Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong thực quản của Barrett (Phần 1)

1.Tổng quan về ung thư thực quản

Ung thư thực quản vẫn là một trong mười nguyên nhân gây tử vong liên quan đến ung thư hàng đầu ở Hoa Kỳ. Yếu tố nguy cơ chính của ung thư biểu mô tuyến thực quản là sự hiện diện của thực quản Barrett (BE ).

Hiện tại, việc xác định loạn sản sớm ở bệnh nhân thực quản Barrett đòi hỏi bác sĩ nội soi có kinh nghiệm thực hiện nội soi chẩn đoán với sinh thiết 4 góc phần tư ngẫu nhiên được lấy cứ sau 1-2 cm sử dụng các khoảng thời gian theo dõi thích hợp. Các bác sĩ nội soi gặp khó khăn đáng kể trong việc phân biệt các dạng dị sản khác nhau của Barrett thực quản cũng như ung thư biểu mô tuyến sớm do sự tinh tế trong kết cấu và màu sắc của niêm mạc. Trở ngại này làm cho việc lấy nhiều sinh thiết ngẫu nhiên trở nên cần thiết để theo dõi và chẩn đoán thích hợp.

Những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ các bác sĩ chuyên khoa tiêu hóa xác định các khu vực có khả năng loạn sản trong thực quản Barrett đã xác định và thực hiện sinh thiết đúng mục tiêu, do đó giảm thời gian thủ thuật, thời gian an thần và rủi ro cho bệnh nhân cùng với việc tối đa hóa sản lượng sinh thiết tiềm năng.

Mặc dù sử dụng AI đại diện cho một biên giới thú vị trong y học nội soi, các nghiên cứu gần đây bị hạn chế bởi sự thiên vị lựa chọn, tính tổng quát hóa và thiếu tính mạnh mẽ để sử dụng phổ biến. Trước khi AI có thể được sử dụng một cách đáng tin cậy cho thực quản Barrett trong tương lai, những vấn đề này cần được giải quyết đầy đủ và thử nghiệm trong các thử nghiệm ngẫu nhiên, tiềm năng. Chỉ sau khi đạt được điều đó, lợi ích của AI ở những người có thực quản Barrett mới được thực hiện đầy đủ. Chỉ sau khi đạt được điều đó, lợi ích của AI ở những người có Barrett thực quản mới được thực hiện đầy đủ.

Việc tầm soát và giám sát ở bệnh nhân Barrett thực quản vẫn còn là vấn đề liên quan đến độ chính xác và tuân thủ. Điều này xảy ra bất chấp những lời khuyên và những tiến bộ trong hình ảnh nội soi. Các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ đánh giá thực quản Barrett qua nội soi bằng cách xác định các mục tiêu tiềm năng để sinh thiết. Điều này có thể xảy ra bằng cách tăng hiệu quả nội soi và độ chính xác chẩn đoán bằng cách giảm thời gian thủ thuật. AI trong thực quản Barrett đã được phát triển bởi các nhà nội soi chuyên gia và dường như hoạt động tương tự trong số họ. Tại thời điểm này, lợi ích của AI trong thực quản Barrett có thể được sử dụng bởi các bác sĩ nội soi và thực tập sinh không phải chuyên gia để tối đa hóa đánh giá nội soi Barrett thực quản .

Năm 2020, Hoa Kỳ ước tính ghi nhận hơn 18000 ca ung thư thực quản mới và hơn 16000 ca tử vong. Hơn nữa, ung thư thực quản vẫn nằm trong top 10 bệnh ung thư được chẩn đoán và gây tử vong do ung thư trên toàn quốc. Một yếu tố nguy cơ phổ biến đối với ung thư biểu mô tuyến thực quản (EAC) là sự hiện diện của Barrett thực quản. Hiện tại, việc xác định loạn sản sớm đòi hỏi bác sĩ nội soi có kinh nghiệm thực hiện nội soi chẩn đoán bao gồm sinh thiết 4 góc phần tư ngẫu nhiên được lấy cứ sau 1-2 cm trong khoảng thời gian theo dõi thích hợp dựa trên sự vắng mặt hoặc hiện diện của loạn sản được thấy trong sinh thiết ngẫu nhiên.

Thật không may, việc tuân thủ khuyến cáo này vẫn không nhất quán, đặc biệt là với chứng loạn sản cấp độ thấp. Sự xuất hiện tinh vi rất khó nhận thấy bởi nội soi thông thường và tính chất không liên tục của nó có thể gây khó khăn cho việc sinh thiết chính xác các khu vực bệnh lý mô để xác nhận hoặc loại trừ chẩn đoán.

Ngoài ra, có khó khăn đáng kể cho các nhà nội soi trong việc phân biệt thực quản Barrett với loạn sản mức độ thấp từ loạn sản mức độ cao (HGD) hoặc ung thư biểu mô tuyến sớm. Để chống lại điều này, ánh sáng trắng độ nét cao, hình ảnh dải hẹp (NBI), nội soi tiêu điểm dựa trên đầu dò (pCLE), nội soi bằng laser thể tích (VLE) và chụp cắt lớp vi tính quang học trong số những người khác đều đã được thử nghiệm và sử dụng để tăng sinh thiết mang lại kết quả chẩn đoán chính xác.

Tuy nhiên, ung thư thực quản giai đoạn sớm thường phẳng và khó phân biệt với niêm mạc Barrett không loạn sản xung quanh, ngay cả với những tiến bộ nội soi này. Bước hạn chế tỷ lệ giữa các công nghệ này là chúng phụ thuộc vào người vận hành, đòi hỏi sự phối hợp giữa tay và mắt để phân biệt và sinh thiết các khu vực nghi ngờ, thường mất nhiều năm để có được bộ kỹ năng cần thiết. Về mặt lý thuyết, trí thông minh nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ việc này bằng cách sử dụng các phương pháp học sâu để xác định và xử lý - trong thời gian thực - dữ liệu nội soi có thể không được con người đánh giá có ý thức như những thay đổi tinh tế về màu sắc và kết cấu để hỗ trợ lấy sinh thiết mục tiêu chứ không phải là sinh thiết ngẫu nhiên.