Sức khỏe tổng quát

Nội soi với hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo trong ung thư thực quản giai đoạn sớm – Bước tiếp theo là gì? Update 07/2021

Pinterest LinkedIn Tumblr

Bài viết của Thạc sĩ, Bác sĩ Mai Viễn Phương – Khoa Khám bệnh & Nội khoa – Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Vinmec Central Park

<!– –>

Ung thư thực quản (EC) là một khối u ác tính phổ biến của đường tiêu hóa và bắt nguồn từ biểu mô của niêm mạc thực quản. Người ta đã xác nhận rằng các tổn thương ung thư thực quản sớm có thể được chữa khỏi bằng liệu pháp nội soi và hiệu quả điều trị tương đương với phẫu thuật. Nội soi tiêu hóa trên vẫn là tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán ung thư thực quản.

Một trường hợp ung thư thực quản giai đoạn đã xâm lấn vì chẩn đoán muộn

Một trường hợp ung thư thực quản giai đoạn đã xâm lấn vì chẩn đoán muộn

1. Chẩn đoán thời gian thực của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản

Guo và cộng sự đã phát triển một hệ thống hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính dựa trên kiến ​​trúc SegNet có thể thực hiện chẩn đoán tự động thời gian thực các tổn thương tiền ung thưung thư biểu mô tế bào vảy thực quản sớm trong điều kiện không phải nội soi phóng đại và nội soi phóng đại. Dữ liệu từ bốn trung tâm y tế ở ba quốc gia bao gồm Trung Quốc, Hoa Kỳ và Ấn Độ đã được thu thập và sử dụng cho việc đào tạo mô hình hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính. Bốn bộ dữ liệu từ ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản ban đầu và nội soi không ung thư bao gồm hình ảnh tĩnh và video thời gian thực đã được sử dụng để xác minh tác dụng của chúng. SEN và SPE của hệ thống lần lượt là 98,04% và 95,03% đối với ảnh tĩnh. Trong 27 video không phóng đại, SEN trên mỗi khung hình và mỗi tổn thương lần lượt là 60,8% và 100%. Trong 20 video phóng đại, SEN trên mỗi khung hình và mỗi tổn thương lần lượt là 96,1% và 100%. Các video thực quản bình thường toàn dải không thay đổi bao gồm 33 video (SPE 99,9% trên mỗi khung hình, SPE 90,9% trên mỗi trường hợp).

Trong một nghiên cứu chẩn đoán, bệnh chứng, đa trung tâm khác, Luo và cộng sự đã phát triển và xác nhận Hệ thống chẩn đoán trí tuệ nhân tạo đường tiêu hóa (GRtrí tuệ nhân tạo DS) để chẩn đoán ung thư đường tiêu hóa trên thông qua phân tích dữ liệu hình ảnh từ nội soi lâm sàng. Sáu bệnh viện thuộc các cấp có kinh nghiệm khác nhau trong việc chẩn đoán nội soi ung thư đường tiêu hóa trên ở Trung Quốc đã tham gia vào nghiên cứu. Dữ liệu chi tiết hơn về ung thư thực quản sớm sẽ được mong đợi. Các kết quả nghiên cứu mới nhất về phát hiện ung thư thực quản sớm theo thời gian thực là của Fukuda và cộng sự. Họ đã sử dụng 23746 hình ảnh của 1544 trường hợp ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản bề ngoài được xác nhận bởi bệnh lý và 4587 hình ảnh của 458 trường hợp không phải ung thư và các mô bình thường để xây dựng mô hình CNN-SSD sâu.

Chẩn đoán thời gian thực của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản

Chẩn đoán thời gian thực của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản

2. Độ chính xác của trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán thời gian thực của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản

Công nghệ NBI hoặc BLI đã được sử dụng để thu thập các video clip 5-9 giây của 144 bệnh nhân làm tập dữ liệu xác minh. SEN, SPE và độ chính xác cho trí tuệ nhân tạo lần lượt là 86%, 89% và 88%, và 74%, 76% và 75% đối với các chuyên gia. Đây là một nghiên cứu quan trọng mở đường cho việc phát triển các mô hình tốt hơn để phát hiện các tổn thương ung thư thực quản trong môi trường lâm sàng thời gian thực, nhưng cần có các thử nghiệm lâm sàng tiền cứu ngẫu nhiên để xác minh. Một nhóm nghiên cứu khác từ Nhật Bản đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo để tính toán độ sâu xâm lấn của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản. Tổng cộng, 23977 hình ảnh, bao gồm cả hình ảnh WLI và NBI / BLI của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản đã được chứng minh về mặt bệnh lý từ video nội soi và hình ảnh tĩnh, được thu thập như một tập dữ liệu học tập. Một bộ dữ liệu xác nhận độc lập gồm 102 hình ảnh video của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản đã được thực hiện trong nghiên cứu. Hai loại video, không phải nội soi phóng đại với WLI và nội soi phóng đại với NBI / BLI từ 4-12 giây, đã được bao gồm. Mô hình CNN được so sánh với 14 chuyên gia trong lĩnh vực nội soi. Hiệu suất độ chính xác , SEN và SPE cho trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn so với hiệu suất dành cho chuyên gia trong cả hai loại video. Mô hình trí tuệ nhân tạo được kết luận là có hiệu quả trong việc đo lường thời gian thực về độ sâu xâm nhập của ung thư biểu mô tế bào vảy thực quản .

