Artykuł przeglądowy

Procedury inwazyjne w pulmonologii interwencyjnej: narracyjny przegląd edukacyjnych protokołów krok po kroku opartych na dowodach naukowych

DOI:

10.3791/69416

⸱

10 lutego 2026

1Copenhagen Academy for Medical Education and Simulation (CAMES), Rigshospitalet, 2100 Copenhagen, University of Copenhagen

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Procedury w interwencyjnej pulmonologii stają się coraz bardziej minimalnie inwazyjne. Niniejszy przegląd omawia oparte na dowodach krok-po-kroku podejścia w interwencyjnej pulmonologii, mające na celu zapewnienie bezpieczeństwa pacjenta i dokładności diagnostycznej.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rak płuc odpowiada za największą liczbę zgonów z powodu raka na świecie. Dokładna diagnoza i określenie stadium raka płuc wymagają inwazyjnych zabiegów, z tendencją do minimalnie inwazyjnych metod. Ten narracyjny przegląd podsumowuje i omawia ustandaryzowane, stopniowe podejścia, które mają na celu poprawę bezpieczeństwa pacjenta, dokładności diagnostycznej oraz spójności procedur w zakresie elastycznej bronchoskopii, ultrasonografii endobronchium i endobronchialnej (EBUS i EUS), radialnego ultrasonografii endobronchium (rEBUS), bronchoskopii nawigacyjnej elektromagnetycznej, torakoskopii znieczulenia miejscowego, kriobiopsji endobronchium oraz biopsji płuc sterowanej przez ultrasonografię przeztorakalną. Tradycyjne modele praktyk, takie jak metoda Halstedia: "Zobacz jeden, zrób jeden, naucz jednego", są coraz bardziej kwestionowane przez badania pokazujące, że doświadczenie nie gwarantuje ekspertyzy. Zaleca się szkolenia oparte na symulacji oraz ustrukturyzowana ocena, prowadzone według ram takich jak ramy ważności Messicka, aby zapewnić kompetencje. Nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), wykazują obiecujące możliwości w poprawie szkolenia, nawigacji proceduralnej oraz oceny wydajności, szczególnie w bronchoskopii i ultrasonografii płuc. W miarę rozwoju pulmonologii interwencyjnej integracja zweryfikowanych protokołów szkoleniowych, symulacji i AI będzie kluczowa dla standaryzacji edukacji i poprawy opieki nad pacjentem.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diagnozowanie i określanie stopnia raka płuc oraz chorób płuc często wymaga inwazyjnych zabiegów, które pozwalają uzyskać wysokiej jakości próbki tkanek przy jednoczesnym minimalizowaniu ryzyka dla pacjenta. Wraz z pojawianiem się nowych technik minimalnie inwazyjnych1, systematyczne i stopniowe podejścia są niezbędne, aby zminimalizować ryzyko proceduralne i zmaksymalizować efektywność diagnostyczną. Niezależnie od tego, czy celujemy w mięździaszkę płucną, przestrzeń opłucną czy węzły chłonne śródpiersiowe, ustrukturyzowane strategie proceduralne zmniejszają zmienność, standaryzują szkolenia i poprawiają wyniki leczeniapacjentów 2,3,4,5,6,7,8.

Jednak pomimo międzynarodowych wytycznych i rosnącego konsensusu co do najlepszych praktyk, procedury inwazyjne są często nauczane i wykonywane inaczej w zależności od instytucji i lekarzy9. Tradycyjna zasada Halstedia, "zobacz jedno, zrób jedno, naucz jednego" pozostaje kluczowa dla edukacji medycznej, ale coraz częściej wspierana jest przez wizualne i uporządkowane narzędzia nauczania. W tym kontekście protokoły oparte na wideo, ustandaryzowane krok po kroku, mogą poprawić zrozumienie procedur, zwłaszcza dla młodych klinicystów lub wdrażania nowych technik. Dzięki wizualnemu i metodycznemu "zobacz jednego" takie artykuły mogą pozwolić praktykom lepiej zrozumieć procedurę przed pierwszym "wykonaniem jednej" lub porównać i udoskonalić swoją praktykę na poziomie "naucz jednej".

Ten narracyjny przegląd podsumowuje najnowsze podejścia stopniowe w interwencyjnej pulmonologii w zakresie elastycznej bronchoskopii, ultrasonografii endobronchium i endoskopii, promieniowego EBUS, bronchoskopii nawigacyjnej elektromagnetycznej, torakopii znieczulenia miejscowego, kriobiopsji endobronchi oraz biopsji płuc sterowanej ultrasonografią przeztorakalną (Tabela 1), z których każde przyczynia się do szerszego, opartego na dowodach ram dla inwazyjnej pulmonologii.

