Публикация американского гастроэнтеролога, преподающего в Медицинской школе Университета Индианы Дугласа Рекса (Douglas Rex) содержит анализ последних достижений данных технологий при скрининге колоректального рака. Автоматизированная детекция (CADe) и автоматизированная диагностика (CADx) — это системы, которые объединяют в себе способность компьютера к самообучению и выполнению специфических задач. Благодаря достижениям в развитии искусственного интеллекта, стало возможным выполнение им функций врача-эндоскописта. Уже разработана и испытана программа, которая в режиме реального времени проводит оценку качества осмотра слизистой при колоноскопии. Программа отсеивает неинформативные кадры, выявляет и подсчитывает кишечное содержимое на стенках, измеряет процент осмотренной слизистой оболочки кишки.
Во время извлечения колоноскопа система EM-Automated-RT разбивает просвет кишки на условные квадраты, помечая их как осмотренные шаг за шагом. Уже есть результаты исследования с участием десяти начинающих эндоскопистов, которые выполнили 483 колоноскопии под контролем системы. Статистически достоверно установлено, что молодых врачей программа заставила увеличить площадь осмотренной слизистой, повысить процент удаленного эндоскопистом содержимого с поверхности слизистой и показатель расправления стенок. Это привело к изменению времени извлечения колоноскопа.
Программа может стать как инструментом оценки качества колоноскопии, так и помощником в обучении врачей. Детекция полипов — первой CADe системой, по которой провели исследование, стала Polyp-Alert system. Программа проводит анализ в режиме реального времени, оценивая каждый третий кадр. На материале 53 процедур колоноскопии система верно определила 98% полипов. Было зафиксировано 36 ложноположительных результатов, причиной которых стали устье аппендикса, илеоцекальный переход и резидуальное содержимое кишки.
Возможности автоматизированной системы в дифференциальном диагнозе полипов, определении гистологической структуры оценили в Indiana University авторы данной публикации. Анализ проводили на основе классификации NICE (NBI без оптического увеличения). По первым результатам точность в определении гистологии составила 94%. Будущее данных технологий выглядит многообещающим.
Источник:
Byrne, Michael F.; Shahidi, Neal; Rex, Douglas K. Will Computer-Aided Detection and Diagnosis Revolutionize Colonoscopy? DOI: 10.1053/j.gastro.2017.10.026 Gastroenterology (2017)
С любезного согласия, перевод и комментарии Музыки С.В.
