לאחרונה, תוצאת מחקר קלינית חדשה שפורסמה ב-The Lancet Gastroenterology & Hepatology על ידי צוות Hu Corps של בית החולים המערבי של סין מאוניברסיטת סצ'ואן, מדגימה את הביצועים המצוינים של AI לאבחון סרטן הוושט: בדיקה אנדוסקופית בסיוע מערכת AI בזמן אמת יכולה לגרום לשיעור הדליפה של קרצינומה קשקשית שטחית של הוושט ונגעים טרום סרטניים יורדים באופן דרמטי בהשוואה לבדיקה קונבנציונלית, מה שאומר שבינה מלאכותית עשויה להביא לשינוי באבחון מוקדם ובבירור מוקדם לסרטן הוושט!
בדומה לשאר סוגי סרטן העיכול, לסרטן הוושט אין תסמינים קליניים ברורים בשלב המוקדם, וכאשר החולים מאובחנים עם תסמינים אופייניים כמו קושי בבליעה, הם לרוב נמצאים בשלב האמצעי או המאוחר, ואפשרויות הטיפול מוגבלות. הפרוגנוזה די לא מספקת, וזו גם הסיבה העיקרית לכך ששיעור ההישרדות בשנה של סרטן הוושט נע סביב 20% במשך זמן רב, והדרך לשבור את המצב היא כמובן להבין אבחון מוקדם ו טיפול מוקדם.
מספר המקרים החדשים של סרטן הוושט בסין מהווה יותר ממחצית מהמקרים העולמיים, כך שהמאבק בסרטן הוושט הוא גם כיוון מרכזי עבור עובדים קליניים. עם הפופולריות של טכנולוגיית האנדוסקופיה של מערכת העיכול בשנים האחרונות, שיעור חולי סרטן הוושט שאובחנו בשלב מוקדם בסין עלה לכ-40% [2], אך אבחון אנדוסקופי של סרטן הוושט בשלב מוקדם אינו פשוט, שכן האנדוסקופי העדין. מאפיינים של הנגעים הסרטניים בשלב מוקדם, ההבדלים ביכולת הזיהוי של הרופאים ועייפות הראייה עלולים לגרום להתעלמות מהנגעים הסרטניים [3]. , כל אלו עלולים להוביל להחמצת הסרטן.
ממחקרים קודמים, שיעור הדליפה של אנדוסקופיה לסרטן הוושט וסוגי סרטן אחרים של מערכת העיכול העליונה הוא 4-17% [3], ברור ששיעור דליפה גבוה כל כך צריך לעבור אופטימיזציה נוספת, לכן, צוות בית החולים המערבי של סין חשב על בינה מלאכותית חמה, מכיוון שבינה מלאכותית יכולה לסקור במדויק את תוצאות בדיקת ההדמיה, כך שזו אותה סיבה שהיא משמשת כדי לסייע באנדוסקופיה ולשפר את קצב הזיהוי.
בהתבסס על האנדוסקופיה הקונבנציונלית של אור לבן ואנדוסקופית הדמיה ספקטרלית בפס צר הנפוצים בשימוש קליני, צוות המחקר בנה מערכת AI מוקדמת של סרטן קשקש של סרטן הוושט בשם "Eagle Eye" המבוססת על יותר מ-38,000 תמונות אנדוסקופיות מ- יותר מ-8,000 חולים (כולל קרצינומה של קשקשת בוושט, נגעים טרום סרטניים ונגעים שפירים בוושט), שעבר הכשרה מלאה ונבדקה. לאחר אימון ובדיקות מספקות, "עין נשר" יכולה לאבחן תמונות אנדוסקופיות תוך 0.01 שניות בלבד (10 אלפיות שניות), כך שהיא יכולה לעזור לרופאים לזהות נגעים חשודים באנדוסקופיה בזמן אמת.
יתרה מכך, ניתן לשלב את מערכת עין הנשר ישירות במערכות האנדוסקופיה הנוכחיות על ידי מסגור אזור הנגע החשוד בצורה של מצולע והצגת סוג והסתברות הנגע החשוד בצד השמאלי העליון של תצוגת האנדוסקופיה, מה שמאפשר לרופאים לעבור בין אות הווידאו המקורי של האנדוסקופיה לאות הווידאו המרוכב עם תוצאות האבחון של AI בלחיצה פשוטה על כפתור מתג. רופאים צריכים רק ללחוץ על כפתור המתג כדי לעבור בין אות הווידאו האנדוסקופי המקורי לאות הווידאו המרוכב עם תוצאות אבחון AI, שהוא פשוט וקל לתפעול ואינו משנה הרגלים יומיומיים, תוך מימוש סיוע בזמן אמת באבחון מוקדם של הוושט. קרצינומה של קשקש.