ProceduraTytuł protokołu krok po kroku
Elastyczny BronchoschopySystematyczna bronchoskopia: podejście Czterech Punktów Orientacyjnych3.
Pobieranie próbek ultrasonograficznych endobronchalnych (EBUS)Systematyczne USG endobronchialne – Podejście Sześciu Punktów Orientacyjnych5.
Endoskopowe USG (EUS)Używanie endoskopu do ultrasonografii endobronchium przełyku6.
Kriobiopsja płuc transbronchialnych (TLC)Kriobiopsja płuc przezbronchowych w celu diagnozowania chorób śródmiąższowych płuc i zmian obwodowych płuc – podejście stopniowe4.
Biopsja kłucza prowadzona przez USG (US-TTLB).Podejście stopniowe do przeprowadzania biopsji płuca z użyciem USG7.
Radialny EBUS (rEBUS) oraz elektromagnetyczna bronchoskopia nawigacyjna (ENB).Promieniowe USG endobronchium i elektromagnetyczna bronchoskopia nawigacyjna z fluoroskopią w celu rozpoznania zmian obwodowych płuc8.
Miejscowa anestetyczna toroskopia (LAT)Torakoskopia znieczulająca miejscowa w przypadku nierozpoznanego wysięku opłucnowego2.

Tabela 1: Protokoły krok po kroku.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przegląd i perspektywa

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rak płuc odpowiada za najwyższą liczbę zgonów z powodu nowotworów na świecie –10, a pacjent wymaga inwazyjnego zabiegu pulmonologicznego w celu pobierania i zaawansowania tkanek.

Elastyczna bronchoskopia, EBUS i endoskopowe USG (EUS)
Pobieranie tkanek z guzów centralnych można wykonać za pomocą elastycznej bronchoskopii3, z próbkowania węzłów chłonnych za pomocą ultrasonografii endobronchium (EBUS)5 oraz ultrasonografii endoskopowej (EUS) przełyku6. Cold i in.3 przedstawiają podejście oparte na czterech przełomach do efektywnego badania 18 segmentów oskrzeli (Rysunek 1)3, oparte na trzech miarach wyników: Diagnostyczna Kompletność (DC) (np. zbadane segmenty), Postęp strukturalny (SP)11 oraz Średni Czas Intersegmentalny (MIT) (np. efektywność procedury). Co niepokojące, wiele badań wykazało, że doświadczeni bronchoskopiści nie odwiedzili wszystkich segmentów, choć zostali poinstruowani, by to zrobić 11,12,13,14,15,16,17. Doświadczenie nie gwarantuje fachowości, co uzasadnia potrzebę systematycznych podejść3. Ten zwrot w kierunku szkoleń opartych na kompetencjach został mocno poparty przez raport Panelu Ekspertów CHEST z 2015 roku dotyczący szkolenia z bronchoskopii dorosłych18, który zaleca zweryfikowane ramy oceny zamiast objętości proceduralnej jako podstawę certyfikacji i bezpieczeństwa pacjenta. Dlatego podejście czterech punktów orientacyjnych porównywano do systemu nawigacji opartej na sztucznej inteligencji (AI) dla początkujących oskrzelników19 lat, faworyzując AI, ponieważ nowicjusze osiągnęły lepsze wyniki niż podejście czterech punktów orientacyjnych, nawet gdy AI było wyłączone19. Ta sama AI poprawiła również wyniki oskrzelników średniozaawansowanych i doświadczonych20, podkreślając, że doświadczenie nie gwarantuje kompetencji, a podejście "zobacz jeden, zrób jeden, naucz jednego" jest przestarzałą i niewystarczającą metodą szkoleniową, nawet gdy lekarze wykonali >250 bronchoskopii, co jest zdefiniowane jako doświadczenie w badaniu20. Metoda Halstediana lub ogólne szkolenie zawodowe w bronchoskopii również mogą zostać zrewidowane. Jedyne randomizowane badanie kontrolowane, bezpośrednio porównujące szkolenie z bronchoskopii wspomaganej przez AI z instrukcjami prowadzonymi przez ekspertów21, wykazało, że wskazówki AI znacząco poprawiły efektywność procedur przy zachowaniu kompletności diagnostycznej i obciążenia poznawczego porównywalnego z korepetycjami ekspertów. To odkrycie wspiera integrację AI jako dodatkowego narzędzia nauczania, a nie zastępstwa ludzkiej wiedzy, oferując uporządkowane i skalowalne podejście do szkoleń opartych na kompetencjach. Może to być szczególnie ważne w miejscach z bliznami zasobów, gdzie instrukcje prowadzone przez ekspertów są rzadkie. Jednak skalowalność SI w bronchoskopii wymaga oceny w przyszłych badaniach22. Inne badanie wykazało przewagę w AI plus mastery learning23, gdzie uczestnicy muszą trenować w kierunku celów biegłości zgodnie z miarnikami wydajności DC, SP i MIT. Chociaż uczenie się na poziomie mastery jest sugerowane do nauki elastycznej bronchoskopii przez ten sam panel ekspertów CHEST z 2015 roku od dekady, było to pierwsze badanie wykorzystujące mastery learning24, podkreślając różnice między studiami szkoleniowymi z bronchoskopii a literaturą edukacyjną medyczną25.

