (G M), chuyển sản ruột (IM) và tân sinh. G ha tw a r y và cộng sự cho thấy độ nhạy của hệ thống sử dụng hình ảnh C LE để chẩn đoán IM và ung thư cao hơn đáng kể so với hệ thống để chẩn đoán G M. G ha tw a r y và cộng sự cho thấy độ nhạy của hệ thống sử dụng hình ảnh C LE để chẩn đoán IM và ung thư cao hơn đáng kể so với hệ thống để chẩn đoán G M. Tương tự, hệ thống CA D do Hong thiết lập đã không xác định được G M, độ nhạy chẩn đoán IM không khác biệt đáng kể so với nghiên cứu trên và độ nhạy chẩn đoán ung thư cũng giảm nhẹ. Điều này có thể là do số lượng hình ảnh G M và tân sinh có hạn. Hiện tại, có rất ít nghiên cứu lâm sàng trong lĩnh vực này và hình ảnh có sẵn còn hạn chế. Trong tương lai, cần có thêm nhiều nghiên cứu để khẳng định giá trị của V LE / C LE kết hợp với trí tuệ nhân tạo AI trong chẩn đoán sớm E A C. 6. Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong phương pháp soi nội bào (nội soi ở mức độ tế bào) Trí tuệ nhân tạo AI dựa trên phương pháp soi nội bào và nội soi vi mô độ phân giải cao: Nội soi nội bào (nội soi ở mức độ tế bào) là một công nghệ mới kết hợp nội soi phóng đại với phương pháp nhuộm quan trọng. Do khả năng phóng đại tuyệt vời nên người nội soi có thể quan sát rõ các tế bào biểu mô của niêm mạc thực quản để đạt được hiệu quả tương tự như chẩn đoán bệnh lý. Tuy nhiên, nếu các bác sĩ nội soi muốn sử dụng nội soi để hoàn thành việc phát hiện thời gian thực một cách độc lập, họ cần một nền tảng vững chắc về bệnh lý, điều này rõ ràng là không thực tế. Do đó, AI có thể là lựa chọn tốt để hỗ trợ chẩn đoán nội soi. Ku ma gai và cộng sự đã chỉ ra rằng hiệu suất của hệ thống sử dụng ảnh có độ phóng đại cao hơn tốt hơn so với hệ thống sử dụng ảnh có độ phóng đại thấp hơn. Tuy nhiên, không có phân tích phân tầng ung thư thực quản nông và ung thư thực quản tiến triển trong nghiên cứu này. Kết quả không thể phản ánh chính xác khả năng của nội soi kết hợp với AI trong chẩn đoán ung thư thực quản sớm. Kính hiển vi có độ phân giải cao (H R ME) có thể được sử dụng để quan sát mô niêm mạc thực quản và hình thái tế bào. S hin và cộng sự đã thử nghiệm khả năng của các đặc điểm hình ảnh khác nhau để phân biệt khối u với các tổn thương không phải khối u, và các đặc điểm tốt được chọn có độ nhạy 84 % và độ đặc hiệu 95 %. Tuy nhiên, phải mất nhiều thời gian để phân tích một hình ảnh và độ nhạy không lý tưởng. Trong tương lai, cần có thêm nhiều nghiên cứu chất lượng cao để khẳng định vai trò của nó trong chẩn đoán ung thư thực quản sớm. 6.1. Trong tương lai, cần có thêm nhiều nghiên cứu chất lượng cao để khẳng định vai trò của nó trong chẩn đoán ung thư thực quản sớm. 6.1. Chẩn đoán qua nội soi theo thời gian thực bằng AI Quang và cộng sự sử dụng dữ liệu hình ảnh H R ME giống như S hin và cộng sự để đào tạo và xác nhận, kết quả cho thấy độ nhạy là 95 % và độ đặc hiệu là 91 % trong chẩn đoán ung thư thực quản sớm. Sau đó, ba bệnh nhân nghi ngờ ung thư thực quản được kiểm tra nội soi với độ chính xác 100 %. Tuy nhiên, có một số hạn chế trong nghiên cứu này. Thứ nhất, số lượng bệnh nhân và hình ảnh trong chẩn đoán thời gian thực quá ít. Thứ hai, hệ thống vẫn sử dụng hình ảnh để chẩn đoán, không phải vi deo để phát hiện thời gian thực. E ve r son, cộng sự và Gu o, cộng sự đã thiết lập hệ thống CA D dựa trên D L với hiệu suất chẩn đoán tốt bằng cách sử dụng vi deo dải tần hẹp N BI. Thật không may, các hệ thống này đã không được áp dụng trong chẩn đoán thời gian thực. 6.2. Vai trò của AI trong chẩn đoán mô bệnh học của ung thư sớm thực quản Mặc dù AI kết hợp chẩn đoán nội soi đã có nhiều tiến bộ nhưng chẩn đoán nội soi vẫn không thể thay thế tiêu chuẩn vàng trong chẩn đoán bệnh lý. Tuy nhiên, có một vấn