Недавние исследования в области медицины показали, что модели искусственного интеллекта (ИИ), использующие эндоскопическую ультрасонографию (EUS), могут значительно улучшить диагностику гастростромальных опухолей (GST) и гастролиомиом (GL). Эти два основных подтипа желудочных субмукозных опухолей (SMT) отличаются по биологическим характеристикам и методам лечения. Это делает их точное различение важной клинической задачей. Гастростромальные опухоли требуют особого внимания при диагностике.
ИИ для диагностики микро и малых гастростромальных опухолей с EUS
В то время как современные достижения в области ИИ показали многообещающие результаты для опухолей больших диаметров (более 2 см), возможности диагностики для микроопухолей (менее 1 см) все еще требуют дальнейшего изучения. Исследование, опубликованное в журнале BMC Gastroenterology, направлено на разработку модели ИИ, способной различать маленькие и микро GST от GL с использованием EUS. Особенно важно учитывать гастростромальные опухоли при таких исследованиях.
Авторы исследования провели анализ клинических данных, выявив статистически значимые различия между группами GST и GL. Ключевыми предикторами для диагностики GST оказались возраст пациентов, уровень CEA (раковый эмбриональный антиген) и наличие диабета. На основе этих данных была создана прогностическая модель с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Среди них алгоритм случайного леса (RF) показал наилучшие результаты. Эта модель помогает лучше различать гастростромальные опухоли. Гастростромальные опухоли были хорошо идентифицированы по такому подходу.
В ходе разработки модели EUS-AI было использовано 358 изображений из обучающего набора. Модели, основанные на глубоких сверточных нейронных сетях, таких как DenseNet201, ResNet50 и VGG19, продемонстрировали высокую точность диагностики. Особенно модель ResNet50 показала лучшие результаты в различении опухолей. Она использует информацию о каждом отдельном образце, что позволяет более точно определять характер образований и улучшить диагностику гастростромальных опухолей.
ИИ для диагностики гастростромальных опухолей
Текущая работа демонстрирует, что модели ИИ могут существенно улучшить диагностику. Особенно в случаях, когда эндоскописты сталкиваются с трудностями при различении GST и GL. Это открывает новые горизонты для применения ИИ в медицине, предлагая возможность более эффективного планирования лечения и повышения качества ухода за пациентами. Быстрая диагностика гастростромальных опухолей важна при работе с такими случаями.
Несмотря на многообещающие результаты, исследование имеет свои ограничения. Во-первых, оно проведено на базе единственного центра с ограниченным размером выборки. Это может повлиять на обобщаемость результатов. Во-вторых, отсутствие перспективных данных может ввести дополнительные искажения в оценку тестового исполнения модели. В будущем планируется продолжить работу над моделью. Многоцентровые исследования с более крупными выборками помогут улучшить диагностику ГСТ. Гастростромальные опухоли и их диагностика станет более точной с новыми данными.
Таким образом, искусственный интеллект, применяемый в эндоскопической ультрасонографии, представляет собой инновационный инструмент для диагностики гастростромальных опухолей. Его использование может значительно улучшить результаты лечения и повысить безопасность пациентов. Это подчеркивает важность дальнейших исследований в этой области. Гастростромальные опухоли требуют дальнейшего изучения для улучшения методов диагностики и лечения.
Источник: BioMed Central