Zastosowanie splotowej sieci neuronowej w diagnozowaniu głębokości nacieku raka żołądka

Endoskopowa resekcji raka żołądka powinna być dokonywana jedynie w przypadku inwazji błony śluzowej lub podśluzowej. Zabieg nie powinien być wykonywany endoskopowo w przypadku nacieku warstwy mięśniowej. Z tego powodu precyzyjna ocena obrazów endoskopowych decyduje o kwalifikacji do zabiegu usunięcia guza. Zespół naukowców z Chin opracował program oparty na sztucznej inteligencji, który ocenia głębokość nacieku nowotworu żołądka na zdjęciach endoskopowych.

Program oparto na metodzie splotowych sieci neuronowych (ang. convolutional neural network) na bazie danych zawierającej 790 obrazów endoskopowych. Następnie uzyskaną aplikację skonfrontowano z endoskopistami na materiale zawierających 203 zdjęć. Program uzyskał skuteczność równą 89,16% w rozróżnianiu guzów naciekających błonę mięśniową lub jedynie śluzową i podśluzową. Oszacowana czułość diagnostyczna aplikacji wynosiła 76,47%, a specyficzność 95,5%. W porównaniu z ludźmi, program charakteryzował się czułością wyższą o 17,25% oraz wyższą specyficzność o 32,21%.

Badanie przeprowadzone przez Zhu i wsp. jest kolejnym badaniem z wykorzystaniem programu opartego na sztucznej inteligencji do diagnostyki obrazowej, które opisujemy na łamach portalu. Wyniki badania sugerują duży potencjał jaki tkwi w wykorzystaniu tego typu aplikacji w podejmowaniu decyzji klinicznych.

Opracował: Mikołaj Kamiński