figure-protocol-1
Rysunek 1: Podejście czterech punktów orientacyjnych do systematycznego i efektywnego badania drzewa oskrzelowego. Wartość ta została zmodyfikowana za zgodą Cold i in.18. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

AI może być rozwiązaniem na naukę i zapewnienie kompetencji w elastycznej bronchoskopii26. SI może skutecznie poprawić i zapewnić wydajność kolonoskopii 27,28,29, a kilka systemów AI jest dostępnych komercyjnie. Kliniczne wdrożenie AI w bronchoskopii jest wciąż w powijakach, a większość badań koncentruje się nadal na zastosowaniach diagnostycznych w EBUS i EUS, a nie na rzeczywistych wytycznych proceduralnych30. Dlatego ustrukturyzowane podejście do EBUS5 iEUS 6 będzie kiedyś wspierane przez AI, ale na razie będzie polegać na wiedzy lekarza. Wiedza ta jest najefektywniej zdobywana w środowisku symulacyjnym, ponieważ szkolenie oparte na symulacji jest lepsze niż klasyczne szkolenie kliniczne w EBUS31. Szkolenie oparte na symulacjach oszczędza pacjentowi początkowej części krzywej uczenia się klinicysty, a nie tylko nowicjusze mogą skorzystać z interwencji treningowych opartych na symulacji32 (Rysunek 2). Strukturalne strategie proceduralne zmniejszają zmienność, standaryzują szkolenia i poprawiają wyniki leczenia w EBUS33,34, co przedstawiono w podejściu sześciu przełomowych w EBUS przez Nielsen i in.5 (Rysunek 3). Na podstawie tego podejścia Europejskie Towarzystwo Oddychania (ERS) uruchomiło program szkoleniowy, zapewniając osiągnięcie kompetencji w warunkach symulacyjnych35. Niestety, w EUS 6,36 nie są dostępne symulatory treningowe wirtualnej rzeczywistości (VR), prawdopodobnie ze względu na techniczną złożoność polegającą na odtwarzaniu zarówno ultradźwięków, jak i obrazowania endoskopowego w jednym systemie oraz trudności w uzyskaniu realistycznego sprzężenia zwrotnego haptycznego. Pilnie prosimy deweloperów i badaczy o opracowanie takich metod, ponieważ EUS został uznany za czwartą najważniejszą procedurę techniczną dla mieszkańców płuc do nauki37. EBUS i EUS powinny być połączone do diagnozy i zaawansowania raka płuc38, uwzględniając ich uzupełniające zastosowanie do różnych węzłów chłonnych (Rysunek 4). Zalecenia te są zgodne z wytycznymi ERS/ESGE/ESTS z 2015 roku dotyczącymi łączonej endosonografii dla stopniowania raka płuca, które kładą nacisk na systematyczną i połączoną ocenę EBUS-EUS dla maksymalnej dokładności diagnostycznej38. Pulmonologi nie powinni więc ograniczać się tylko do wchodzenia do układu narządów, lecz mogą używać tego samego endoskopu do wejścia do przełyku, a nawet pobierać biopsje tarczycy, gdy jest to potrzebne39, lub stosować EBUS do diagnozowania i zaawansowania innych chorób, takich jak sarkoidoza, gdzie systematyczne pobieranie próbek poprawia wydajność diagnostyczną i zmniejsza potrzebę biopsji chirurgicznej40.

figure-protocol-2
Rysunek 2: Szkolenie oparte na symulacji może być korzystne zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych lekarzy. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

figure-protocol-3
Rysunek 3: Podejście sześciu punktów orientacyjnych w EBUS. Ta liczba została zmodyfikowana za zgodą Nielsena i in.5. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

figure-protocol-4
Rysunek 4: Węzły chłonne dostępne przez EBUS i EUS do określania stopnia i diagnozowania raka płuc. Wartość ta została zmodyfikowana za zgodą Issy i in.6. Proszę kliknąć tutaj, aby zobaczyć większą wersję tej figurki.