3. Trí tuệ nhân tạo trong phát hiện Barrett thực quản và ung thư biểu mô tuyến thực quản

Barrett thực quản là tiền thân của ung thư biểu mô tuyến thực quản. Tỷ lệ lưu hành ung thư biểu mô tuyến thực quản đang tăng nhanh và tiên lượng các ca bệnh tiến triển kém. Tuy nhiên, phát hiện sớm các trường hợp có thể điều trị kịp thời bằng phương pháp nội soi mới có cơ hội chữa khỏi. Do khó phát hiện sớm khối u dưới nội soi nên thường bỏ sót các tổn thương sớm. Điều này là do các khối u Barrett ban đầu thường phẳng, chỉ có những thay đổi nhỏ về màu sắc và kết cấu của niêm mạc. Những thay đổi này có thể được nhìn thấy trong HD-WLI do các chuyên gia thực hiện. Tuy nhiên, do tỷ lệ hình thành khối u tiến triển thấp (<1% / năm bệnh nhân), nhiều bác sĩ nội soi tuyến chung hiếm khi gặp khối u Barrett hình thành sớm, do đó họ không quen với hình thái nội soi của nó và không thể nhận ra các tổn thương. Để cải thiện tầm soát ung thư biểu mô tuyến thực quản và tăng SEN và tốc độ khám, nội soi hỗ trợ trí tuệ nhân tạo có giá trị quan trọng. Ngoài ra, nó cũng có thể mang lại sự thuận tiện cho người nội soi đối mặt với những thách thức và lo lắng, để không bỏ sót những tổn thương sớm.

Ung thư trên nền thực quản Barrett được chẩn đoán bằng trí tuệ nhân tạo

Ung thư trên nền thực quản Barrett được chẩn đoán bằng trí tuệ nhân tạo

Chẩn đoán ung thư biểu mô tuyến thực quản

Vào năm 2013, van der Sommen và cộng sự lần đầu tiên đề xuất một thuật toán SVM để phát hiện ung thư sớm trong ung thư biểu mô tuyến thực quản bằng cách sử dụng hình ảnh nội soi HD, biểu đồ màu và dữ liệu thống kê đơn giản về các đặc điểm của Gabor, với phân loại độ chính xác là 95,9% và AUC là 0,992. Sau đó, họ phát hiện ra rằng hệ thống đã phát hiện 36 từ 38 tổn thương với độ thu hồi là 0,95 và độ chính xác là 0,75 thông qua xác nhận lâm sàng. Năm 2016, van der Sommen và cộng sự đã thử nghiệm một thuật toán máy tính (hệ thống nhận dạng hình ảnh tự động) sử dụng kết cấu cụ thể, bộ lọc màu và công nghệ máy học để phát hiện các tổn thương ung thư sớm trên Barrett thực quản dựa trên các chi tiết hình ảnh cụ thể. Tất cả các hình ảnh có chất lượng cảm nhận cao. Thuật toán được phát triển và thử nghiệm bằng cách sử dụng 100 hình ảnh nội soi của 44 bệnh nhân Barrett thực quản. Các tổn thương khối u ban đầu được xác định trong phân tích trên mỗi hình ảnh, với SEN và SPE là 0,83. Ở cấp độ bệnh nhân, SEN và SPE của hệ thống lần lượt là 0,86 và 0,87. Swager và cộng sự đã thực hiện nghiên cứu đầu tiên dựa trên hình ảnh nội soi laser thể tích (VLE) có tương quan mô học trực tiếp vào năm 2017, nghiên cứu này đã phát triển một thuật toán máy tính truyền cảm hứng lâm sàng cho bệnh u xơ Barrett thực quản . VLE là một hệ thống hình ảnh tiên tiến có thể quét thành thực quản sâu đến 3 mm với độ phân giải gần như hiển vi. Tổng số 60 hình ảnh VLE từ ex vivo chất lượng cao Cơ sở dữ liệu tương quan mô học VLE được sử dụng trong nghiên cứu, bao gồm 30 hình ảnh Barrett thực quản nondysplastic và 30 hình ảnh HGD / ung thư biểu mô tuyến thực quản sớm.

Thuật toán của tính năng “thống kê phân lớp và phân rã tín hiệu”

Thuật toán của tính năng “thống kê phân lớp và phân rã tín hiệu” cho thấy hiệu suất tốt trong việc phát hiện khối u Barrett thực quản (AUC = 0,95), và do đó nó có thể hỗ trợ các nhà nội soi phát hiện khối u sớm trên VLE. Van der Sommen và cộng sự cũng so sánh hiệu suất của các phương pháp hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính với phân loại độ chính xác của hai chuyên gia VLE, ​​với AUC tối đa trong khoảng 0,90-0,93 đối với phương pháp công nghệ máy học so với AUC là 0,81 đối với các chuyên gia y tế. Horie và cộng sự đã chứng minh rằng độ chính xác chẩn đoán cho ung thư biểu mô tuyến thực quản của CNN là 90% (19/21). Bốn tổn thương của ung thư biểu mô tuyến thực quản đã bị bỏ sót, có thể là do hình ảnh giáo dục cho ung thư biểu mô tuyến thực quản không đủ. Chỉ tám được sử dụng trong nghiên cứu.

