Наскоро нов резултат от клинично изследване, публикуван в The Lancet Gastroenterology & Hepatology от екипа на Hu Corps от West China Hospital на Sichuan University, демонстрира отличното представяне на AI за диагностициране на рак на хранопровода: ендоскопско изследване, подпомогнато от AI система в реално време, може да намали скоростта на изтичане на повърхностния плоскоклетъчен карцином на хранопровода и предраковите лезии намалява драстично в сравнение с конвенционалното изследване, което означава, че AI може да доведе до промяна в ранната диагностика и ранния скрининг за рак на хранопровода!
Подобно на други ракови заболявания на храносмилателната система, ракът на хранопровода няма очевидни клинични симптоми в ранния стадий и когато пациентите са диагностицирани с типични симптоми като затруднено преглъщане, те често са в среден или късен стадий и изборът на лечение е ограничен и прогнозата е доста незадоволителна, което е и основната причина 5-годишната преживяемост при рак на хранопровода да се движи около 20% за дълго време и начинът да се преодолее ситуацията, разбира се, е да се реализира ранна диагностика и ранно лечение.
Броят на новите случаи на рак на хранопровода в Китай представлява повече от половината от случаите в света, така че борбата с рака на хранопровода също е ключова посока за клиничните работници. С популяризирането на стомашно-чревната ендоскопска технология през последните години делът на пациентите с рак на хранопровода, диагностицирани в ранен стадий в Китай, се е повишил до около 40% [2], но ендоскопската диагностика на ранен стадий на рак на хранопровода не е лесна, тъй като фината ендоскопска особеностите на раковите лезии в ранен стадий, разликите в способността за разпознаване на лекарите и зрителната умора могат да доведат до пренебрегване на раковите лезии [3]. , като всичко това може да доведе до пропускане на рака.
От предишни проучвания процентът на изтичане на ендоскопия за рак на хранопровода и други ракови заболявания на горната част на стомашно-чревния тракт е 4-17% [3], такъв висок процент на изтичане очевидно трябва да бъде допълнително оптимизиран, следователно екипът на Западнокитайската болница се сети за горещ AI, тъй като AI може точно да прегледа резултатите от образното изследване, така че това е същата причина, поради която се използва за подпомагане на ендоскопията и подобряване на степента на откриване.
Въз основа на конвенционалната ендоскопия с бяла светлина и ендоскопията с теснолентови спектрални изображения, често използвани в клиничната практика, изследователският екип конструира ранна AI система за плоскоклетъчен рак на хранопровода, наречена „Орлово око“, базирана на повече от 38000 ендоскопски изображения от повече от 8000 пациенти (включително плоскоклетъчен карцином на хранопровода, предракови лезии и доброкачествени лезии на хранопровода), който беше напълно обучен и тестван. След достатъчно обучение и тестване "Орлово око" може да диагностицира ендоскопски изображения само за 0.01 секунди (10 милисекунди), така че може да помогне на лекарите да идентифицират подозрителни лезии при ендоскопия в реално време.
Освен това системата Eagle Eye може да бъде директно интегрирана в настоящите ендоскопски системи чрез рамкиране на предполагаемата лезия под формата на многоъгълник и показване на вида и вероятността от предполагаемата лезия в горната лява страна на ендоскопския дисплей, което позволява на лекарите да превключват между оригиналния ендоскопски видеосигнал и композитния видеосигнал с диагностичните резултати от AI с просто натискане на бутон за превключване. Лекарите трябва само да натиснат бутона за превключване, за да превключват между оригиналния ендоскопски видеосигнал и композитния видеосигнал с диагностични резултати от AI, който е прост и лесен за работа и не променя ежедневните навици, реализирайки помощ в реално време при диагностицирането на ранна езофагеална плоскоклетъчен карцином.
Оперативна карта на системата "Орлово око".
Резултатите от това проучване са многоцентрово, тандемно, рандомизирано контролирано проучване за ефективността на диагностичната помощ в реално време на системата "Орлово око", което е проведено в 12 болници в цялата страна и включва общо 11 982 лица, които премина безболезнена гастроскопия; разбира се, че това е първият доклад от първото в света проучване, оценяващо диагностицирането в реално време на ранен плоскоклетъчен карцином на хранопровода чрез AI система в реална клинична практика, и също така е най-голямото проучване с размер на извадката в света. Разбираемо е, че това е първият доклад в света, който оценява помощта в реално време на AI системата при диагностицирането на ранен плоскоклетъчен карцином на хранопровода в реална клинична практика, и също така е проучването с най-голям размер на извадката от AI-асистирана диагностика на ранен рак на хранопровода в света.
Субектите бяха разделени на „група с приоритет на AI“, която първо получи ендоскопия с помощта на системата „Hawk-Eye“, последвана от рутинна ендоскопия, и „група с приоритет на рутина“, която получи ендоскопия с асистирана система „Hawk-Eye“ второ, и "групата с рутинен приоритет", която е получила рутинна ендоскопия в обратния ред. Ендоскопистите оцениха ефективността на асистираната от системата Hawk-Eye ендоскопия и конвенционалната ендоскопия, като извършиха два ендоскопски прегледа в същия ден в съответния ред и като пропуснаха повърхностни плоскоклетъчни карциноми на хранопровода и предракови лезии, които не бяха открити по време на първия преглед, но са открити по време на втория преглед.
Резултатите от проучването показват, че 106 субекта в групата с приоритет на AI са имали повърхностен плоскоклетъчен карцином на хранопровода и предракови лезии, открити в първия кръг от прегледи, докато нови лезии са открити само при 2 субекта в последващата рутина изпити, което доведе до процент на изтичане от 1,9% (2/106), в сравнение със 7,6% (6/79) в групата с рутинен приоритет по същия критерий и значително по-висок дял (1,8%) на AI- асистирани лезии са открити при първото изследване (1,8%). Съотношението е значително по-високо (1,8%/1,3%, p=0.030) и положителната прогнозна стойност (PPV) също е относително висока (56,6%/44,0%).
Рискът от пропуснато откриване на повърхностен плоскоклетъчен карцином на хранопровода и предракови лезии е намалял със 75% в групата с приоритет на AI, изчислен според броя на пациентите (RR=0.25, p=0.079) и с 63%, когато се изчислява по броя на лезиите (RR=0.37, p=0.40), но нито една от тях не е преминала прага на статистическа значимост, което може да е свързано с факта, че повечето от ендоскопистите са били по-старши и общият процент на пропуснато откриване е по-нисък от очаквания (15%), свързан с това. В допълнение, няма значителна разлика във времето, прекарано в асистираната от системата Eagle Eye ендоскопия спрямо конвенционалната ендоскопия и не е довело до повече случаи на кървене.
Като цяло асистираната с AI ендоскопия се представи добре в това проучване, а лекотата на използване и представянето на резултатите в реално време са много благоприятни за клиничната практика. Lancet Gastroenterology and Hepatology публикува едновременен преглед на резултатите от изследването и AI, посочвайки, че въз основа на пълно отчитане на състоянието на пациента и прилагането на високо ниво на ендоскопско изследване, AI ще се превърне в ключова помощ при ранната диагностика на и ранно откриване и скрининг за рак на хранопровода. AI ще бъде ключов фактор за ранна диагностика и скрининг на рак на хранопровода.
