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Einleitung
Die sichere Detektion und Charakterisierung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) stellt selbst für erfahrene Endoskopiker eine Herausforderung dar.
Ziel
Ziel dieser Studie ist es, den Add-on Effekt eines künstlichen Intelligenz (KI) Systems (Barrett-Ampel) als Entscheidungsunterstüzungssystem für Endoskopiker ohne Expertise bei der Untersuchung von BERN zu evaluieren.
Material und Methodik
Zwölf Videos in „Weißlicht“ (WL), „narrow-band imaging“ (NBI) und „texture and color enhanced imaging“ (TXI) von histologisch bestätigten Barrett-Metaplasien oder BERN wurden von Experten und Untersuchern ohne Barrett-Expertise evaluiert. Die Probanden wurden dazu aufgefordert in den Videos auftauchende BERN zu identifizieren und gegebenenfalls die optimale Biopsiestelle zu markieren. Unser KI-System wurde demselben Test unterzogen, wobei dieses BERN in Echtzeit segmentierte und farblich von umliegendem Epithel differenzierte. Anschließend wurden den Probanden die Videos mit zusätzlicher KI-Unterstützung gezeigt. Basierend auf dieser neuen Information, wurden die Probanden zu einer Reevaluation ihrer initialen Beurteilung aufgefordert.
Ergebnisse
Die „Barrett-Ampel“ identifizierte unabhängig von den verwendeten Darstellungsmodi (WL, NBI, TXI) alle BERN. Zwei entzündlich veränderte Läsionen wurden fehlinterpretiert (Genauigkeit=75%). Während Experten vergleichbare Ergebnisse erzielten (Genauigkeit=70,8%), hatten Endoskopiker ohne Expertise bei der Beurteilung von Barrett-Metaplasien eine Genauigkeit von lediglich 58,3%. Wurden die nicht-Experten allerdings von unserem KI-System unterstützt, erreichten diese eine Genauigkeit von 75%.
Zusammenfassung
Unser KI-System hat das Potential als Entscheidungsunterstützungssystem bei der Differenzierung zwischen Barrett-Metaplasie und BERN zu fungieren und so Endoskopiker ohne entsprechende Expertise zu assistieren. Eine Limitation dieser Studie ist die niedrige Anzahl an eingeschlossenen Videos. Um die Ergebnisse dieser Studie zu bestätigen, müssen randomisierte kontrollierte klinische Studien durchgeführt werden.
Barrett-Ampel
(2022)
Hintergrund
Adenokarzinome des Ösophagus sind bis heute mit einer infausten Prognose vergesellschaftet (1). Obwohl Endoskopiker mit Barrett-Ösophagus als Präkanzerose konfrontiert werden, ist vor allem für nicht-Experten die Differenzierung zwischen Barrett-Ösophagus ohne Dysplasie und assoziierten Neoplasien mitunter schwierig. Existierende Biopsieprotokolle (z.B. Seattle Protokoll) sind oftmals unzuverlässig (2). Eine frühzeitige Diagnose des Adenokarzinoms ist allerdings von fundamentaler Bedeutung für die Prognose des Patienten.
Forschungsansatz
Auf der Grundlage dieser Problematik, entwickelten wir in Kooperation mit dem Forschungslabor „Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)“ der OTH Regensburg ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basiertes Entscheidungsunterstützungssystem (CDSS). Das auf einer DeepLabv3+ neuronalen Netzwerkarchitektur basierende CDSS differenziert mittels Mustererkennung Barrett- Ösophagus ohne Dysplasie von Barrett-Ösophagus mit Dysplasie bzw. Neoplasie („Klassifizierung“). Hierbei werden gemittelte Ausgabewahrscheinlichkeiten mit einem vom Benutzer definierten Schwellenwert verglichen. Für Vorhersagen, die den Schwellenwert überschreiten, berechnen wir die Kontur der Region und die Fläche. Sobald die vorhergesagte Läsion eine bestimmte Größe in der Eingabe überschreitet, heben wir sie und ihren Umriss hervor. So ermöglicht eine farbkodierte Visualisierung eine Abgrenzung zwischen Dysplasie bzw. Neoplasie und normalem Barrett-Epithel („Segmentierung“).
