Barrettkarzinom Staging unterstützt mit Hilfe künstlicher Intelligenz

Einleitung Künstliche Intelligenz wird zunehmend zur Erkennung von Neoplasien und zur Interpretation endoskopischer Bilder eingesetzt. Das T-Stadium des Barrett-Karzinoms ist eines der Hauptkriterien für die anschließende Therapieplanung. Obwohl die Endosonographie immer noch der Standard für das Staging ist, ist ihr Wert umstritten, da die Genauigkeit von der Erfahrung des Untersuchers abhängt. Auf der Grundlage dieser Überlegungen werden neuartige Technologien benötigt, um das Staging zu unterstützen und optimale Ergebnisse zu erzielen.

Methoden Insgesamt 1021 Bilder (mindestens ein Patient, höchstens drei) von 577 Patienten mit Barrett-Adenokarzinom wurden als Quelle für das Training und Testen des Neuronalen Netzwerks verwendet. Insgesamt wurden 818 zufällige Bilder für das Training des Modells ausgewählt und schließlich 203 Bilder zum Testen verwendet.

Ergebnisse Die klinisch wichtige Entscheidung, ob eine endoskopische Therapie durchgeführt werden soll, konnte mit hoher Sicherheit durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erreicht werden. Die Sensitivität, Spezifität und Genauigkeit für frühe Barrett-Neoplasien < T1b (sm2) betrug 91 %, 53 % bzw. 71 %. Die Identifizierung von mukosalen Karzinomen war mit einer Sensitivität von 81 %, einer Spezifität von 74 % und einer Genauigkeit von 77 % möglich.

Diskussion Die Verwendung von KI beim Staging von Ösophagus-Karzinomen wird zukünftig einen Stellenwert besitzen und die Performance wird sich mit zunehmenden Daten verbessern.

Publication History

Article published online:
07 September 2021