מערכת "עין נשר" מפת הפעלה באתר
תוצאות מחקר זה הן ניסוי מבוקר רב-מרכזי, טנדם, אקראי של יעילות הסיוע האבחוני בזמן אמת של מערכת "עין הנשר", אשר בוצע ב-12 בתי חולים בפריסה ארצית, וכלל סך של 11,982 נבדקים אשר עבר גסטרוסקופיה ללא כאבים; מובן שזהו הדו"ח הראשון של המחקר הראשון בעולם שמעריך אבחון בזמן אמת של קרצינומה קשקשית מוקדמת של הוושט על ידי מערכת AI בתרגול קליני אמיתי, וזהו גם המחקר בגודל המדגם הגדול בעולם. מובן שזהו הדו"ח הראשון בעולם שמעריך את הסיוע בזמן אמת של מערכת בינה מלאכותית באבחון קרצינומה קשקשית מוקדמת של הוושט בפרקטיקה קלינית אמיתית, וזהו גם המחקר עם גודל המדגם הגדול ביותר של אבחון בסיוע בינה מלאכותית של סרטן הוושט המוקדם בעולם.
הנבדקים חולקו ל"קבוצה עם עדיפות AI" שקיבלה תחילה אנדוסקופיה בעזרת מערכת "Hawk-Eye", ואחריה אנדוסקופיה שגרתית, ו"קבוצה עם עדיפות שגרתית" שקיבלה אנדוסקופיה בעזרת מערכת "Hawk-Eye" שנית, ו"קבוצת עדיפות שגרתית" שקיבלה אנדוסקופיה שגרתית בסדר הפוך. האנדוסקופיסטים העריכו את הביצועים של האנדוסקופיה בעזרת מערכת Hawk-Eye והאנדוסקופיה הקונבנציונלית על ידי ביצוע שתי בדיקות אנדוסקופיות באותו יום בסדר המתאים, ועל ידי החמצת קרצינומות קשקשיות שטחיות של הוושט ונגעים טרום סרטניים שלא זוהו במהלך הראשון. בדיקה אך זוהו במהלך הבדיקה השנייה.
תוצאות המחקר הראו של-106 נבדקים בקבוצה עם עדיפות בינה מלאכותית היו קרצינומה שטחית של קשקש בוושט ונגעים טרום סרטניים שזוהו בסבב הבדיקות הראשון, בעוד שנגעים חדשים זוהו רק בשני נבדקים בשגרה שלאחר מכן. בחינות, שהביאו לשיעור דליפה של 1.9% (2/106), בהשוואה ל-7.6% (6/79) בקבוצה עם עדיפות שגרתית לפי אותו קריטריון, ושיעור גבוה משמעותית (1.8%) של AI- נגעים בסיוע זוהו בבדיקה הראשונה (1.8%). השיעור היה גבוה יותר באופן מובהק (1.8%/1.3%, p=0.030) וגם הערך המנבא החיובי (PPV) היה גבוה יחסית (56.6%/44.0%).
הסיכון לזיהוי החמצה של קרצינומה קשקשית שטחית של הוושט ונגעים טרום סרטניים ירד ב-75% בקבוצה עם עדיפות AI כאשר מחושב לפי מספר החולים (RR=0.25, p=0.079) ו ב-63% בחישוב לפי מספר הנגעים (RR=0.37, p=0.40), אך אף אחד מהם לא חצה את סף המובהקות הסטטיסטית, שעשוי להיות קשור לעובדה שרוב מהאנדוסקופיסטים היו בכירים יותר, והשיעור הכולל של זיהוי החמצה היה נמוך מהצפוי (15%), הקשור לכך. בנוסף, לא היה הבדל משמעותי בזמן שהושקע באנדוסקופיה בעזרת מערכת Eagle Eye לעומת אנדוסקופיה קונבנציונלית, וזה לא הביא ליותר אירועי דימומים.
בסך הכל, אנדוסקופיה בסיוע בינה מלאכותית פעלה היטב במחקר זה, וקלות השימוש והצגה בזמן אמת של התוצאות חיוביות מאוד לפרקטיקה הקלינית. ה-Lancet Gastroenterology and Hepatology פרסם סקירה בו-זמנית של תוצאות המחקר ושל AI, והצביעה על כך שבהתבסס על התחשבות מלאה במצבו של המטופל ויישום בדיקות אנדוסקופיות ברמה גבוהה, AI יהפוך לעזר מרכזי באבחון מוקדם של גילוי מוקדם והקרנה לסרטן הוושט. בינה מלאכותית תהווה גורם מפתח לאבחון מוקדם והקרנה של סרטן הוושט.
