人工智能在腹腔镜胃癌手术期间协助实时识别腹腔内转移
Hao Chen1, Longfei Gou1, Zhiwen Fang2,3,4
1Department of General Surgery & Guangdong Provincial Key Laboratory of Precision Medicine for Gastrointestinal Tumor, Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China.
NPJ digital medicine
|January 5, 2025
概括
人工智能腹腔镜探索系统 (AiLES) 有助于检测晚期胃癌的腹内转移. 这种人工智能工具通过识别人类眼睛错过的微妙病变来改善瘤分期和个性化治疗.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 手术技术 手术技术
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 腹腔镜检查 (LE) 对于在晚期胃癌 (GC) 中诊断腹腔内转移 (IAM) 是至关重要的.
- 在LE期间的视觉误解可能导致忽视小或隐藏的IAM病变,影响患者的预后.
- 准确检测IAM对于有效的治疗规划和分期至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一个人工智能腹腔镜探索系统 (AiLES),用于识别IAM病变.
- 为了提高IAM检测的准确性和效率,在腹腔镜手术中进行先进的GC.
- 帮助外科医生识别微妙和隐藏的转移性病变.
主要方法:
- 使用100个视频中的5111个的数据集开发了AiLES (4130个用于培训,981个用于评估).
- 采用深度学习技术来识别IAM病变的图像.
- 通过使用子得分和识别速度来评估AiLES的表现,并将其与新手外科医生进行比较.
主要成果:
- AiLES获得了0.76的子得分和每秒11的识别速度.
- 在各种转移范围 (0.74-0.76) 和位置 (0.63-0.90) 中表现出强大的性能.
- 艾尔斯显示了与新手外科医生相似的IAM认可,特别擅长微小和隐藏的病变.
结论:
- AiLES在提高晚期胃癌瘤分期的准确性方面显示出显著的潜力.
- 人工智能系统可以帮助外科医生识别难以检测的腹内转移.
- 实施AiLES可能会导致更个性化的治疗决策和改善患者的治疗结果.
