Míra detekce adenomu v kolonoskopii za pomoci umělé inteligence

Kolorektální karcinom (CRC) je třetí nejčastější rakovina a druhá nejčastější příčina úmrtí souvisejících s rakovinou na celém světě. Screening CRC se používá k detekci a odstranění prekancerózních lézí předtím, než se z nich vyvine rakovina. Kolonoskopie je považována za lepší než ostatní screeningové testy, a proto se používá jako zlatý standard.

Screeningová kolonoskopie je spojena se sníženým rizikem úmrtí souvisejících s CRC. Vzhledem k tomu, že endoskopista nemůže při kolonoskopii s jistotou určit histopatologii polypu, měla by být zjištěná premaligní léze odstraněna a odeslána k histologickému vyšetření. Mnoho studií ukázalo, že existuje silná souvislost mezi nálezy při základní screeningové kolonoskopii a mírou závažných lézí při následné kolonoskopii. Rizikovými faktory pro adenom, pokročilý adenom a rakovinu při následné kolonoskopii jsou multiplicita, velikost, vilousy a vysoký stupeň dysplazie adenomů při základní screeningové kolonoskopii.

Detekce adenomu (ADR) je procento vyšetření provedených jedním endoskopistou, při kterých je nalezen jeden nebo více adenomů. To je široce přijímáno jako hlavní indikátor kvality pro každého endoskopistu a kolonoskopii. Existují pádné důkazy, že ADR nepřímo koreluje s výskytem intervalového CRC. S každým zvýšením ADR o 1,0 % se snižuje riziko rozvoje CRC o 3,0 %. Bohužel, adenomy a pokročilé adenomy jsou často vynechány a ADR se mezi různými endoskopisty velmi liší. Navíc se kvalita během dne mění. Doba výběru i ADR se na konci dne zkracují, přibližně o 20 % a 7 %. Malá zlepšení v kvalitě kolonoskopie mohou mít velký význam pro výsledek screeningu na CRC.

Umělá inteligence (AI) může snížit variabilitu výkonu tím, že pracuje jako pár dalších virtuálních očí a kompenzuje chyby vnímání způsobené únavou, rozptýlením a nepřesným lidským viděním. Během několika posledních let bylo publikováno několik randomizovaných kontrolovaných studií (RCT), které zkoumaly účinnost počítačově podporované detekce v reálném čase. Mezi nimi všechny RCT, které mají ADR jako primární výsledek, ukázaly, že použití AI přispívá k významně vyšším ADR ve srovnání s kolonoskopiemi bez pomoci systému AI.

Repici a kol. ukázaly, že zkušenost endoskopisty hraje jako určující faktor pouze malou roli. V souladu s tím výsledky z předchozí studie Liu et al. naznačuje, že systémy CADe nejsou užitečné pouze pro endoskopisty s nízkou mírou detekce, ale mohou také zvýšit ADR pro zkušenější endoskopisty. Kamba et. al uvádí signifikantně nižší adenoma miss rate (AMR) u kolonoskopie asistované CADe ve srovnání s konvenční kolonoskopií. To je nezávislé na úrovni odbornosti endoskopisty. Jiné studie docházejí k závěru, že AI pravděpodobně více prospěje méně zkušeným endoskopistům. Existuje však pouze omezený počet studií, které zkoumají dopad AI při použití méně zkušenými endoskopisty.

Podle nedávné RCT od Wallace et al. použití AI může snížit AMR přibližně o 50 %, ale především díky zvýšené detekci malých (<10 mm) plochých neoplazií. Tento rozdíl je mírně vyšší než v předchozí studii, ve které bylo relativní snížení přibližně 35 %. V této studii však nebyl žádný významný rozdíl v chybějících malých polypech (<10 mm).

V systematickém přehledu se ukázalo, že celková doba vysazení je vyšší u AI-asistované kolonoskopie (AIC) ve srovnání s konvenční kolonoskopií (CC), ale ADR a PDR byly také vyšší. Přirozeně existují obavy z prodloužení doby kolonoskopie a zvýšené pracovní zátěže při implementaci systému AI, protože zvýšená detekce malých polypů může vést ke zbytečné polypektomii. Nicméně dvě nedávné zprávy RCT, že zbytečná resekce nenádorových polypů se použitím systému CADe nezvýšila.

Dosavadní výsledky jsou slibné, což naznačuje, že AIC je lepší než CC, pokud jde o detekci polypů a adenomů. Rutinní používání systémů počítačové detekce polypů (CADe) by mohlo dále snížit výskyt intervalového CRC, ale k pochopení skutečného dopadu AI v každodenním klinickém prostředí je zapotřebí více klinických dat z velkých multicentrických randomizovaných studií.

Navrhli jsme multicentrickou RCT pro zajištění kvality, abychom prozkoumali účinek asistence AI v reálném čase (GI Genius, Medtronic) na míru detekce adenomu (ADR) u zkušených i méně zkušených endoskopistů. Chceme prozkoumat, zda systém CADe může snížit variabilitu výkonu a výrazně zvýšit ADR.

Celkovým cílem tohoto výzkumu je zjistit, zda asistence AI při kolonoskopii může zvýšit ADR.

Tato prospektivní, multicentrická, randomizovaná kontrolovaná studie (RCT) bude probíhat na čtyřech endoskopických jednotkách v regionu Zealand v Dánsku. Tyto jednotky se nacházejí v Zélandské univerzitní nemocnici (Køge), Nykøbing Falster Hospital, Holbæk Hospital a Næstved Hospital. Všechny jednotky kromě nemocnice Næstved se účastní národního programu screeningu CRC.

Provedeme screening všech pacientů naplánovaných na screeningovou, diagnostickou a kontrolní kolonoskopii. Způsobilí pacienti podstoupí kolonoskopii od odborníka nebo laika endoskopisty na základě normálního rozložení endoskopistů na endoskopických jednotkách.