Přesnost charakterizace v reálném čase v kolonoskopii asistované umělou inteligencí

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.

Během několika posledních let bylo publikováno několik randomizovaných kontrolovaných studií (RCT), které zkoumaly účinnost počítačově podporované detekce v reálném čase. Studie ukázaly, že umělá inteligence přispívá k výrazně vyšší míře detekce adenomu (ADR), ve srovnání s kolonoskopiemi bez pomoci systému umělé inteligence. Od té doby, co se zvýšila detekce systému umělé inteligence, panovaly obavy z prodloužení doby kolonoskopie a zvýšené pracovní zátěže při implementaci systému umělé inteligence. malé polypy mohou vést ke zbytečné polypektomii.

S rozvojem systémů pro počítačově podporovanou charakterizaci polypů (CADx) je možné využít AI pro podporu rozhodování a nejen pro detekci. Zatím neexistuje žádný důkaz, že systém CADx zvyšuje citlivost na malé neoplastické polypy, když je používán neodbornými endoskopisty (akreditovanými pro standardní kolonoskopii), ale může zvýšit důvěru lékařů a zvýšit specifitu pro optickou diagnostiku (Barua et al.) .

Drobné polypy (1–5 mm) v rektosigmoideu mohou být ponechány in situ, pokud jsou diagnostikovány s vysokou spolehlivostí se senzitivitou alespoň 90 % a specificitou alespoň 80 %. Pro implementaci strategie resekce a vyhození je přijatelná citlivost alespoň 80 %. To doporučuje Evropská společnost pro gastrointestinální endoskopii (ESGE) jako strategii ke snížení zbytečného odstraňování malých polypů se zanedbatelným rizikem vzniku rakoviny. Přestože je strategie resekce a vyřazení hodnocena jako bezpečná a nákladově efektivní metoda, je důležité být opatrný u lézí v pravém tlustém střevě kvůli jejich malignímu potenciálu.

Spolehlivé CADx systémy by mohly umožnit cílenější odstranění neoplastických polypů, zatímco drobné nenádorové polypy by mohly zůstat pozadu. Potenciální nadměrné zátěži způsobené systémem CADe by se tedy teoreticky dalo předejít přidáním systému CADx.

Dosavadní výsledky jsou slibné a naznačují, že kolonoskopie s pomocí AI je lepší než konvenční kolonoskopie, pokud jde o detekci polypů a adenomů. Je zapotřebí neustálé zlepšování systémů CADx v diferenciaci patologie kolorektálních lézí, stejně jako další klinické studie k posouzení potenciální hodnoty systému CADx.

Celkovým cílem tohoto výzkumu je prozkoumat kvalitu a možné přínosy asistence AI v kolonoskopii. Doufejme, že to může v budoucnu přispět k přesnější, bezpečnější a cílenější diagnostice a léčbě pacientů.

Vyšetřovatelé navrhli studii zajištění kvality, aby prozkoumali účinek kolonoskopie za pomoci umělé inteligence v reálném čase se systémem CADx (GI Genius, Medtronic). Tato studie „REG-093-2022“ je dílčí studií k RCT „REG-092-2022“. Vyšetřovatelé chtějí vyhodnotit diagnostickou přesnost systému CADx.