实时内镜中胃癌发生的所有阶段的临床决策支持系统:模型建立和验证研究

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 胃肠病学 胃肠病学
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 以前的深度学习临床决策支持系统 (CDSS) 专注于胃瘤,但排除了诸如缩和肠道转化 (IM) 等无瘤状况.
• 缺少包括胃癌发生的所有阶段的综合模型,包括前瘤病变.

研究的目的:

• 开发和验证用于实时内镜的CDSS,能够识别胃癌发生的所有阶段.
• 具体包括在CDSS中检测和分类缩和肠道代谢 (IM).

主要方法:

• 训练并内部测试了CDSS,使用11,868张内镜图像进行6类病变分类 (晚期癌症,早期癌症,发育不良,缩,IM,正常).
• 通过对1282张图像进行外部测试,对522项手术进行前性现实世界评估以及经验丰富的内镜师进行盲目测试来验证CDSS.
• 结合了6类病变分类模型与前新生病变细分模型和先前病变检测模型,构建了最终的CDSS.

主要成果:

• 在内部测试中达到90.3%的整体病变分类准确度,在外部验证中达到85.3%.
• 在外部测试中证明了每类缩 (95.3%) 和IM (89.3%) 的高精度,实际精度分别为92.1%和95.5%.
• 在前性评估中,CDSS实现了93.4%的缩或IM病变细分率,并且在准确度上与经验丰富的内镜医生相比没有显著差异.

结论:

• 开发的CDSS在胃癌发生的所有阶段的计算机辅助诊断中表现出高性能.
• 该系统在改善胃部疾病的内镜诊断方面显示出实际临床应用的巨大潜力.