đề trong việc chẩn đoán bệnh lý của tân sinh thực quản sớm, nghĩa là, độ chính xác của việc chẩn đoán loạn sản không phải là lý tưởng với sự thay đổi đáng kể giữa máy chủ quan sát. Để giải quyết vấn đề này, Sa bo và cộng sự đã thiết lập hai mô hình để phân biệt không loạn sản (N D) với loạn sản cấp thấp (L G D) và L G D từ loạn sản cấp cao (HG D) bằng cách trích xuất hình ảnh phần bệnh lý nhuộm màu he ma to xy lin và eo sin (HE). Đặc điểm của bệnh nhân Ba r re t t thực quản BE. Kết quả cho thấy hai mô hình thực hiện tốt trong chẩn đoán tổn thương đường viền không phân biệt được. Ba a k và cộng sự đã kết hợp các đặc điểm hình ảnh mặt cắt bệnh lý nhuộm HE với các chỉ số hóa mô miễn dịch p 53 / Ki 67 và sử dụng các mẫu bệnh phẩm của phẫu thuật cắt bỏ quan nội soi tiêu hoá và mẫu sinh thiết nội soi của Ba r re t t thực quản để xét nghiệm. Người ta thấy rằng hệ thống hoạt động tốt trong việc phân biệt N D từ L G D và L G D với HG D. Tuy nhiên, độ chính xác của việc phân biệt HG D với ung thư biểu mô trong niêm mạc cần được cải thiện. Hiệu suất của hệ thống tốt hơn so với của bác sĩ bệnh lý nói chung và chỉ kém hơn một chút so với bác sĩ bệnh lý có kinh nghiệm. 6.3. Hiệu suất của hệ thống tốt hơn so với của bác sĩ bệnh lý nói chung và chỉ kém hơn một chút so với bác sĩ bệnh lý có kinh nghiệm. 6.3. Vai trò của trí tuệ nhân tạo AI trong phân tầng nguy cơ của ung thư sớm thực quản Người ta đánh giá rằng chỉ 0, 12 % - 0, 43 % bệnh nhân Ba r re t t thực quản có thể tiến triển thành ung thư thực quản sớm mỗi năm, đặc biệt cần thiết phải thiết lập một mô hình hiệu quả để dự đoán nguy cơ ung thư thực quản sớm mỗi năm ở bệnh nhân Ba r re t t thực quản. Sự phân tầng nguy cơ trước đây chủ yếu dựa trên sự hiện diện của chứng loạn sản, nhưng hiệu quả của nó không lý tưởng. C ri t ch le y - Tho r ne và cộng sự đã thiết lập một mô hình dự đoán dựa trên sự khác biệt đặc trưng của các dấu hiệu miễn dịch mô huỳnh quang và hình ảnh mô bệnh học, cụ thể giữa bệnh nhân Ba r re t t thực quản đã phát triển ung thư thực quản sớm mỗi năm và những người không mắc bệnh. Kết quả không khả quan, với hơn 30 % bệnh nhân Ba r re t t thực quản phát triển ung thư thực quản sớm mỗi năm được phân loại là nguy cơ thấp. Trí tuệ nhân tạo AI đang cố gắng được sử dụng để phát hiện nội soi, chẩn đoán bệnh lý, chẩn đoán gen và dự đoán nguy cơ ung thư của ung thư thực quản sớm. Nó rất hữu ích cho các bác sĩ nội soi và bác sĩ giải phẫu bệnh để cải thiện độ chính xác của chẩn đoán và hỗ trợ bác sĩ điều trị và đưa ra các chiến lược tiếp theo. 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 Vinmec, 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. 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 B ray F, F e r lay J, S oe r j o ma ta ram I, Si e ge l R L, To r re LA, J e ma l A. G lo ba l can c e r s ta ti s ti cs 2018: G LO BO CAN e s ti ma te s o f in c i den c e an d mo r ta li ty w o r l d w i de f o r 36 can c e r s in 185 co un tri e s. CA Can c e r J C lin. 2018; 68: 394 - 424. [ Pu b Me d] [ DOI] Hu r C, Mi l le r M, K ong CY, Do w lin g E C, Na t tin ge r K J, Dun n M, F e u e r E J. T ren ds in e so pha ge a l a de no ca r c i no ma in c i den c e an d mo r ta li ty. Can c e r. 2013; 119: 1149 - 1158. [ Pu b Me d] [ DOI] T h ri f t A P. The e pi de mi c o f oe so pha ge a l ca r c i no ma: W he re a re w e no w? Can c e r E pi de mi o l. 2016; 41: 88 - 95. [ Pu b Me d] [ DOI] Lu - Min g Hu ang, W en - J u an Yang, Z hi - Y in Hu ang, Cheng - W e i Tang, J in g Li, A r ti f i c i a l in te l li gen c e te ch ni que in de te ct ion o f e a r ly e so pha ge a l can c e r, W o r l d J Ga s tro en te ro l. O ct 21, 2020; 26 (39): 5959 - 5969