@misc{ScheppachMendelProbstetal., author = {Scheppach, Markus W. and Mendel, Robert and Probst, Andreas and Nagl, Sandra and Meinikheim, Michael and Yip, Hon Chi and Lau, Louis Ho Shing and Chiu, Philip Wai Yan and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {Effekt eines K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) - Algorithmus auf die Gef{\"a}ßdetektion bei third space Endoskopien}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {61}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {08}, publisher = {Thieme}, address = {Stuttgart}, doi = {10.1055/s-0043-1771980}, pages = {e528-e529}, abstract = {Einleitung Third space Endoskopieprozeduren wie die endoskopische Submukosadissektion (ESD) und die perorale endoskopische Myotomie (POEM) sind technisch anspruchsvoll und gehen mit untersucherabh{\"a}ngigen Komplikationen wie Blutungen und Perforationen einher. Grund hierf{\"u}r ist die unabsichtliche Durchschneidung von submukosalen Blutgef{\"a}ßen ohne pr{\"a}emptive Koagulation. Ziele Die Forschungsfrage, ob ein KI-Algorithmus die intraprozedurale Gef{\"a}ßerkennung bei ESD und POEM unterst{\"u}tzen und damit Komplikationen wie Blutungen verhindern k{\"o}nnte, erscheint in Anbetracht des erfolgreichen Einsatzes von KI bei der Erkennung von Kolonpolypen interessant. Methoden Auf 5470 Einzelbildern von 59 third space Endoscopievideos wurden submukosale Blutgef{\"a}ße annotiert. Zusammen mit weiteren 179.681 nicht-annotierten Bildern wurde ein DeepLabv3+neuronales Netzwerk mit dem ECMT-Verfahren f{\"u}r semi-supervised learning trainiert, um Blutgef{\"a}ße in Echtzeit erkennen zu k{\"o}nnen. F{\"u}r die Evaluation wurde ein Videotest mit 101 Videoclips aus 15 vom Trainingsdatensatz separaten Prozeduren mit 200 vordefinierten Gef{\"a}ßen erstellt. Die Gef{\"a}ßdetektionsrate, -zeit und -dauer, definiert als der Prozentsatz an Einzelbildern eines Videos bezogen auf den Goldstandard, auf denen ein definiertes Gef{\"a}ß erkannt wurde, wurden erhoben. Acht erfahrene Endoskopiker wurden mithilfe dieses Videotests im Hinblick auf Gef{\"a}ßdetektion getestet, wobei eine H{\"a}lfte der Videos nativ, die andere H{\"a}lfte nach Markierung durch den KI-Algorithmus angesehen wurde. Ergebnisse Der mittlere Dice Score des Algorithmus f{\"u}r Blutgef{\"a}ße war 68\%. Die mittlere Gef{\"a}ßdetektionsrate im Videotest lag bei 94\% (96\% f{\"u}r ESD; 74\% f{\"u}r POEM). Die mediane Gef{\"a}ßdetektionszeit des Algorithmus lag bei 0,32 Sekunden (0,3 Sekunden f{\"u}r ESD; 0,62 Sekunden f{\"u}r POEM). Die mittlere Gef{\"a}ßdetektionsdauer lag bei 59,1\% (60,6\% f{\"u}r ESD; 44,8\% f{\"u}r POEM) des Goldstandards. Alle Endoskopiker hatten mit KI-Unterst{\"u}tzung eine h{\"o}here Gef{\"a}ßdetektionsrate als ohne KI. Die mittlere Gef{\"a}ßdetektionsrate ohne KI lag bei 56,4\%, mit KI bei 71,2\% (p<0.001). Schlussfolgerung KI-Unterst{\"u}tzung war mit einer statistisch signifikant h{\"o}heren Gef{\"a}ßdetektionsrate vergesellschaftet. Die mediane Gef{\"a}ßdetektionszeit von deutlich unter einer Sekunde sowie eine Gef{\"a}ßdetektionsdauer von gr{\"o}ßer 50\% des Goldstandards wurden f{\"u}r den klinischen Einsatz als ausreichend erachtet. In prospektiven Anwendungsstudien sollte der KI-Algorithmus auf klinische Relevanz getestet werden.}, language = {de} } @misc{ScheppachMendelMuzalyovaetal., author = {Scheppach, Markus W. and Mendel, Robert and Muzalyova, Anna and Rauber, David and Probst, Andreas and Nagl, Sandra and R{\"o}mmele, Christoph and Yip, Hon Chi and Lau, Louis Ho Shing and G{\"o}lder, Stefan Karl and Schmidt, Arthur and Kouladouros, Konstantinos and Abdelhafez, Mohamed and Walter, B. and Meinikheim, Michael and Chiu, Philip Wai Yan and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz erh{\"o}ht die Gef{\"a}ßerkennung von Endoskopikern bei third space Endoskopie}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {62}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {09}, publisher = {Georg Thieme Verlag KG}, doi = {10.1055/s-0044-1790087}, pages = {e830}, abstract = {Einleitung: K{\"u}nstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen unterst{\"u}tzen Endoskopiker bei der Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen in der klinischen Praxis und f{\"u}hren zu einer Erh{\"o}hung der Adenomdetektionsrate. Auch bei therapeutischen Maßnahmen wie der endoskopischen Submukosadissektion (ESD) k{\"o}nne relevante anatomische Strukturen durch KI mit hoher Genauigkeit erkannt und im endoskopischen Bild in Echtzeit markiert werden. Der Effekt einer solchen Applikation auf die Gef{\"a}ßdetektion von Endoskopikern ist bislang nicht erforscht. Ziele: In dieser Studie wurde der Effekt eines KI-Algorithmus zur Echtzeit-Gef{\"a}ßmarkierung bei ESD auf die Gef{\"a}ßdetektionsrate von Endoskopikern untersucht. Methodik: 59 third space Endoskopievideos wurde aus der Datenbank des Universit{\"a}tsklinikums Augsburg extrahiert. Auf 5470 Einzelbildern dieser Untersuchungen wurde submukosale Blutgef{\"a}ße annotiert. Zusammen mit weiteren 179681 unmarkierten Bildern wurde ein DeepLabV3+ neuronales Netzwerk mit einer semi-supervised learning Methode darin trainiert, submukosale Blutgef{\"a}ße auf dem endoskopischen Bild zu erkennen und in Echtzeit einzuzeichnen. Anhand eines Videotests mit 101 Videoclips und 200 vordefinierten Blutgef{\"a}ßen wurden 19 Endoskopiker mit und ohne KI Unterst{\"u}tzung getestet. Ergebnis: Der Algorithmus erkannte in dem Videotest 93.5\% der Gef{\"a}ße in einer Detektionszeit von im Median 0,3 Sekunden. Die Gef{\"a}ßdetektionsrate von Endoskopikern erh{\"o}hte sich durch KI Unterst{\"u}tzung von 56,4\% auf 72,4\% (p<0.001). Die Gef{\"a}ßdetektionszeit reduzierte sich durch KI-Unterst{\"u}tzung von 6,7 auf 5.2 Sekunden (p<0.001). Der Algorithmus zeigte eine Rate an falsch positiven Detektionen in 4.5\% der Einzelbilder. Falsch positiv erkannte Strukturen wurde k{\"u}rzer detektiert, als richtig positive (0.7 und 6.0 Sekunden, p<0.001). Schlussfolgerung: KI Unterst{\"u}tzung f{\"u}hrte zu einer erh{\"o}hten Gef{\"a}ßdetektionsrate und schnelleren Gef{\"a}ßdetektionszeit von Endoskopikern. Ein m{\"o}glicher klinischer Effekt auf die intraprozedurale Komplikationsrate oder Operationszeit k{\"o}nnte in prospektiven Studien ermittelt werden.}, language = {de} } @misc{RoserMeinikheimMendeletal., author = {Roser, David and Meinikheim, Michael and Mendel, Robert and Palm, Christoph and Muzalyova, Anna and Rauber, David and R{\"u}ckert, Tobias and Parsa, Nasim and Byrne, Michael F. and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {Mensch-Maschine-Interaktion: Einfluss k{\"u}nstlicher Intelligenz auf das diagnostische Vertrauen von Endoskopikern bei der Beurteilung des Barrett-{\"O}sophagus}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {62}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {09}, publisher = {Georg Thieme Verlag KG}, doi = {10.1055/s-0044-1789656}, pages = {e575 -- e576}, abstract = {Ziele: Das Ziel der Studie war es, den Einfluss von KI auf die diagnostische Sicherheit (Konfidenzniveau) von Endoskopikern anhand von B{\"O}-Videos zu untersuchen und m{\"o}gliche Korrelationen mit der Untersuchungsqualit{\"a}t zu erforschen. Methodik: 22 Endoskopiker aus zw{\"o}lf Zentren mit unterschiedlicher Barrett-Erfahrung untersuchten 96 standardisierte Endoskopievideos. Die Untersucher wurden in Experten und Nicht-Experten eingeteilt und nach dem Zufallsprinzip f{\"u}r die Bewertung der Videos mit oder ohne KI eingeteilt. Die Teilnehmer wurden in zwei Gruppen aufgeteilt: Arm A bewertete zun{\"a}chst Videos ohne KI und dann mit KI, w{\"a}hrend Arm B die umgekehrte Reihenfolge einhielt. Die Untersucher hatten die Aufgabe, B{\"O}-assoziierte Neoplasien zu erkennen und ihr Konfidenzniveau sowohl mit als auch ohne KI auf einer Skala von 0 bis 9 anzugeben. Ergebnis: In Arm A erh{\"o}hte der Einsatz von KI das Konfidenzniveau bei beiden signifikant (p<0.001). Bemerkenswert ist, dass jedoch nur Nicht-Experten durch die KI eine signifikante