Radialny EBUS (rEBUS), bronchoskopia nawigacji elektromagnetycznej (ENB) oraz toroskopia znieczulająca miejscowa
Gdy zmiany docelowe są lokalizowane bardziej peryferyjnie, można zastosować promieniowy EBUS (rEBUS) w połączeniu z elektromagnetyczną bronchoskopią nawigacyjną (ENB)8. Poprzedni artykuł opisywał tylko ENB41, a Juul i in. zasługują na uznanie za dodanie nowych technik, takich jak rEBUS8, do ENB. Niewiele badań odnotowało wzrost wydajności diagnostycznej po dodaniu rEBUS do ENB42. Niestety, badania te nie są raportowane zgodnie z wytycznymi EQUATOR42. Ponownie podkreśla to różnicę między badaniami nad interwencyjnymi procedurami płucnymi a obecnymi wytycznymi. Szczególnie dotyczy to badań nad narzędziami oceny wydajności, gdzie tylko 3 procent badań stosuje się do współczesnych ram dowodów poprawności43. Stosowanie ram wiarygodności Messicka jest niezbędne do standaryzacji badań nad oceną, minimalizacji subiektywnych uprzedzeń oraz zapewnienia, że narzędzia oceny kompetencji rzeczywiście odzwierciedlają biegłość kliniczną. Dzięki temu ramy pomagają wzmacniać zarówno rzetelność naukową, jak i bezpieczeństwo pacjenta. Podobnie przestrzeganie wytycznych raportowania EQUATOR zapewnia przejrzystość metodologiczną i powtarzalność badań proceduralnych, umożliwiając krytyczną ocenę i porównywanie wyników między badaniami. Oba są niezbędne dla poprawy bezpieczeństwa pacjentów oraz rozwoju szkoleń opartych na dowodach. Nieprzestrzeganie ram może grozić pominięciem zgromadzonej podstawy naukowej, na której opierają się współczesne badania oceniające, przypominającej próby przekształcenia, a nie udoskonalenia ustalonych i zweryfikowanych metod. Dlatego ramy Messicka dotyczące dowodów wiarygodności są zalecane przez American Educational Research Association w ich Standardach Edukacji i Testów Psychologicznych od 1999 roku,44,45. Messick zbiera dowody na ważność z pięciu źródeł, aby upewnić się, że test mierzy to, co zamierza zmierzyć46. Zastosowanie jednolitych ram Messicka jest niezbędne do standaryzacji badań oceniających, minimalizacji subiektywnych uprzedzeń oraz zapewnienia, że narzędzia oceny kompetencji rzeczywiście odzwierciedlają biegłość kliniczną — wzmacniając tym samym zarówno rzetelność naukową, jak i bezpieczeństwo pacjenta. Bodtger i in.2 przedstawiają podejście stopniowe do toraoskopii znieczulenia miejscowego w przypadku nierozpoznanego wysięku opłucnego, opierając się na narzędziu oceniającym opartym na ramach ważności Messicka, aby zapewnić kompetencję w torakoskopii znieczulenia miejscowego47. W przeciwieństwie do EUS, Nayahangan i in.47 opracowali również symulator szkoleniowy. Ponieważ toroskopia znieczulania miejscowego może być również stosowana w leczeniu innych chorób, takich jak empiem opłucnowy48, takie metody treningowe i narzędzia oceny mogą opierać się na testach w różnych scenariuszach, co zwiększa dyskryminacyjne możliwości testu i zostały opracowane dla bronchoskopii13.

Kriobiopsja płuc przezbronchowych (TBLC)
Davidsen i in.4 przedstawili strukturyzowany, stopniowy protokół kriobiopsji płuc przezoskrzelowej (TBLC). TBLC jest coraz częściej stosowany jako pierwszy krok w diagnostycznych chorobach śródmiąższowych płuc (ILD), ze względu na jego mniej inwazyjną alternatywę dla chirurgicznej biopsji płuc (SLB)49. Davidsen i in.4 kładą nacisk na kluczowe kroki proceduralne, w tym fluoroskopowe prowadzenie, precyzyjne celowanie w miejsce biopsji oraz profilaktyczne umieszczanie balonów w celu minimalizacji ryzyka krwawienia – jednej z najważniejszych komplikacji związanych z TBLC50. Chociaż TBLC może dostarczyć wyników diagnostycznych porównywalnych z biopsją chirurgiczną u wybranych pacjentów51, autorzy podkreślają, że skuteczne wyniki zależą od doświadczenia instytucjonalnego, rygorystycznego szkolenia oraz interdyscyplinarnej dyskusji przypadków49, a nawet mogą być łączone z bronchoskopią wspomaganą robotem (RAB)52. Jednak pomimo rosnącego zainteresowania TBLC, standaryzacja procedur i szkolenia oparte na kompetencjach pozostają w wielu środowiskach niedopracowane. Jak argumentują Davidsen i in.4 , powtarzalność, bezpieczeństwo i wydajność diagnostyczna są poprawiane przez przestrzeganie jasnych, zweryfikowanych ram proceduralnych, a ich artykuł stanowi ważne narzędzie edukacyjne dla ośrodków wdrażających TBLC w praktyce klinicznej.

