Previsione preoperatoria del papilloma sinonasale mediante intelligenza artificiale mediante videoendoscopia nasale: uno studio retrospettivo

Rapporti scientifici volume 13, numero articolo: 12439 (2023) Citare questo articolo

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Il papilloma invertito seno-nasale (IP) è a rischio di recidiva e malignità e la diagnosi precoce mediante endoscopia nasale è essenziale. Abbiamo quindi sviluppato un sistema diagnostico che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per identificare il papilloma del seno nasale. Sono stati modificati video di chirurgia endoscopica di 53 pazienti sottoposti a chirurgia endoscopica del seno per addestrare e valutare modelli di rete neurale profonda e quindi è stato sviluppato un sistema diagnostico. Utilizzando gli stessi video è stato valutato anche il tasso di diagnosi corretto basato sull'esame visivo da parte degli otorinolaringoiatri e confrontato con quello dei pazienti con sistema diagnostico AI. I principali risultati valutati includevano la percentuale di diagnosi corrette rispetto alla diagnosi AI e il tasso di diagnosi corretta per gli otorinolaringoiatri sulla base di anni di esperienza pratica. Il sistema diagnostico aveva un'area sotto la curva di 0,874, un'accuratezza di 0,843, un tasso di falsi positivi di 0,124 e un tasso di falsi negativi di 0,191. Il tasso medio di diagnosi corretta tra gli otorinolaringoiatri è stato del 69,4%, indicando che l'IA era estremamente accurata. Evidentemente, nonostante il numero di casi fosse piccolo, è stato creato un sistema diagnostico altamente accurato. Sono garantiti studi futuri con campioni più grandi per migliorare l’accuratezza del sistema ed espandere la gamma di malattie che possono essere rilevate per più applicazioni cliniche.

Il papilloma invertito seno-nasale (IP) è un tumore benigno che può recidivare o diventare maligno, rendendo auspicabile la diagnosi precoce e la resezione chirurgica sotto guida endoscopica1. Sebbene gli otorinolaringoiatri utilizzino l'endoscopia nasale per le visite ambulatoriali, ci sono casi in cui è difficile distinguere l'IP dal polipo infiammatorio nasale. L'esame patologico è necessario per fare una diagnosi definitiva, anche se richiede molto tempo. Sarebbe clinicamente utile se l’endoscopia nasale potesse essere utilizzata per effettuare una diagnosi supplementare altamente accurata. Di conseguenza, abbiamo sviluppato un sistema di diagnosi assistita da computer per diagnosticare l'IP utilizzando immagini video endoscopiche.

I recenti progressi nell’intelligenza artificiale (AI) e nella tecnologia di apprendimento automatico hanno fornito le basi per applicazioni significative in campo medico. Sebbene gli algoritmi di previsione scritti a mano siano stati utilizzati a lungo per aiutare il processo decisionale medico, l’applicazione pratica dei metodi di previsione dell’apprendimento automatico è iniziata nel 2000. Successivamente, miglioramenti significativi nelle prestazioni dell’hardware del computer hanno portato all’introduzione dei DNN nel 2010 e nel 2012 e alla l'accuratezza dei DNN ha superato quella dei metodi convenzionali di elaborazione delle immagini durante la ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, superando infine l'accuratezza del riconoscimento delle immagini umane nel 2015. Tuttavia, sono generalmente necessarie grandi quantità di dati per addestrare i modelli DNN e la loro applicazione per la diagnosi delle malattie rare, come la IP, è considerata una sfida.

Per quanto ne sappiamo, nessuno studio precedente ha utilizzato DNN per diagnosticare l'IP utilizzando flussi video endoscopici. Pertanto, questo studio mirava a indagare se i modelli DNN possono essere utilizzati per migliorare l'accuratezza della diagnosi endoscopica. Inoltre, abbiamo confrontato i nostri modelli DNN con le valutazioni eseguite da vari otorinolaringoiatri per determinarne la praticabilità. In particolare, per quanto ne sappiamo, questo è il primo studio a dimostrare la fattibilità dei modelli DNN per la diagnosi di IP mediante videoendoscopia.

Il protocollo dello studio è stato approvato dal Comitato di revisione dell'etica umana della Jikei University School of Medicine, Tokyo, Giappone (numero di approvazione: 32-036 [10111]), che ha rinunciato all'obbligo del consenso informato a causa della natura retrospettiva dello studio.

Abbiamo valutato e arruolato retrospettivamente 53 pazienti (maschi, n = 33; femmine, n = 30; età media, 51,2 ± 12,6 anni) sottoposti a chirurgia endoscopica del seno presso il nostro ospedale dal 2018 al 2021, inclusi 21 pazienti con diagnosi di IP mediante esame patologico e 32 pazienti con rinosinusite cronica con polipi nasali (CRSwNP). Sono state utilizzate immagini video per mostrare la condizione quasi senza sangue prima della manipolazione; la pinza non è stata inclusa nell'immagine endoscopica.