Může umělá inteligence snížit spotřebu standardního režimu přípravy střev u starší populace, aniž by ohrozila kvalitu kolonoskopie? Mezinárodní randomizovaná kontrolovaná studie s více centry. (AIBP)

Kolonoskopie je zlatým standardem pro screening rakoviny kolorektálního kolorektálu (CRC), což je třetí nejběžnější rakovina a druhou hlavní příčinou úmrtnosti na rakovinu po celém světě. Polyktomie během screeningové kolonoskopie snižuje jak dlouhodobý výskyt, tak úmrtnost CRC, protože odstranění adenomatózních polypů, prekurzorů CRC, zabraňuje rozvoji CRC přerušením sekvence adenomu-karcinomu. Jak starší populace roste, poptávka po kolonoskopii se rychle zvyšuje kvůli indikaci léčby, diagnostiky a sledování, jakož i široké globální implementace organizovaného screeningového programu CRC pro jednotlivce ≥ 50 let.

Příprava střev hraje klíčovou roli v kolonoskopii, protože přímo ovlivňuje dva důležité ukazatele kvality, které přispívají k procedurální přesnosti: Míra intubace CECAL (CIR) a Míra detekce adenomu (ADR). Přiměřená příprava střev je nezbytná pro úplnou vizualizaci sliznice tlustého střeva a detekci kolorektálních lézí. Naproti tomu neadekvátní příprava střev (IBP) je spojena s nižším CIR, delší procedurální dobou, zvýšeným rizikem komplikací, vyšší mírou adenomu a zvýšením nákladů na zdravotní péči v důsledku potřeby dřívější opakované kolonoskopie. Tyto negativní důsledky kladou významnou zátěž jak pro pacienty, tak pro systém zdravotní péče. IBP je běžným problémem po celém světě, přičemž sazby se uvádí, že se pohybují od 11% do 28% v běžné populaci podstupující kolonoskopii a až 50% u starších jedinců.

Doporučují se pokyny k přípravě střev .16. Mezi efektivní strategie patří poskytování dalších pokynů, vizuálních pomůcek, karikatur, brožur, videí, telefonních hovorů, služeb krátkých zpráv, aplikace smartphonů a mobilní messenger.

V posledním desetiletí došlo k exponenciálnímu nárůstu výpočetního výkonu, snížené náklady na ukládání dat, zlepšené algoritmické sofistikovanosti a zvýšenou dostupnost elektronických údajů o zdraví. Umělá inteligence (AI) byla široce přijata v různých zdravotnických prostředích, zejména pro kolonoskopii17.

Nedávná metaanalýza uvedla, že hnědá kapalina rektální odtok je jedním z nejvýznamnějších rizikových faktorů pro IBP, což zvyšuje pravděpodobnost více než 4,5krát.18. Některé nově vyvinuté modely AI založené na konvoluční neuronové síti (CNN), vyškolené pomocí tisíců rektálních efluentních obrazů, byly validovány v randomizovaných kontrolovaných studiích (RCT) jako účinné nástroje pro vedení přípravy střeva před kolonoskopií19,20. Na rozdíl od vylepšených pokynů, které se zaměřují na vzdělávání pacientů, tyto modely AI umožňují pacientům předpovídat přiměřenost přípravy střev před kolonoskopií analýzou rektálních odpadních obrázků.