Biopsja igły przeztorakalnej prowadzona pod sterowaniem ultrasonograficznym (US-TTNB)
Biopsje płuc można również pobrać przezklatkowo-klatkowo-piersiowej (TT). Laursen i in.7 przedstawiają podejście stopniowe do biopsji płuc prowadzonych przez USG u pacjentów z obwodowym rakiem płuc. Techniki takie jak tomografia komputerowa (CT) i ultrasonograficzna biopsja igiełą przeztorakalną (US-TTNB) stanowią bezpieczną, opłacalną alternatywę z porównywalną diagnostyczną liczbą53 i mniej wymagającym zestawem niż nawigacja elektromagnetyczna TTNB54. Jej głównym ograniczeniem jest wymóg, aby zmiany były widoczne za pomocą ultradźwięków – zazwyczaj konsolidacje podopłucnowe55. Niemniej jednak, u odpowiednio dobranych pacjentów, US-TTNB zapewnia wysoką dokładność diagnostyczną, niskie wskaźniki powikłań (np. odma opłucnowa ~4,6%)55 oraz szybszy przebieg zabiegu przez53. Protokół krok po kroku7 integruje kwestie proceduralne, techniczne i skoncentrowane na pacjencie, odzwierciedlając aktualną praktykę w placówkach ambulatoryjnych7 z nawigacją obrazową w czasie rzeczywistym, krokami bezpieczeństwa przed i po zabiegu oraz opcjami optymalizacji wydajności, takimi jak zastosowanie ultrasonografii z kontrastem (CEUS) oraz połączenie aspiracji cienkiej igły z biopsją rdzeniową56,57. Pomimo powszechnego stosowania ultrasonografii klatki piersiowej, szkolenie US-TTNB nie jest standaryzowane i nie integruje się z formalnymi programaminauczania 58. Dane dotyczące krzywej uczenia się sugerują, że nawet doświadczeni lekarze mogą wymagać ustrukturyzowanego szkolenia, aby osiągnąć kompetencje proceduralne59, co ponownie podkreśla, że doświadczenie nie gwarantuje wiedzy ekspertyzowej i podkreśla potrzebę edukacji wspierającej badania nad procedurami medycznymi. Pojawia się także AI, a badanie pokazuje, że wykwalifikowani nowicjusze mogą tworzyć eksperckie płuca US60. Ponownie, Laursen i in.7 zasługują na uznanie za poleganie na narzędziach oceniających opartych na ramach ważności Messicka 61,62,63.

Ograniczenia i perspektywy na przyszłość
Przyszłe perspektywy inwazyjnych procedur pulmonologicznych, podobnie jak w reszcie społeczeństwa, będą w dużej mierze opierać się na AI w szkoleniu i ocenie. Systematyczny przegląd AI w bronchoskopii nadal wykazał duże luki w realizacji klinicznej30. Żadna z opracowanych AI nie była open-source ani nie korzystała z otwartych zbiorów danych, co może poprawić zewnętrzne wykorzystanie i walidację 64,65,66. Pomimo obietnic, kliniczne wdrożenie AI pozostaje ograniczone, podobnie jak wyzwanie "czarnej skrzynki" – interpretowalność algorytmów. Nadmierne poleganie na AI może prowadzić do degradacji umiejętności, jeśli systemy AI są używane jako substytuty, a nie uzupełniające kliniczną ocenę i wydajność. Dlatego zachęcamy przyszłe badania nad AI do ograniczenia AI do części szkoleniowej grupy interwencyjnej, bez użycia AI do testowania, co zapewni, że AI stanie się cennym partnerem treningowym, a nie zastępcą zdobywania umiejętności. Ponieważ bardzo niewiele badań AI w bronchoskopii przestrzegało wytycznychraportowania 22, gorąco zalecamy przyszłe badania, które zapewniają standaryzację i powtarzalność z tą nową technologią.

Jako przegląd narracyjny, ta praca nie posiada takiej samej rygorystyczności metodologicznej jak przegląd systematyczny, a inne ważne aspekty mogłyby zostać omówione bardziej kompleksowo. Dlatego przyszłe badania przy wdrażaniu protokołów krok po kroku powinny analizować opłacalność ich wdrażania wraz z zaawansowanymi technologiami, takimi jak bronchoskopia nawigacji elektromagnetycznej i narzędzia szkoleniowe oparte na AI, szczególnie w różnych placówkach opieki zdrowotnej, gdzie różnice zasobów mogą ograniczać dostęp. Uwagi wymagają także kwestie etyczne, w tym ryzyko błędów algorytmicznych oraz kwestie odpowiedzialności w podejmowaniu decyzji klinicznych wspomaganych przez AI. Co więcej, większość podejść opartych na AI pozostaje na etapie dowodu koncepcji, a duże, wielocentrowe badania walidacyjne są niezbędne do potwierdzenia ich klinicznej wiarygodności i uogólnialności22. Ponieważ SI w badaniach bronchoskopowych nie spełnia zalecanych wytycznych, podkreślamy również, że zalecamy stosowanie AI, szkoleń i badań oceniających do odpowiednich wytycznych oraz stosowanie współczesnych ram potwierdzania wiarygodności, aby zapewnić solidną rygorystykę naukową.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wnioski

