Umělá inteligence pro ponechání kolorektálních polypů in situ.

Charakterizace deminutivního (≤5 mm) polypu tlustého střeva v reálném čase pomocí virtuálního modrého světla (tj. Narrow Banding Imaging [NBI], Blue Light Imaging [BLI] atd.) byly identifikovány jako klíčový cíl pro nové endoskopické pokročilé zobrazovací techniky. Predikce histologie polypů v reálném čase, zejména těch lokalizovaných v rektosigmoideu, je klinicky relevantní, protože malé polypy představují většinu polypů detekovaných během kolonoskopie a mají velmi nízké riziko krytí pokročilé histologie (0,3 %) a zanedbatelné riziko invazivní karcinom (0 %-0,08 %).

Jak doporučují současné pokyny, optická diagnostika by tedy umožnila resekci a odstranění malých polypů bez patologického posouzení (tj. strategie resekce a vyřazení) nebo ponechání na místě bez resekce v případě malých rektosigmoidních hyperplastických polypů (tj. Leave-in-situ strategie), s obrovským potenciálem úspory nákladů. Kromě toho je současná politika pro správu takových hyperplasticky vypadajících polypů špatně definována a liší se endoskopista od endoskopisty. Například Evropská společnost pro gastrointestinální endoskopii (ESGE) doporučuje ponechat in situ pouze malé polypy charakterizované jako hyperplastické s vysokou spolehlivostí. V současnosti však není známo, kolik endoskopistů skutečně přechází na pokročilé zobrazování pomocí modrého světla (pokud je k dispozici), které je vyžadováno pro vysoce spolehlivou diagnózu při hodnocení ≤5 mm hyperplastických lézí. Ještě důležitější je, že strategie Leave-in-situ, špatně definovaná v době před AI, nebyla nikdy klinicky ověřena, což ponechává nejistotu ohledně odhadu možných falešně negativních výsledků generovaných nepřesnou diagnózou6.

Dostupnost nástrojů Computer-Aided-Diagnosis (CADx), které mohou endoskopistům pomoci odlišit neoplastické polypy od nenádorových, čímž by byl proces charakterizace rychlejší a objektivnější, by byla vysoce žádoucí a podmanivá.

Nový systém pro CADx během endoskopie bílým světlem byl vyvinut a integrován spolu s dříve dostupným nástrojem Computer-Aided-Detection (CADe) (GI-Genius, Medtronic), díky čemuž je charakterizace v reálném čase po detekci polypů přímočará a byl nedávno ověřen. v klinické studii v reálném čase, která ukazuje, jak tento systém překračuje kritéria Americké společnosti pro gastrointestinální endoskopii (ASGE) pro klinickou aplikaci strategií úspory nákladů (tj. ponechat in situ a resekovat a zlikvidovat) a rovná se výkonu odborných endoskopistů v optické diagnostice. Jednalo se však o první studii, monocentrickou a bez randomizace, s malým, i když dostatečně výkonným, velikostí vzorku. Potřeba větších studií je proto naléhavá pro urychlení případné implementace CADx do klinické praxe.

Cílem této studie je klinicky ověřit nový nástroj CADx pro implementaci strategie „leve-in-situ“ v multicentrické, randomizované kontrolované studii.