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SCOPUS
Artificial Intelligence in the Prediction of Gastrointestinal Stromal Tumors on Endoscopic Ultrasonography Images: Development, Validation and Comparison with Endosonographers
저자
Lu Yi (Department of Gastrointestinal Endoscopy, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, ChinaGuangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou) ; Wu Jiachuan (Digestive Endoscopy Center, Guangdong Second Provincial General Hospital, Guangzhou, China) ; Hu Minhui (Department of Gastrointestinal Endoscopy, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, ChinaGuangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou) ; Zhong Qinghua (Department of Endoscopic Surgery, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ; Er Limian (Department of Endoscopy, The Fourth Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, China) ; Shi Huihui (Department of Endoscopy, The Fourth Hospital of Hebei Medical University, Shijiazhuang, China) ; Cheng Weihui (Department of Gastroenterology, Yangjiang Hospital of Traditional Chinese Medicine, Yangjiang, China) ; Chen Ke (Department of Endoscopy, Fudan University Shanghai Cancer Center, Shanghai, China) ; Liu Yuan (Department of Endoscopy, Fudan University Shanghai Cancer Center, Shanghai, China) ; Qiu Bingfeng (Department of Gastroenterology, Zhoushan Hospital of Zhejiang Province, Zhoushan, China) ; Xu Qiancheng (Department of Gastroenterology, Zhoushan Hospital of Zhejiang Province, Zhoushan, China) ; Lai Guangshun (Department of Gastroenterology, Lianjiang People’s Hospital, Lianjiang, China) ; Wang Yufeng (Tianjin Economic-Technological Development Area (TEDA) Yujin Digestive Health Industry Research Institute, Tianjin, China) ; Luo Yuxuan (Tianjin Economic-Technological Development Area (TEDA) Yujin Digestive Health Industry Research Institute, Tianjin, China) ; Mu Jinbao (Tianjin Economic-Technological Development Area (TEDA) Yujin Digestive Health Industry Research Institute, Tianjin, China) ; Zhang Wenjie (Tianjin Center for Medical Devices Evaluation and Inspection, Tianjin, China) ; Zhi Min (Guangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, ChinaDepartment of Gastroenterology, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ; Sun Jiachen (Department of Gastrointestinal Endoscopy, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou, ChinaGuangdong Provincial Key Laboratory of Colorectal and Pelvic Floor Diseases, The Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University, Guangzhou) 연구자관계분석
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2023
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English
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KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
874-883(10쪽)
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Background/Aims: The accuracy of endosonographers in diagnosing gastric subepithelial lesions (SELs) using endoscopic ultrasonography (EUS) is influenced by experience and subjectivity. Artificial intelligence (AI) has achieved remarkable development in this field. This study aimed to develop an AI-based EUS diagnostic model for the diagnosis of SELs, and evaluated its efficacy with external validation.
Methods: We developed the EUS-AI model with ResNeSt50 using EUS images from two hospitals to predict the histopathology of the gastric SELs originating from muscularis propria. The diagnostic performance of the model was also validated using EUS images obtained from four other hospitals.
Results: A total of 2,057 images from 367 patients (375 SELs) were chosen to build the models, and 914 images from 106 patients (108 SELs) were chosen for external validation. The sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy of the model for differentiating gastrointestinal stromal tumors (GISTs) and non-GISTs in the external validation sets by images were 82.01%, 68.22%, 86.77%, 59.86%, and 78.12%, respectively. The sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy in the external validation set by tumors were 83.75%, 71.43%, 89.33%, 60.61%, and 80.56%, respectively. The EUS-AI model showed better performance (especially specificity) than some endosonographers. The model helped improve the sensitivity, specificity, and accuracy of certain endosonographers.
Conclusions: We developed an EUS-AI model to classify gastric SELs originating from muscularis propria into GISTs and non-GISTs with good accuracy. The model may help improve the diagnostic performance of endosonographers. Further work is required to develop a multi-modal EUS-AI system.
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