Chẩn đoán độ sâu xâm lấn của ung thư biểu mô tuyến thực quản

Một số nghiên cứu đặt câu hỏi liệu phẫu thuật có nên luôn được sử dụng để điều trị ung thư biểu mô tuyến thực quản với xâm lấn sâu dưới niêm mạc hay không. Tuy nhiên, người ta chấp nhận rằng độ sâu của sự xâm lấn ít nhất là một trong những yếu tố nguy cơ lớn nhất của di căn. Trong mục tìm kiếm liên quan đến từ “độ sâu xâm nhập / xâm nhập của ung thư biểu mô tuyến thực quản ”, không tìm thấy bài báo nào được xuất bản. May mắn thay, nghiên cứu về đo độ sâu xâm nhập của trí tuệ nhân tạo đối với ung thư dạ dày và ung thư ruột kết đã được công bố, có thể đáng để học hỏi cho nghiên cứu về độ sâu xâm nhập của ung thư biểu mô tuyến thực quản . Trong nghiên cứu của Zhu và cộng sự, tổng cộng 790 WLI được dùng làm tập dữ liệu phát triển và 203 hình ảnh khác làm tập dữ liệu thử nghiệm và hệ thống CNN-hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính , được phát triển từ ResNet50, được sử dụng để xác định độ sâu xâm lấn của ung thư dạ dày. Ở giá trị ngưỡng 0,5, SEN là 76,47%, SPE là 95,56% và độ chính xác tổng thể là 89,16%. Hệ thống trí tuệ nhân tạo đạt được độ chính xác cao hơn đáng kể so với các nhà nội soi của con người.

Hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính dựa trên trí tuệ nhân tạo được chỉ định để cải thiện chất lượng đánh giá Barrett thực quản

Hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính dựa trên trí tuệ nhân tạo được chỉ định để cải thiện chất lượng đánh giá Barrett thực quản , đặc biệt là đối với các nhà nội soi không phải là chuyên gia. Vào năm 2019, Trindade và cộng sự đã báo cáo một phần mềm trí tuệ nhân tạo được gọi là phân đoạn hình ảnh thời gian thực thông minh để giám sát nội soi Barrett thực quản. Phân đoạn hình ảnh theo thời gian thực thông minh đã xác định ba đặc điểm VLE đã được thiết lập trước đây liên quan đến chứng loạn sản mô học và hiển thị chúng bằng cách sử dụng các bảng màu khác nhau được xếp chồng lên hình ảnh VLE. Một thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên đa trung tâm (NCT03814824) đang được tiến hành để xác thực thêm hệ thống trí tuệ nhân tạo. Trong một nghiên cứu khác, de Groof và cộng sự đã đánh giá độ chính xác chẩn đoán sơ bộ của một hệ thống hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính trong việc phát hiện ung thư Barrett trong quá trình nội soi trực tiếp. Bộ dữ liệu xét nghiệm bao gồm quy trình nội soi trực tiếp của 10 bệnh nhân bị Barrett thực quản không co thắt và 10 bệnh nhân bị ung thư Barrett đã được xác nhận. WLI ở mỗi mức 2 cm của đoạn Barrett được thu thập và phân tích. độ chính xác, SEN và SPE của hệ thống hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính lần lượt là 90%, 91% và 89%. Kết quả này cho thấy hệ thống hệ thống chẩn đoán mới có sự hỗ trợ của máy tính đã sẵn sàng để thử nghiệm trong các thử nghiệm đa trung tâm lớn hơn.

Để được tư vấn trực tiếp, Quý Khách vui lòng bấm số HOTLINE hoặc đăng ký lịch trực tuyến TẠI ĐÂY. Tải ứng dụng độc quyền MyVinmec để đặt lịch nhanh hơn, theo dõi lịch tiện lợi hơn!

Tài liệu tham khảo

  • Liu Y. Artificial intelligence-assisted endoscopic detection of esophageal neoplasia in early stage: The next step? World J Gastroenterol 2021; 27(14): 1392-1405 [DOI: 10.3748/wjg.v27.i14.1392].
  • Merkow RP , Bilimoria KY, Keswani RN, Chung J, Sherman KL, Knab LM, Posner MC, Bentrem DJ. Xu hướng điều trị, nguy cơ di căn hạch và kết cục của ung thư thực quản khu trú. J Natl Cancer Inst . 2014; 106 . [ PubMed ] [ DOI ]
  • Liu Y. Artificial intelligence-assisted endoscopic detection of esophageal neoplasia in early stage: The next step? World J Gastroenterol 2021; 27(14): 1392-1405 [DOI: 10.3748/wjg.v27.i14.1392]

Comments are closed.