ØJE-undersøgelsen, der forbedrer det diagnostiske udbytte af standardkoloskopi ved hjælp af endoskopi med kunstig intelligens (EYE)

Kolorektal cancer (CRC) er fortsat en af ​​de førende årsager til dødelighed blandt neoplastiske sygdomme i verden[1]. Tilstrækkelige koloskopibaserede CRC-screeningsprogrammer har vist sig at være nøglen til at reducere risikoen for dødelighed ved tidlig diagnose af eksisterende CRC og påvisning af præcancerøse læsioner[2-4]. Ikke desto mindre er den langsigtede effektivitet af koloskopi påvirket af en række variabler, der gør det langt fra et perfekt værktøj[5]. Effektiviteten af ​​en koloskopi afhænger hovedsageligt af dens kvalitet, som igen er afhængig af endoskopistens dygtighed og ekspertise. Faktisk har adskillige undersøgelser vist en signifikant adenomforekomst på 24%-35%, især hos patienter med diminutive adenomer[6,7]. Disse data er i overensstemmelse med forekomsten af ​​intervalcancer (I-CRC), defineret som procentdelen af ​​cancere diagnosticeret efter et screeningprogram og før den tilsigtede overvågningsvarighed, på cirka 3%-5% [8,9].

Udviklingen af ​​kunstig intelligens (AI) applikationer inden for det medicinske område er vokset i interesse i det sidste årti. Dens ydeevne til at øge automatisk polyp- og adenomdetektion har vist lovende resultater for at opnå en højere ADR[10]. Brugen af ​​computerstøttet diagnose (CAD) til påvisning af polypper var oprindeligt blevet undersøgt i ex vivo undersøgelser, men i de sidste par år, med fremskridt inden for computerstøttet teknologi og fremkomsten af ​​deep learning algoritmer, er brug af AI under koloskopi blevet opnået og flere undersøgelser er blevet udført [10].

For nylig har Fujifilm (Tokyo, Japan) udviklet en ny teknologi kendt som "CAD-EYE", der sigter mod at understøtte både detektion og karakterisering af colonpolypper under koloskopi. Denne teknologi er nu tilgængelig i Europa og er kompatibel med den seneste generation af Fujifilm-endoskoper (ELUXEO Fujifilm Co.).

Den kliniske virkning af CAD-EYE-systemet til at forbedre adenomdetektionen er dog endnu ikke vurderet