Verbesserung der Sensitivit{\"a}t und Spezifit{\"a}t (p<0.001 bzw. p<0.05) erfuhren. W{\"a}hrend Experten ohne KI im Vergleich zu Nicht-Experten mit KI ein h{\"o}heres Konfidenzniveau aufwiesen, gab es keinen signifikanten Unterschied in der Genauigkeit. In Arm B zeigten beide Gruppen eine signifikante Abnahme des Konfidenzniveaus (p<0.001) bei gleichbleibender Genauigkeit. Dar{\"u}ber hinaus wurden in 9\% der Entscheidungen trotz korrekter KI eine falsche Wahl getroffen. Schlussfolgerung: Der Einsatz k{\"u}nstlicher Intelligenz steigerte das Konfidenzniveau sowohl bei Experten als auch bei Nicht-Experten signifikant - ein Effekt, der im Studienmodell reversibel war. Dar{\"u}ber hinaus wiesen Experten mit oder ohne KI durchweg h{\"o}here Konfidenzniveaus auf als Nicht-Experten mit KI, trotz vergleichbarer Ergebnisse. Zudem konnte beobachtet werden, dass die Untersucher in 9\% der F{\"a}lle die KI zuungunsten des Patienten ignorierten.}, language = {de} } @misc{ScheppachNunesArizietal., author = {Scheppach, Markus W. and Nunes, Danilo Weber and Arizi, X. and Rauber, David and Probst, Andreas and Nagl, Sandra and R{\"o}mmele, Christoph and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {Intraoperative Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion mit Hilfe von k{\"u}nstlicher Intelligenz}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {62}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {09}, publisher = {Georg Thieme Verlag KG}, doi = {10.1055/s-0044-1790084}, pages = {e828}, abstract = {Einleitung: K{\"u}nstliche Intelligenz (KI) wird in der Endoskopie des Gastrointestinaltraktes zur Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen eingesetzt. Die Rolle von KI bei therapeutischen Maßnahmen wurde noch nicht eingehend untersucht. Eine intraprozedurale Phasenerkennung bei endoskopischer Submukoasdissektion (ESD) k{\"o}nnte die Erhebung von Qualit{\"a}tsindikatoren erm{\"o}glichen. Weiterhin k{\"o}nnte diese Technologie zu einem tieferen Verst{\"a}ndnis {\"u}ber die Eigenschaften der Prozedur f{\"u}hren und weiterf{\"u}hrende Applikationen zur automatischen Dokumentation oder standardisiertem Training vorbereiten. Ziele: Ziel dieser Studie war die Entwicklung eines KI Algorithmus zur intraprozeduralen Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion. Methodik: 2071546 Einzelbilder aus 27 ESD Videos in voller L{\"a}nge wurden f{\"u}r die {\"u}bergeordneten Klassen Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung, sowie die untergeordneten Klassen Endoskop-Manipulation, Injektion und Applikation von elektrischem Strom annotiert. Mit einem Trainingsdatensatz (898440 Einzelbilder, 17 ESDs) wurde ein Video Swin Transformer mit uniformer Stichprobenentnahme trainiert und intern validiert (769523 Einzelbilder, 6 ESDs). Neben der internen Validierung wurde der Algorithmus anhand von einem separaten Testdatensatz (403583 Einzelbilder, 4 ESDs) evaluiert. Ergebnis: Der F1 Score des Algorithmus f{\"u}r alle Klassen lag in der internen Validierung bei 83\%, in dem separaten Test bei 90\%. Anhand des separaten Tests wurden true positive (TP)-Raten f{\"u}r Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung von 100\%, 100\%, 96\%, 97\% und 93\% ermittelt. F{\"u}r Endoskopmanipulation, Injektion und Applikation von Elektrizit{\"a}t lagen die TP-Raten bei 92\%, 98\% und 91\%. Schlussfolgerung: Der entwickelte Algorithmus klassifizierte ESD Videos in voller L{\"a}nge und anhand jedes einzelnen Bildes mit hoher Genauigkeit. Zuk{\"u}nftige Forschungsvorhaben k{\"o}nnten intraoperative Qualit{\"a}tsindikatioren auf Basis dieser Informationen entwickeln und eine automatisierte Dokumentation erm{\"o}glichen.