Möglichkeit und Validierung einer automatisierten, künstlich intelligenten Deep Ultraviolet (DUV) Zytologie-Plattform für die Point-of-Care-Diagnostik von Mundkrebs-Triage

Kurzzusammenfassung

Diese Forschungsstudie bewertet ein experimentelles, point-of-care-Werkzeug, das Deep Ultraviolet (DUV)-Lichtbildgebung mit künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert, um die schnelle Erkennung von Mundkrebs und präkancerösen (Dysplasie) Zuständen zu ermöglichen. Das Hauptziel ist zu bestimmen, ob dieses automatisierte Werkzeug genau sofortige, selbsterkennende Triageergebnisse (Zellen werden als nicht-dysplastisch oder dysplastisch/Krebs eingestuft) liefern kann, ohne chemische Färbungen, Transport von Proben oder Laborverarbeitung außerhalb des Ortes zu benötigen. Folgendes geschieht während eines einzigen Klinikkbesuchs für die Teilnehmer: 1. Minimale Invasive Pinselprobe: Ein Arzt dreht sanft einen weichen Pinsel über das Mundgewebe, um Oberzellen zu sammeln. 2. Stain-Free Imaging & AI Analyse: Das DUV-Mikroskop scannt die unfärbten Zellen in Minuten und die KI analysiert Zellmerkmale (wie Zellkerngröße und -form) in weniger als 10 Sekunden. 3. Standardärztliche Versorgung: Teilnehmer mit verdächtigen Flecken erhalten eine standardmäßige Gewebebiopsie, um eine definitive, bestätigte Diagnose zu gewährleisten, unabhängig vom AI-Ergebnis. Das ist wichtig, da die Fünf-Jahres-Überlebensraten für Mundkrebs bei frühzeitiger Erkennung über 80% liegen, aber auf unter 20% sinken, wenn sie zu spät erkannt werden. Durch die Bereitstellung schneller Ergebnisse direkt in der Klinik zielt diese Technologie darauf ab, lange Wartezeiten für Laborergebnisse zu beseitigen, die Überweisung an Spezialisten zu beschleunigen und den Zugang zu frühzeitiger Screening in Gemeinschaftszahnärzten und medizinischen Kliniken zu verbessern.