In einer Studie an Bildern in „Weißlicht“ (WL) und „Narrow Band Imaging“ (NBI) demonstrierten wir eine Sensitivität von mehr als 90% und eine Spezifität von mehr als 80% (3). In einem nächsten Schritt, differenzierte unser KI-Algorithmus Barrett- Metaplasien von assoziierten Neoplasien anhand von zufällig abgegriffenen Bildern in Echtzeit mit einer Accuracy von 89.9% (4). Darauf folgend, entwickelten wir unser System dahingehend weiter, dass unser Algorithmus nun auch dazu in der Lage ist, Untersuchungsvideos in WL, NBI und „Texture and Color Enhancement Imaging“ (TXI) in Echtzeit zu analysieren (5).
Aktuell führen wir eine Studie in einem randomisiert-kontrollierten Ansatz an unveränderten Untersuchungsvideos in WL, NBI und TXI durch.
Ausblick
Um Patienten mit aus Barrett-Metaplasien resultierenden Neoplasien frühestmöglich an „High-Volume“-Zentren überweisen zu können, soll unser KI-Algorithmus zukünftig vor allem Endoskopiker ohne extensive Erfahrung bei der Beurteilung von Barrett- Ösophagus in der Krebsfrüherkennung unterstützen.
Einleitung
Die Differenzierung zwischen nicht dysplastischem Barrett-Ösophagus (NDBE) und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) während der endoskopischen Inspektion erfordert viel Expertise. Die frühe Diagnosestellung ist wichtig für die weitere Prognose des Barrett-Karzinoms. In Deutschland werden Patient:innen mit einem Barrett-Ösophagus (BE) in der Regel im niedergelassenen Sektor überwacht.
Ziele
Ziel ist es, den Einfluss von einem auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystems (CDSS) auf die Performance von niedergelassenen Gastroenterolog:innen (NG) bei der Evaluation von Barrett-Ösophagus (BE) zu untersuchen.
Methodik
Es erfolgte die prospektive Sammlung von 96 unveränderten hochauflösenden Videos mit Fällen von Patient:innen mit histologisch bestätigtem NDBE und BERN. Alle eingeschlossenen Fälle enthielten mindestens zwei der folgenden Darstellungsmethoden: HD-Weißlichtendoskopie, Narrow Band Imaging oder Texture and Color Enhancement Imaging. Sechs NG von sechs unterschiedlichen Praxen wurden als Proband:innen eingeschlossen. Es erfolgte eine permutierte Block-Randomisierung der Videofälle in entweder Gruppe A oder Gruppe B. Gruppe A implizierte eine Evaluation des Falls durch Proband:innen zunächst ohne KI und anschließend mit KI als CDSS. In Gruppe B erfolgte die Evaluation in umgekehrter Reihenfolge. Anschließend erfolgte eine zufällige Wiedergabe der so entstandenen Subgruppen im Rahmen des Tests.
Ergebnis
In diesem Test konnte ein von uns entwickeltes KI-System (Barrett-Ampel) eine Sensitivität von 92,2%, eine Spezifität von 68,9% und eine Accuracy von 81,3% erreichen. Mit der Hilfe von KI verbesserte sich die Sensitivität der NG von 64,1% auf 71,2% (p<0,001) und die Accuracy von 66,3% auf 70,8% (p=0,006) signifikant. Eine signifikante Verbesserung dieser Parameter zeigte sich ebenfalls, wenn die Proband:innen die Fälle zunächst ohne KI evaluierten (Gruppe A). Wurde der Fall jedoch als Erstes mit der Hilfe von KI evaluiert (Gruppe B), blieb die Performance nahezu konstant.
Schlussfolgerung
Es konnte ein performantes KI-System zur Evaluation von BE entwickelt werden. NG verbessern sich bei der Evaluation von BE durch den Einsatz von KI.