Bác sĩ chuyên khoa nội soi tiêu hóa là một trong số nhiều bác sĩ bị làm việc quá sức. Họ dành quá nhiều thời gian trước máy tính nhấp và gõ các kết quả ghi lại quá trình quan sát và không đủ thời gian với bệnh nhân của họ. Chúng tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giải quyết vấn đề này.
Hãy tưởng tượng: Trong khi thực hiện nội soi, thuật toán AI quan sát trực tiếp và ghi lại tất cả các yếu tố cần phải quan sát đó. Nếu kết quả nội soi của bạn được tạo ra một cách đáng tin cậy bởi AI, hãy tưởng tượng bạn có thể có bao nhiêu thời gian chất lượng hơn với bệnh nhân của mình.
Tại hội nghị thường niên của Đại học Tiêu hóa Hoa Kỳ tại Philadelphia, PA, nhóm nghiên cứu của chúng tôi từ Đại học California, Irvine và Docbot đã được vinh danh với 3 Giải thưởng, Giải thưởng hạng mục và phiên toàn thể cho nghiên cứu mà chúng tôi đã tiến hành sử dụng các ứng dụng AI trong nội soi và nội soi viên nang.
Nếu bạn là một bác sĩ nội soi thực hiện nội soi có hỗ trợ AI, AI có thể xác định một cách đáng tin cậy thời gian đi vào và rút máy soi ra, chất lượng chuẩn bị, phát hiện, vị trí và công cụ được sử dụng. Bây giờ, hãy tưởng tượng rằng AI đã ghi lại quy trình, mã CPT và các biện pháp can thiệp của bạn. Bạn không bị gánh nặng khi phải làm một báo cáo từ bộ nhớ vào ngày hôm đó hoặc buổi tối và chờ 1 Tuần 2 trên một kết quả gửi đi trước khi đóng vòng lặp – bạn có thể xem lại, mở rộng và ký tên tại điểm chỉ định. AI có thể chuyển đổi thời gian tài liệu thành thời gian chất lượng với bệnh nhân của bạn, đồng thời giảm các lỗi và chi phí liên quan đến kết quả và thanh toán.
Đây là một giấc mơ hay sắp trở thành hiện thực?
Học sâu với các mạng nơ ron tích chập là một dạng AI vượt trội trong nhận dạng hình ảnh, lão luyện trong việc mô tả hình ảnh cho sự hiện diện và đặc trưng của bất kỳ phát hiện nào được xác định bởi huấn luyện viên của Nikol trên hình ảnh đó. Một video là một chuỗi các hình ảnh. Như vậy, AI trong một quy trình nội soi có khả năng hỗ trợ phát hiện các hình ảnh bình thường, các mốc và hình ảnh bệnh lý. AI học hỏi từ các huấn luyện viên của nó. Độ chính xác của nó có thể tốt như chuyên gia huấn luyện của nó và chỉ bị giới hạn bởi kích thước và chất lượng do bộ dữ liệu của nó chỉ được nạp như vậy.
Công nghệ nội soi đã phát triển vượt bậc, tập trung vào chất lượng hình ảnh và trường nhìn. Bây giờ chúng tôi có khả năng kiểm tra lòng dạ dày với độ rõ và độ nét cao chưa từng thấy (HD). Tuy nhiên, trong số các bác sĩ tiêu hóa sử dụng thiết bị HD, vẫn có sự thay đổi đáng kể trong việc phát hiện các phát hiện liên quan đến lâm sàng như adenomas hoặc polyp phẳng. Tại sao lại thế này? Vị trí (ví dụ như manh tràng) và chẩn đoán bệnh (ví dụ polyp tiền ung thư) đòi hỏi sự phát hiện và phân tích trong thời gian thực. Đây là một khả năng chuyên biệt phụ thuộc vào nhiều yếu tố như động lực, đào tạo, kỹ năng riêng và thiết bị để làm sạch và mức độ bộc lộ toàn bộ diện tích bề mặt. Ngoài ra, đây là những khả năng nội tại như thị lực phụ thuộc vào người quan sát và nhận dạng tổn thương nghi ngờ.
Hãy tưởng tượng một chuyên gia về tiêu hóa đang đứng bên cạnh (như trong đào tạo nghiên cứu sinh) và làm nổi bật các mốc và khu vực của một phát hiện có nguy cơ tiềm tàng, trong khi bạn điều khiển máy soi quan sát. Chuyên gia đang làm điều này trong khi đồng thời giảng dạy và đào tạo bác sĩ nội soi về cách nâng cao kỹ năng của chính họ.
