基于人工智能的系统的结构化集成用于结肠直肠聚的光学诊断

科学领域:

• 胃肠病学 胃肠病学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 计算机辅助诊断 (CADx) 系统在光学诊断结直肠息肉时表现出专家级的准确性.
• 高可信度 (HC) 诊断是指在3秒内毫不犹地进行的诊断.
• CADx系统已经证明了提高诊断准确性的潜力.

研究的目的:

• 评估内镜师在用或不使用新的CADx系统诊断结直肠息肉时的表现.
• 评估3秒规则对诊断准确性和信心的影响.
• 确定内镜师经验水平对CADx系统有效性的影响.

主要方法:

• 一个多中心的ex vivo研究,涉及35名内镜医生,评估了100个多体 (51个腺瘤,39个超塑性,10个状形病变).
• 用在线平台上的窄带成像视频片段评估了多,有或没有CADx的帮助.
• 性能指标包括HC精度,HC率,并遵守PIVI和SODA值,应用3秒规则.

主要成果:

• 在CADx的帮助下,HC的诊断准确度从78.3%提高到89.8% (p<0.001).
• 在CADx (p<0.001) 的情况下,HC预测的比例从64.2%增加到75.4%.
• 新手内镜师表现出最显著的改善 (74.1%与88.8%相比;p<0.001),CADx几乎达到SODA和PIVI值.

结论:

• 将CADx与3秒规则相结合,大大提高了内镜师在结直肠多的光学诊断中的性能.
• 在初学者内镜医生中观察到CADx辅助的最大好处.
• CADx显著提高了观察者之间的一致性和准确性,特别是在经验较少的实践者中.