}, language = {de} } @misc{ZellmerRauberProbstetal., author = {Zellmer, Stephan and Rauber, David and Probst, Andreas and Weber, Tobias and Nagl, Sandra and R{\"o}mmele, Christoph and Schnoy, Elisabeth and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {Verwendung k{\"u}nstlicher Intelligenz bei der Detektion der Papilla duodeni major}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {61}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {08}, publisher = {Thieme}, address = {Stuttgart}, doi = {10.1055/s-0043-1772000}, pages = {e539 -- e540}, abstract = {Einleitung Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des pankreatobili{\"a}ren Trakts. Jedoch ist sie technisch sehr anspruchsvoll und weist eine vergleichsweise hohe Komplikationsrate auf. Ziele In der vorliegenden Machbarkeitsstudie soll gepr{\"u}ft werden, ob mithilfe eines Deep-learning-Algorithmus die Papille und das Ostium zuverl{\"a}ssig detektiert werden k{\"o}nnen und somit f{\"u}r Endoskopiker mit geringer Erfahrung ein geeignetes Hilfsmittel, insbesondere f{\"u}r die Ausbildungssituation, darstellen k{\"o}nnten. Methodik Wir betrachteten insgesamt 606 Bilddatens{\"a}tze von 65 Patienten. In diesen wurde sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert. Anschließend wurde eine neuronales Netz mittels eines Deep-learning-Algorithmus trainiert. Außerdem erfolgte eine 5-fache Kreuzvaldierung. Ergebnisse Bei einer 5-fachen Kreuzvaldierung auf den 606 gelabelten Daten konnte f{\"u}r die Klasse Papille eine F1-Wert von 0,7908, eine Sensitivit{\"a}t von 0,7943 und eine Spezifit{\"a}t von 0,9785 erreicht werden, f{\"u}r die Klasse Ostium eine F1-Wert von 0,5538, eine Sensitivit{\"a}t von 0,5094 und eine Spezifit{\"a}t von 0,9970 (vgl. [Tab. 1]). Unabh{\"a}ngig von der Klasse zeigte sich gemittelt (Klasse Papille und Klasse Ostium) ein F1-Wert von 0,6673, eine Sensitivit{\"a}t von 0,6519 und eine Spezifit{\"a}t von 0,9877 (vgl. [Tab. 2]). Schlussfolgerung In vorliegende Machbarkeitsstudie konnte das neuronale Netz die Papilla duodeni major mit einer hohen Sensitivit{\"a}t und sehr hohen Spezifit{\"a}t identifizieren. Bei der Detektion des Ostiums war die Sensitivit{\"a}t deutlich geringer. Zuk{\"u}nftig soll das das neuronale Netz mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem ist geplant, den Algorithmus auch auf Videos anzuwenden. Somit k{\"o}nnte langfristig ein geeignetes Hilfsmittel f{\"u}r die ERCP etabliert werden.}, language = {de} } @article{WallnerGutbrodRauberetal., author = {Wallner, M. and Gutbrod, Max and Rauber, David and Ebigbo, Alanna and Probst, Andreas and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Roser, David}, title = {KI-gest{\"u}tzte Detektion und Segmentierung von Magenkarzinomen in westlichen endoskopischen Bilddaten anhand eines fine-tuned Deep-Learning Ansatzes}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {64}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {03}, publisher = {Thieme}, doi = {10.1055/s-0046-1817751}, pages = {e64 -- e65}, abstract = {Diese vorl{\"a}ufige monozentrische Studie zeigt, dass ein aus einem Barrett-{\"O}sophagus-KI-System feinjustiertes Deep-Learning-Modell Magenkarzinome in westlichen multimodalen endoskopischen Bilddaten zuverl{\"a}ssig detektieren und pr{\"a}zise segmentieren kann. Die hohe Segmentierungsgenauigkeit und Detektionssensitivit{\"a}t {\"u}ber verschiedene Bildmodalit{\"a}ten hinweg unterstreichen die Machbarkeit eines pathologiegest{\"u}tzten KI-Ansatzes auch in einer westlichen Niedriginzidenzpopulation. Aufgrund der ausschließlichen Verwendung von Bildern mit sichtbaren Tumoren lassen sich keine Aussagen zur Spezifit{\"a}t treffen; eine {\"U}bertragbarkeit auf Screening- oder Mischkollektive ist daher limitiert. Weitere Studien mit a) gr{\"o}ßerem Datensatz inklusive Videodaten, b) externer Validierung an einer multizentrischen westlichen Kohorte, sowie c) Anwendung und Pr{\"u}fung an nicht-neoplastischen Vergleichsbildern oder anderen Pathologien sind erforderlich. Nach unserem Kenntnisstand z{\"a}hlt dieses System zu den ersten in einer westlichen Population entwickelten endoskopischen KI-Ans{\"a}tzen zur Magenkarzinomdetektion, und zu wenigen, die vollst{\"a}ndige ESD-pr{\"a}paratbasierte Referenzdaten f{\"u}r Training und Validierung nutzen.}, language = {de} }