Những gì AI có thể làm được nếu được đào tạo bởi các chuyên gia.
Một ví dụ thích hợp là phát hiện adenoma(u tuyến). Tỷ lệ phát hiện adenoma nằm trong khoảng từ 7 đến 54% trong số các bác sĩ nội soi. Tỷ lệ mắc adenomas được ước tính là> 50%. Nếu bác sĩ chuyên khoa tiêu hóa bỏ sót một hoặc nhiều u tuyến hoặc polyp hình răng cưa trong khi nội soi, bệnh nhân của họ có nguy cơ tiến triển triển ung thư đại tràng trước khi được phát hiện ở lần nội soi tiếp theo. Thật không may, tỷ lệ phát hiện polyp tiền ung thư trong số các bác sĩ nội soi dao động trong khoảng 7% 54% với trung bình ~ 30%. Tất cả các bác sĩ nội soi nên khao khát ADR> 50%. AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách giữa ADR và tỷ lệ lưu hành thực tế cho tất cả các nhà nội soi không?
Sử dụng bộ dữ liệu gồm hơn 8000 hình ảnh HD, chúng tôi đã đào tạo một thuật toán AI để xác định các polyp trong trong quá trình nội soi. Chúng tôi đã công bố những phát hiện của chúng tôi cho thấy độ chính xác 94% cho sự xuất hiện của polyp trên hình ảnh. Tôi xem các video nội soi, các chuyên gia nội soi có hỗ trợ AI đã phát hiện nhiều polyp hơn 20% so với những gì họ tìm thấy khi xem các video mà không cần hỗ trợ AI. Thuật toán thế hệ tiếp theo của chúng tôi dựa trên hàng chục ngàn hình ảnh polyp có độ chính xác 99,5% và chạy thời gian thực trong quá trình nội soi. Mặc dù những kết quả này rất hứa hẹn, nhưng còn quá sớm để biết liệu AI có thể thu hẹp khoảng cách phổ biến / phát hiện trong thực tế hay không. Yêu cầu này sẽ yêu cầu nhiều nghiên cứu đa trung tâm ngẫu nhiên.
Khả năng hỗ trợ phát hiện polyp chỉ là một phần của câu chuyện. Tại hội nghị ACG 2018, chúng tôi đã chỉ ra rằng AI có thể phân biệt polyp tiền ung thư với polyp răng cưa với độ chính xác cao, mở ra khả năng phát hiện adenoma tự động, khuyến nghị khoảng thời gian nội soi thời gian thực và (trong tương lai xa hơn) Thay đổi và loại bỏ các chiến lược và bỏ lại một mình chiến lược. Một trong những mô tả khác của chúng tôi đã chứng minh khả năng của AI trong việc xác định sự hiện diện và loại công cụ được sử dụng trong quá trình nội soi.
Các bác sĩ tiêu hóa bị gánh nặng trên nhiều lựa chọn hình ảnh và AI hứa hẹn sẽ tự động hóa việc thu thập dữ liệu. AI cũng có thể hỗ trợ mã hóa đơn chính xác. Vì vậy, bây giờ hãy tưởng tượng thực hiện nội soi với nhiều AI cung cấp phản hồi thời gian thực về chất lượng chuẩn bị, thời gian đưa máy / rút máy, phát hiện polyp, kích thước dự đoán, hình thái và bệnh lý, các kỹ thuật được sử dụng để loại bỏ polyp còn lại và sự hiện diện của polyp còn lại mô sau phẫu thuật cắt polyp. Báo cáo của bạn về cơ bản là hoàn chỉnh và được ánh xạ tới các mã CPT thích hợp. Tất cả những gì còn lại mà AI chưa thể điền vào là chỉ định, nội soi đại tràng cuối cùng và thuốc an thần được sử dụng. AI là tương lai. Điểm mấu chốt là nó sẽ giảm thời gian làm tài liệu và tối đa hóa thời gian với bệnh nhân. Giấc mơ về trí tuệ nhân tạo không còn là khoa học viễn tưởng. Nó đang nhanh chóng tiếp cận thực tế và có thể được áp dụng trên tất cả các lĩnh vực y học. Bất cứ nơi nào thông kê số liệu là gánh nặng hoặc chẩn đoán phụ thuộc vào người quản lý, AI có thể giúp tất cả chúng ta trở thành chuyên gia và thoát khỏi sự kiệt sức, về nhà sớm hơn, tiếp thêm năng lượng và mong muốn được làm việc trở lại vào ngày mai.
Chưa có bình luận.
