Обзор исследования «Eye Tracking Analysis to Determine the Endoscopist’s Recognition Rate for Artificial Intelligence-Detected Sites in Colonoscopy»
Цель данного исследования заключалась в определении степени, до которой эндоскописты могут распознавать участки, выявленные с помощью систем компьютерной помощи в диагностике (CADe), во время колоноскопии. В исследовании использовалась технология отслеживания движения глаз для регистрации положения глаз эндоскописта и мест, определённых системой CADe, в одном видео во время извлечения колоноскопа. Результаты показали, что общий уровень распознавания составил 82,1%, при этом эндоскописты успешно определяли 95,9% аденом и 100% некоторых других видов поражений, таких как интрамукозные раки. Однако, только 33,3% участков, выявленных как sessile serrated lesions (SSL), были отслежены в течение 300 мс.
Эти результаты имеют большое значение для врачей и клиник, так как показывают, что, несмотря на высокую степень распознавания, существует необходимость в повышении эффективности обнаружения определенных типов поражений с помощью CADe.
Объяснение терминов
Колоноскопия — это медицинская процедура, при которой с помощью колоноскопа (гибкой трубки с камерой) исследуются толстая кишка и прямая кишка.
Система CADe — это компьютерная система, предназначенная для автоматического выявления участков, требующих внимания врача, таких как полипы или опухоли, во время колоноскопии.
Сессильные заостренные поражения (SSL) — это тип полипов, которые могут быть предраковыми и требуют особого внимания.
Отслеживание движения глаз — технология, позволяющая фиксировать, куда смотрит человек, что помогает понять, как эндоскопист взаимодействует с видеоизображением во время процедуры.
Текущее состояние исследований
В последнее время исследования в области компьютерной помощи в диагностике становятся всё более актуальными. Ранее проводились работы, которые показывали эффективность CADe в обнаружении полипов, но не все они анализировали, насколько хорошо эндоскописты способны распознавать эти обнаруженные участки. Уникальность данного исследования заключается в том, что оно количественно оценивало уровень распознавания, что может помочь в дальнейшем улучшении взаимодействия между эндоскопистами и системами CADe.
Изменение клинической практики
Результаты данного исследования могут привести к улучшению клинической практики, так как они подчеркивают важность сочетания человеческого опыта и технологий. Внедрение рекомендаций на основе выводов исследования может помочь в оптимизации ухода за пациентами, особенно в отношении SSL. Например, можно улучшить обучение эндоскопистов в распознавании сложных случаев, а также использовать ИИ для повышения точности диагностики.
Рекомендации для внедрения
Врачам и клиникам рекомендуется:
- Инвестировать в обучение специалистов по использованию технологий отслеживания движения глаз и CADe.
- Проводить регулярные тренировки по распознаванию сложных поражений, таких как SSL.
- Использовать ИИ для создания более точных систем CADe, которые могут помочь в обнаружении сложных случаев.
Барriers и пути их преодоления
Основные барьеры могут включать недостаток финансирования на обучение и технологии, а также сопротивление изменениям со стороны персонала. Эти барьеры можно преодолеть через демонстрацию эффективности новых методов, получение поддержки от руководства и создание программ по повышению квалификации.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
1. Какова основная цель исследования?
Исследование направлено на определение уровня распознавания участков, выявленных системами CADe, эндоскопистами.
2. Что такое система CADe?
Это компьютерная система, предназначенная для автоматического выявления участков, требующих внимания врача, во время колоноскопии.
3. Почему важно исследовать распознавание SSL?
SSL могут быть предраковыми, поэтому их раннее выявление критически важно для предотвращения рака.
4. Как результаты исследования могут повлиять на клиническую практику?
Они могут привести к улучшению обучения эндоскопистов и повышению точности диагностики.
5. Какие барьеры могут возникнуть при внедрении результатов исследования?
Недостаток финансирования и сопротивление изменениям со стороны персонала.
Заключение
Данное исследование подчеркивает значимость взаимодействия между эндоскопистами и системами CADe, а также показывает, как ИИ может значительно улучшить распознавание и диагностику. Перспективы дальнейших исследований включают использование ИИ для улучшения технологий отслеживания движения глаз и повышения точности выявления различных типов поражений.
