Bevezetés: A cöliákia diagnosztikája hagyományosan szerológiai vizsgálatokon és histopatológiai elemzésen alapul, azonban a vékonybél kapszula endoszkópia is egyre nagyobb szerepet kap a nem invazív vizsgálati lehetőségek között. A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása a kapszula endoszkópia képeinek automatikus elemzésére növelheti a diagnosztikai pontosságot és csökkentheti az értékelési időt. Bár az AI-technológiák elsősorban gyulladásos elváltozások, vérzések és polypoid léziók felismerésére készültek, kutatásunk kimutatta, hogy az Anx Proscan nevű AI-algoritmusa képes a boholyatrófia jeleit is kórosként azonosítani, ezzel biztonságosabbá téve a leletezést.
Célkitűzés: Vizsgálatunk célja a vékonybél kapszula endoszkópia és AI-alapú képelemzés szerepének vizsgálata a cöliákia diagnosztikájában.
Esetismertetés: Egy 32 éves nőbeteg, akinek családi anamnézise negatív volt, dyspepsiás panaszok miatt fordult orvoshoz. Mivel invazív vizsgálatot nem szeretett volna, első lépésként mágnesesen kontrollált gyomor-vékonybél kapszula vizsgálatot választott, amely során a boholyatrófia jeleit a Proscan detektálta. A kapszula endoszkópos lelet alapján célzott további vizsgálatok (szerológia, biopszia) megerősítették a cöliákia diagnózisát.
Következtetések: A mesterséges intelligenciával támogatott kapszula endoszkópia jelentős előnyt jelenthet a cöliákia diagnosztikájában, különösen olyan esetekben, ahol a betegek invazív vizsgálatok nélkül keresnek megoldást panaszaikra. A Proscan algoritmus bizonyítottan képes a boholyatrófia felismerésére, ezzel növelve a diagnosztikai biztonságot.
Cöliákia diagnosztikája vékonybél kapszula endoszkópiával és mesterséges intelligenciával
Prezentáció formája: Interaktív esetismertetés (6+2 perc)