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wraz z pojawianiem się nowych technik w pulmonologii inwazyjnej, artykuły wizualne pozwalają uczestnikowi "zobaczyć jednego" kilka razy. "Zrób jedną" powinno odbywać się poprzez wiele szkoleń i sesji oceny opartych na symulacjach. Szkolenia oparte na symulacji oferują ustandaryzowane środowiska, które zapewniają biegłość proceduralną przed narażeniem pacjentów na ryzyko proceduralne. AI to nowe narzędzie, które już udowodniło swoją przydatność w bronchoskopii, EBUS oraz ultrasonografii płuc. Podczas "nauczania jednego" p...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autor nie ma żadnych konfliktów interesów do ujawnienia.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Badanie nie otrzymało żadnego finansowania

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Garner, J. L., Shah, P. L., Herth, F., Slebos, D. J. ERJ Advances: interventional bronchoscopy. Eur Respir J. 64 (1), 2301946(2024).
  2. Bodtger, U., et al. Local anesthetic thoracoscopy for undiagnosed pleural effusion. J Vis Exp. (201), e65734(2023).
  3. Cold, K. M., Vamadevan, A., Nielsen, A. O., Konge, L., Clementsen, P. F. Systematic bronchoscopy: the four landmarks approach. J Vis Exp. (196), e65358(2023).
  4. Davidsen, J. R., Laursen, C. B., Skaarup, S. H., Kronborg-White, S. B., Juul, A. D. Transbronchial lung cryobiopsy for diagnosing interstitial lung diseases and peripheral pulmonary lesions: a step-wise approach. J Vis Exp. (197), e65753(2023).
  5. Nielsen, A. O., Cold, K. M., Vamadevan, A., Konge, L., Clementsen, P. F. Systematic endobronchial ultrasound: the six landmarks approach. J Vis Exp. (198), e65551(2023).
  6. Issa, M. A., et al. Using the endoscope for endobronchial ultrasound in the esophagus. J Vis Exp. (201), e65741(2023).
  7. Laursen, C. B., Bhatnagar, R., Juul, A. D. A step-wise approach for performing ultrasound guided transthoracic lung biopsy. J Vis Exp. (201), e65769(2023).
  8. Juul, A. D., Pulga, A., Arshad, A. Radial endobronchial ultrasound and electromagnetic navigation bronchoscopy with fluoroscopy for the diagnosis of peripheral lung lesions. J Vis Exp. (200), e65623(2023).
  9. Colt, H. G., Williamson, J. P. Training in interventional pulmonology: what we have learned and a way forward. Respirology. 25 (9), 997-1007 (2020).
  10. Bray, F., et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 74 (3), 229-263 (2024).
  11. Cold, K. M., et al. Using structured progress to measure competence in flexible bronchoscopy. J Thorac Dis. 12 (11), 6797-6805 (2020).
  12. Colt, H. G., Crawford, S. W., Galbraith, O. 3rd Virtual reality bronchoscopy simulation: a revolution in procedural training. Chest. 120 (4), 1333-1339 (2001).
  13. Konge, L., Arendrup, H., von Buchwald, C., Ringsted, C. Using performance in multiple simulated scenarios to assess bronchoscopy skills. Respiration. 81 (6), 483-490 (2011).
  14. Davoudi, M., Osann, K., Colt, H. G. Validation of two instruments to assess technical bronchoscopic skill using virtual reality simulation. Respiration. 76 (1), 92-101 (2008).
  15. Cold, K. M., et al. Automatic and objective assessment of motor skills performance in flexible bronchoscopy. Respiration. 100 (4), 347-355 (2021).
  16. Ost, D., et al. Assessment of a bronchoscopy simulator. Am J Respir Crit Care Med. 164 (12), 2248-2255 (2001).
  17. Konge, L. Reliable and Valid Assessment of Bronchoscopy Performance. [PhD Thesis]. , Faculty of Health Sciences, University of Copenhagen. Denmark. (2011).
  18. Ernst, A., et al. Adult bronchoscopy training: current state and suggestions for the future: CHEST expert panel report. Chest. 148 (2), 321-332 (2015).
  19. Cold, K. M., Xie, S., Nielsen, A. O., Clementsen, P. F., Konge, L. Artificial intelligence improves novices' bronchoscopy performance: a randomized controlled trial in a simulated setting. Chest. 165 (2), 405-413 (2024).
  20. Cold, K. M., et al. Artificial intelligence improves bronchoscopy performance: a randomised crossover trial. ERJ Open Res. 11 (1), (2025).
  21. Agbontaen, K. O., et al. Artificial intelligence guided bronchoscopy is superior to human expert instruction for the performance of critical-care physicians: a randomized controlled trial. Crit Care Med. 53 (5), e1105-e1115 (2025).
