Ống nội soi polyp đại tràng kết hợp AI cải thiện tỷ lệ phát hiện bệnh

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các bác sĩ thiếu kinh nghiệm thực hiện phương pháp nội soi có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) có sự cải thiện đáng kể về khả năng phát hiện polyp của họ. Sử dụng AI cho công cụ chẩn đoán này có thể làm giảm nguy cơ bỏ sót những tiền thân tiềm ẩn này của bệnh ung thư đại trực tràng.

Việc bổ sung AI vào trong chẩn đoán bệnh đã giúp nâng cao một số công cụ chẩn đoán y tế, bao gồm chụp nhũ ảnh, siêu âm và MRI. Bây giờ đến lượt nội soi đại tràng được nâng cấp với sự hỗ trợ của máy tính.

Nội soi đại tràng là thủ thuật đưa ống nội soi vào đại tràng để kiểm tra thành bên trong của nó, làm giảm tỷ lệ tử vong liên quan đến ung thư đại trực tràng nhờ phát hiện và loại bỏ các polyp tiền ác tính, hay còn gọi là u tuyến. Tuy nhiên, công cụ chẩn đoán bằng nội soi này có thể không hoàn hảo; tới 26% u tuyến và 9% u tuyến tiến triển có thể bị bỏ sót, làm tăng nguy cơ xảy ra các kết quả bất lợi và tử vong cho bệnh nhân. Những lý do khiến u tuyến bị bỏ sót bao gồm hình thái phẳng, chuẩn bị ruột kém và bác sĩ nội soi không đủ kinh nghiệm.

Hiện các nhà nghiên cứu y học tại Đại học Trung văn Hồng Kông (CUHK) đã kiểm tra xem liệu nội soi có sự hỗ trợ của AI có cải thiện tỷ lệ phát hiện u tuyến (ADR) hay không khi một bác sĩ thiếu kinh nghiệm sử dụng ống soi này.

Louis Lau Ho-shing, tác giả chính của nghiên cứu cho biết: “Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển tương lai của AI trong y học lâm sàng và đào tạo nội soi”.  “Các bác sĩ nội soi tuyến dưới thường có kỹ năng thấp hơn và cần mức độ hỗ trợ cao hơn trong giai đoạn học tập ban đầu. Nghiên cứu của chúng tôi rất có ý nghĩa đối với việc đào tạo nội soi vì nó cho thấy rằng việc sử dụng AI cung cấp cho họ hướng dẫn bằng hình ảnh để thực hành các kỹ năng chuẩn hóa hơn. Kết quả xác nhận rằng sự đổi mới này giúp nâng cao khả năng phát hiện u tuyến của các bác sĩ nội soi có mức độ kinh nghiệm làm việc khác nhau”.

Sử dụng AI phát hiện polyp có sự hỗ trợ của máy tính (CADe), một hệ thống học sâu mà các thử nghiệm trước đây đã báo cáo mang lại lợi ích lâm sàng đáng kể cho việc phát hiện u tuyến theo thời gian thực. Từ tháng 4 năm 2021 đến tháng 7 năm 2022, các nhà nghiên cứu đã tuyển dụng 22 bác sĩ nội soi tuyến dưới ít kinh nghiệm cá nhân thực hiện gần 500 ca nội soi và được đào tạo chưa đầy ba năm để nghiên cứu hiệu suất của họ bằng cách sử dụng hệ thống nội soi được hỗ trợ bởi AI. Các chuyên gia nội soi được phân thành nhóm mới bắt đầu (dưới 200 thủ thuật) và nhóm trung cấp (200 đến 500 thủ thuật).

Tiêu chí chính của nghiên cứu là ADR. Tiêu chí thứ hai bao gồm ADR cho các u tuyến có kích thước khác nhau (nhỏ hơn 5 mm, 5 đến 10 mm, lớn hơn 10 mm) và vị trí. U tuyến tiến triển, tiền thân của ung thư đại trực tràng, được xác định là bằng hoặc lớn hơn 10 mm.

Các bác sĩ nội soi đang được đào tạo đã thực hiện nội soi trên 766 bệnh nhân; 386 được chỉ định vào nhóm CADe và số còn lại được nội soi thông thường. Nhìn chung, ADR ở nhóm CADe cao hơn đáng kể so với nhóm đối chứng: tương ứng là 57,5% so với 44,5%. ADR đối với u tuyến dưới 5mm là 40,4% ở nhóm CADe so với 25,0% ở nhóm đối chứng; đối với u tuyến 5-10mm tỷ lệ này lần lượt là 36,8% và 29,2%. Không có sự khác biệt đáng kể về ADR đối với u tuyến tiến triển. ADR cao hơn ở nhóm CADe ở những bác sĩ nội soi mới bắt đầu (60,0% so với 41,9%) và trình độ trung cấp (56,5% so với 45,5%).

Các nhà nghiên cứu nói rằng lợi ích của CADe đối với các khối u tuyến lớn và tiến triển vẫn chưa rõ ràng. Họ khuyên nên tối ưu hóa hiệu suất của thuật toán và phát triển đồng thời các hệ thống chẩn đoán u tuyến có sự hỗ trợ của máy tính. Tuy nhiên, dựa trên những phát hiện của mình, họ ủng hộ việc kết hợp các thiết bị AI vào chương trình đào tạo nội soi.

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Clinical Gastroenterology and Hepatology.

P.T.T (NASATI), theo https://newatlas.com/, 1/2024