Chẩn đoán viêm dạ dày thể teo mạn tính bằng việc nội soi tiêu hóa áp dụng trí tuệ nhân tạo

Nhóm tác giả: Yaqiong Zhang (1), Fengxia Li (1), Fuqiang Yuan (2), Kai Zhang (3), Lijuan Huo (4), Zichen Dong (3), Yiming Lang (3), Yapeng Zhang (5), Meihong Wang (1), Zenghui Gao (1), Zhenzhen Qin (1), Leixue Shen (3).

Đơn vị công tác:

1.     Khoa Tiêu Hóa, Bệnh viện Nhân Dân Tỉnh Shanxi, Đại Học Y Khoa Shanxi, Taiyuan, Trung Quốc.
2.     Công Ty Công Nghệ Mạng Lưới Trực Tuyến Baidu, Bắc Kinh, Trung Quốc.
3.     Trường Khoa Học Máy Tính và Công Nghệ, Đại Học Xidian, Xi’an, Trung Quốc.
4.     Khoa Tiêu Hóa, Bệnh viện Thứ Nhất, Đại Học Y Khoa Shanxi, Taiyuan, Trung Quốc.
5.     Trường Fenyang, Đại Học Y Khoa Shanxi, Fenyang, Trung Quốc.

Được đăng tải: ngày 12, tháng 2, năm 2020

Tóm tắt

1. Tổng quan

Độ nhạy của nội soi trong việc chẩn đoán viêm dạ dày thể teo mạn tính chỉ đạt 42%. Mặc dù việc sinh thiết nhiều vị trí có thể tăng khả năng chẩn đoán chính xác, nhưng không phải là tuyệt đối.

2. Mục đích

Bài báo cáo này nhằm mục đích xây dựng mạng lưới ne-ron tích chập (convolutional neural network) để tăng khả năng chẩn đoán bệnh lý viêm dạ dày thể teo mạn tính.

3. Phương pháp nghiên cứu

Nhóm tác giả đã thu thập 5470 hình ảnh môn vị dạ dày của 1699 bệnh nhân và đánh dấu bằng hình ảnh giải phẫu bệnh của chúng. Trong số đó, 3042 hình ảnh cho kết quả là viêm dạ dày thể teo, 2428 hình ảnh còn lại cho kết quả giải phẫu bệnh âm tính với bệnh lý này. Nhóm tác giả đã thiết kế và huấn luyện mô hình mạng lưới ne-ron tích chập – bệnh lý viêm dạ dày thể teo mạn tính để tăng sự chính xác trong chẩn đoán bệnh lý này. Mô hình này được xác thực bằng việc kiểm chứng chéo 5 nhóm (five-fold cross-validation). Ngoài ra, sự chẩn đoán của mô hình học sâu ( deep learning model) được so sánh với sự chẩn đoán của 3 chuyên gia.

4. Kết quả

Độ chính xác của chẩn đoán, độ nhạy, và độ đặc hiệu của mô hình mạng lưới ne-ron tích chập – bệnh lý viêm dạ dày thể teo mạn tính lần lượt là 0.942, 0.945, và 0.940, số liệu này cao hơn so với sự chẩn đoán của các chuyên gia. Độ phát hiện mức độ nhẹ, trung bình, và nặng của bệnh lý này lần lượt là 93%, 95%, và 99%.

3. Kết luận

Bệnh lý viêm dạ dày thể teo mạn tính có thể được chẩn đoán qua hình ảnh nội soi dạ hình với việc sử dụng mô hình mạng lưới ne-ron tích chập – bệnh lý viêm dạ dày thể teo mạn tính. Điều này giúp giảm thiểu gánh nặng cho bác sĩ nội soi, đơn giản hóa sự chẩn đoán thường quy, và giảm chi phí cho cả bác sĩ và bệnh nhân.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, viêm dạ dày thể teo mạn tính, mạng lưới ne-ron tích chập, ung thư dạ dày.

Để đọc chi tiết nghiên cứu này, vui lòng truy cập tại đây.

DOI:https://doi.org/10.1016/j.dld.2019.12.146

Nguồn tham khảo: theo Digestive and Liver Disease

Tài liệu tham khảo

1. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: globocan estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin 2018;68:394–424.
2. Uemura N, Okamoto S, Yamamoto S, et al. Helicobacter pylori infection and the development of gastric cancer. N Engl J Med 2001;345:784–9.
3. Song JH, Kim SG, Jin EH, Lim JH, Yang SY. Risk factors for gastric tumorigenesis in underlying gastric mucosal atrophy. Gut Liver 2017;11:612–9.
4. Sugano K, Tack J, Kuipers EJ, et al. Kyoto global consensus report on Helicobacter pylori gastritis. Gut 2015;64:1353–67.
5. Cheung DY. Atrophic gastritis increases the risk of gastric cancer in the asymptomatic population in Korea. Gut Liver 2017;11:575–6.
6. Hwang Y-J, Kim N, Lee HS, Lee JB, Choi YJ, Yoon H, et al. Reversibility of atrophic gastritis and intestinal metaplasia after Helicobacter pylori eradication—a prospective study for up to 10 years. Aliment Pharmacol Ther 2017;47:380–90.
7. Du Y, Bai Y, Xie P, Fang J, Wang X, Hou X, et al. Chronic gastritis in China: a national multi-center survey. BMC Gastroenterol 2014;7(February):14.
8. Dixon MF, Genta RM, Yardley JH, Correa P. Classification and grading of gastritis. Am J Surg Pathol 1996;20:1161–81.
9. Bogomoletz WV. The “Sydney System”: a consensus approach to gastritis. Is a new “classification” necessary? Gastroen Clin Biol 1991;15:925–8.
10. Liu T, Zheng H, Gong W, Chen C, Jiang B. The accuracy of confocal laser endomicroscopy, narrow band imaging, and chromoendoscopy for the detection of atrophic gastritis. J Clin Gastroenterol 2015;49:379–86.

0