  22. Cold, K. M., et al. Artificial intelligence in bronchoscopy-a systematic review. Eur Respir Rev. , In Press (2025).
  23. Cold, K. M., Wei, W., Agbontaen, K., Singh, S., Konge, L. Mastery learning guided by AI is superior to directed self-regulated learning in flexible bronchoscopy training: an RCT. Respiration. 104 (3), 206-215 (2024).
  24. Gerretsen, E. C. F., et al. The effectiveness of flexible bronchoscopy simulation-based training: a systematic review. Chest. 164 (4), 952-962 (2023).
  25. Cold, K. M., Konge, L. Simulation-based training in flexible bronchoscopy: best practices and future directions. Chest. 134 (4), 820-821 (2023).
  26. Cold, K. M., et al. Artificial intelligence for automatic and objective assessment of competencies in flexible bronchoscopy. J Thorac Dis. 16 (9), 5718-5726 (2024).
  27. Hassan, C., et al. Performance of artificial intelligence in colonoscopy for adenoma and polyp detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 93 (1), 77-85 (2021).
  28. Cold, K. M., et al. Bowel preparation assessment using artificial intelligence: systematic review. Endosc Int Open. 13, a26256327(2025).
  29. Cold, K. M., et al. Computer-aided quality assessment of endoscopist competence during colonoscopy: a systematic review. Gastrointest Endosc. 100 (2), 167-176.e1 (2024).
  30. Cold, K. M., et al. Artificial intelligence in bronchoscopy: a systematic review. Eur Respir Rev. 34 (176), 240274(2025).
  31. Konge, L., et al. Simulator training for endobronchial ultrasound: a randomised controlled trial. Eur Respir J. 46 (4), 1140-1149 (2015).
  32. Thomsen, A. S., et al. Operating room performance improves after proficiency-based virtual reality cataract surgery training. Ophthalmology. 124 (4), 524-531 (2017).
  33. Sanz-Santos, J., et al. Systematic compared with targeted staging with endobronchial ultrasound in patients with lung cancer. Ann Thorac Surg. 106 (2), 398-403 (2018).
  34. Crombag, L. M. M., et al. Systematic and combined endosonographic staging of lung cancer (SCORE study). Eur Respir J. 53 (2), 1800800(2019).
  35. Farr, A., et al. Endobronchial ultrasound: launch of an ERS structured training programme. Breathe (Sheff). 12 (3), 217-220 (2016).
  36. Cold, K., Clementsen, P. Diagnosis and staging of lung cancer using transesophageal ultrasound: training and assessment. Endosc Ultrasound. 11 (2), 92-94 (2022).
  37. Nayahangan, L. J., et al. Identifying technical procedures in pulmonary medicine that should be integrated in a simulation-based curriculum: a national general needs assessment. Respiration. 91 (6), 517-522 (2016).
  38. Vilmann, P., et al. Combined endobronchial and esophageal endosonography for the diagnosis and staging of lung cancer: European Society of Gastrointestinal Endoscopy guideline, in cooperation with the European Respiratory Society and the European Society of Thoracic Surgeons. Endoscopy. 47 (6), 545-559 (2015).
  39. Kumar, A., Mohan, A., Dhillon, S. S., Harris, K. Substernal thyroid biopsy using endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration. J Vis Exp. (93), e51867(2014).
  40. Agarwal, R., Srinivasan, A., Aggarwal, A. N., Gupta, D. Efficacy and safety of convex probe EBUS-TBNA in sarcoidosis: a systematic review and meta-analysis. Respir Med. 106 (6), 883-892 (2012).
  41. Ghosh, S., et al. Electromagnetic navigation transthoracic nodule localization for minimally invasive thoracic surgery. J Vis Exp. (183), e58405(2022).
  42. Juul, A. D., et al. Does the addition of radial endobronchial ultrasound improve the diagnostic yield of electromagnetic navigation bronchoscopy? A systematic review. Respiration. 101 (9), 869-877 (2022).
  43. Cook, D. A., Zendejas, B., Hamstra, S. J., Hatala, R., Brydges, R. What counts as validity evidence? Examples and prevalence in a systematic review of simulation-based assessment. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 19 (2), 233-250 (2014).
  44. Research Association, American Psychological Association, National Council on Measurement in Education. Standards for Educational and Psychological Testing. , American Educational Research Association. Washington, DC. (2014).