V jedné studii model AI prokázal srovnatelný výkon při predikci přiměřenosti přípravy střeva pro standardní praxi (SP) samoevaluace pomocí písemných pokynů s fotografickými příklady (AI: 90,7% vs. SP: 91,5%, p = 0,976), zatímco pacienti ve skupině AI dosáhli vyšší průměrné průměrné bostonské přípravovací stupnice (BBBS) (7,32 ± 1.4), zatímco pacienti ve skupině AI dosáhli vyššího průměrného bostonského přípravku (71,5%) vs 7,16 ± 1,46, P = 0,044) 19. V jiné studii dosáhl model AI vyšší míru přiměřenosti přípravy střev (88,54% vs 65,59%, p <0,001) a vyšší průměrné skóre BBPS (6,74 ± 1,25 vs. 5,97 ± 1,81,, P <0,001) než ti v SP 20. Tyto modely AI byly vyvinuty jako mobilní aplikace nebo webové stránky přístupné pomocí chytrých telefonů. V HK se celková míra vlastnictví chytrých telefonů v poslední době rychle zvýšila na 93%: 73% mezi jednotlivci ve věku ≥ 65 let oproti 99% mezi těmi, kteří ve věku 45–64 let21. Míra účasti na sociálních médiích byla 83% napříč věkovými skupinami a 78% mezi těmi, kteří ve věku ≥ 45 let22. Systém hodnocení přípravy AI střeva vyžaduje pouze pacienti, aby pořizovali a nahráli fotografie jejich rektálního odpadního vod, s výsledky hodnocení poskytované okamžitě na stejné stránce, což usnadňuje použití než sociální média. To ukazuje na proveditelnost používání systému hodnocení přípravy na přípravu na AI založený na smartphonu, a to i ve starší populaci. Pečovatelé mohou pomáhat starším jednotlivcům s nízkou digitální gramotností s hodnocením AI. Pro ty, kteří žijí sami, mají omezenou mobilitu nebo mají pokročilé zdravotní stavy, obvyklou praxí je připustit je pro lůžkovou kolonoskopii. To znamená, že sestry Ward mohou provádět hodnocení AI.

Ačkoli dvě studie uváděly účinnost AI při zlepšování kvality přípravy střev, ve stávajícím výzkumu existuje několik důležitých mezer. Nejprve měla jedna studie relativně malou velikost vzorku přibližně 500 pacientů20 a obě studie byly provedeny v jedné zemi, což omezovalo zobecnění jejich zjištění. Za druhé, základní linie ADR ve skupině SP v obou studiích nesplňovala mezinárodní měřítko kvality 25%23,24. V jedné studii byla základní přiměřenost přípravy střev ve skupině SP pouze 65,6%a průměrné skóre BBPS bylo 5,97, z nichž oba byly pod doporučeným standardem23,25. Zatřetí, stejná studie umožnila 1 l nápravná dávka na horní části rozštěpeného režimu 3 l PEG, pokud byl rektální odtok považován za IBP hodnocením pacienta nebo AI. Výsledkem je, že více pacientů ve skupině AI spotřebovalo celkem 4 l PEG ve srovnání s pacienty ve skupině SP20. Není jisté, že pokud byl zvýšení míry přiměřenosti přípravy střev ve skupině AI způsoben zvýšenou dávkováním PEG nebo používáním AI. Začtvrté, ačkoli obě studie uváděly, že AI by mohla zvýšit přiměřenost přípravy střev, nedokázaly prokázat jeho účinnost při zvyšování detekce adenomu během kolonoskopie. Nakonec většina pacientů přijatých v těchto dvou studiích neměla pro IBP vysoce rizikové faktory, protože byli obecně mladí, zdraví, bez pokročilých zdravotních stavů a ​​podstoupili volitelné ambulantní kolonoskopie19,20.

Ačkoli existují různé režimy přípravy střev, nejčastěji se používá vysoký objem, zejména pro starší populaci, kvůli své vysoké bezpečnosti a účinnosti při dosahování přiměřené kvality přípravy střev16,26,27. Starší populace je také vystavena vyššímu riziku rozvoje IBP18. Jedním z důvodů je to, že mají tendenci nelíbit a špatně tolerovat vysoce objemové režimy PEG s nepříjemnou chutí 9,27. Existuje tedy jasná potřeba zlepšit přijetí a snášenlivost vysoce objemových režimů PEG ve starší populaci.

Podle našich nejlepších znalostí žádné studie nezkoumaly proveditelnost a účinnost hodnocení přípravy AI střev při snižování spotřeby vysoce objemového kolíku při zachování přiměřenosti přípravy střev mezi staršími populacemi, které jsou vystaveny vyššímu riziku IBP18 a vyžadují standardní vysoce svazek PEG16,26,27. Nákladová efektivita hodnocení přípravy střeva AI před kolonoskopií navíc dosud nebyla zkoumána. Zaměřili jsme se proto na provedení rozsáhlého mezinárodního randomizovaného kontrolovaného studie (RCT) s více centem (RCT) k posouzení klinické a nákladové efektivity přípravy přípravy AI a dalším matici kvality vyrovnávání střeva a dalším matrice kvality kolonoskopie a dalšího režimu kvality kolonoskopie.