  45. American Psychological Association, National Council on Measurement in Education, Joint Committee on Standards for Educational and Psychological Testing. Standards for Educational and Psychological Testing. , American Educational Research Association. Washington, DC. (1999).
  46. Downing, S. M. Validity: on meaningful interpretation of assessment data. Med Educ. 37 (9), 830-837 (2003).
  47. Nayahangan, L. J., et al. Assessment of competence in local anaesthetic thoracoscopy: development and validity investigation of a new assessment tool. J Thorac Dis. 13 (7), 3998-4007 (2021).
  48. Sumalani, K. K., Rizvi, N. A., Asghar, A. Role of medical thoracoscopy in the management of multiloculated empyema. BMC Pulm Med. 18 (1), 179(2018).
  49. Korevaar, D. A., et al. European Respiratory Society guidelines on transbronchial lung cryobiopsy in the diagnosis of interstitial lung diseases. Eur Respir J. 60 (5), 2200425(2022).
  50. Hetzel, J., et al. Transbronchial cryobiopsies for the diagnosis of diffuse parenchymal lung diseases: expert statement from the Cryobiopsy Working Group on safety and utility and a call for standardization of the procedure. Respiration. 95 (3), 188-200 (2018).
  51. Colella, S., Haentschel, M., Shah, P., Poletti, V., Hetzel, J. Transbronchial lung cryobiopsy in interstitial lung diseases: best practice. Respiration. 95 (6), 383-391 (2018).
  52. Pham, D., Styrvoky, K. Robotic-assisted bronchoscopy combined with multimodal imaging for targeted lung cryobiopsies. J Vis Exp. (209), e66868(2024).
  53. Sconfienza, L. M., et al. Pleural and peripheral lung lesions: comparison of US- and CT-guided biopsy. Radiology. 266 (3), 930-935 (2013).
  54. Arias, S., et al. Use of electromagnetic navigational transthoracic needle aspiration (E-TTNA) for sampling of lung nodules. J Vis Exp. (99), e52723(2015).
  55. Laursen, C. B., et al. Ultrasound-guided lung biopsy in the hands of respiratory physicians: diagnostic yield and complications in 215 consecutive patients in 3 centers. J Bronchology Interv Pulmonol. 23 (3), 220-228 (2016).
  56. Laursen, C. B., Graumann, O., Møller, T. V., Davidsen, J. R. Contrast-enhanced ultrasound-guided transthoracic lung biopsy. Am J Respir Crit Care Med. 194 (5), e5-e6 (2016).
  57. Jacobsen, N., et al. Clinical applications of contrast-enhanced thoracic ultrasound (CETUS) compared to standard reference tests: a systematic review. Ultraschall Med. 43 (1), 72-81 (2022).
  58. Pietersen, P. I., et al. Lung ultrasound training: a systematic review of published literature in clinical lung ultrasound training. Crit Ultrasound J. 10 (1), 23(2018).
  59. Laursen, C., et al. Learning curves for ultrasound guided lung biopsy in the hands of respiratory physicians. Eur Respir J. 48 (suppl 60), PA3850(2016).
  60. Baloescu, C., et al. Artificial intelligence-guided lung ultrasound by nonexperts. JAMA Cardiol. 10 (3), 245-253 (2025).
  61. Jacobsen, N., et al. Development of and gathering validity evidence for a theoretical test in contrast-enhanced ultrasound. Ultrasound Med Biol. 48 (2), 248-256 (2022).
  62. Pietersen, P. I., et al. Objective structured clinical examination in basic thoracic ultrasound: a European study of validity evidence. BMC Pulm Med. 23 (1), 15(2023).
  63. Nielsen, A. B., et al. Assessment of basic thoracic ultrasound skills in immersive virtual reality: gathering validity evidence. Ultrasound Med Biol. 50 (4), 467-473 (2024).
  64. Cold, K. M., et al. Mapping the colon through the colonoscope's coordinates-the Copenhagen colonoscopy coordinate database. Sci Data. 12 (1), 1179(2025).
  65. Cold, K. M., et al. Development and validation of the open-source automatic bowel preparation scale. Gastrointest Endosc. 101 (6), 1201-1210 (2024).
  66. Cold, K. M., et al. Is the transverse colon overlooked? Establishing a comprehensive colonoscopy database from a multicenter cluster-randomized controlled trial. Diagnostics. 15 (5), 591(2025).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Elastyczna bronchoskopiaendobronchialna ultrasonografiaelektromagnetyczna nawigacyjna bronchoskopiatorakoskopia w znieczuleniu miejscowymendobronchialna kriobiopsjabiopsja p ucaszkolenie oparte na symulacjiszkolenie z zakresu sztucznej inteligencji

Powiązane artykuły