Künstliche Intelligenz zum Belassen kolorektaler Polypen in situ.

Echtzeit-Charakterisierung von winzigen (≤5 mm) Dickdarmpolypen durch virtuelles Blaulicht (d. h. Narrow Banding Imaging [NBI], Blue Light Imaging [BLI] usw.) wurde als Schlüsselziel für neuartige endoskopische fortschrittliche Bildgebungstechniken identifiziert. Die Echtzeitvorhersage der Histologie von Polypen, insbesondere derjenigen im Rektosigmoid, ist klinisch relevant, da winzige Polypen die Mehrheit der bei der Koloskopie entdeckten Polypen darstellen und ein sehr geringes Risiko für eine fortgeschrittene Histologie (0,3 %) und ein vernachlässigbares Risiko für Polypen aufweisen invasives Karzinom (0 %–0,08 %).

Daher würde eine optische Diagnose, wie von aktuellen Leitlinien empfohlen, es ermöglichen, winzige Polypen zu resezieren und ohne pathologische Beurteilung zu verwerfen (d. h. Resektion-and-Discard-Strategie) oder ohne Resektion belassen im Fall von winzigen rektosigmoidalen hyperplastischen Polypen (d. h. Leave-in-situ-Strategie) mit enormem Kosteneinsparpotenzial. Darüber hinaus ist die derzeitige Politik zur Behandlung solcher hyperplastisch erscheinender Polypen schlecht definiert und von Endoskopiker zu Endoskopiker unterschiedlich. Beispielsweise empfiehlt die European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE), nur winzige Polypen, die als hyperplastisch gekennzeichnet sind, mit hoher Zuverlässigkeit in situ zu belassen. Es ist jedoch derzeit nicht bekannt, wie viele Endoskopiker tatsächlich auf die erweiterte Blaulicht-Bildgebung (falls verfügbar) umsteigen, die für eine hochsichere Diagnose bei der Beurteilung von hyperplastisch erscheinenden Läsionen von ≤ 5 mm erforderlich ist. Noch wichtiger ist, dass die Leave-in-situ-Strategie, die in einer Vor-AI-Ära schlecht definiert war, nie klinisch validiert wurde, was Unsicherheit bei der Schätzung der möglichen falsch negativen Ergebnisse hinterlässt, die durch eine ungenaue Diagnose erzeugt werden6.

Die Verfügbarkeit von Computer-Aided-Diagnosis (CADx)-Tools, die Endoskopikern helfen können, neoplastische von nicht-neoplastischen Polypen zu unterscheiden, wodurch der Charakterisierungsprozess schneller und objektiver wird, wäre höchst wünschenswert und fesselnd.

Ein neues System für CADx während der Weißlichtendoskopie wurde entwickelt und zusammen mit einem zuvor verfügbaren Computer-Aided-Detection (CADe)-Tool (GI-Genius, Medtronic) integriert, das die Echtzeit-Charakterisierung nach der Polypenerkennung unkompliziert macht, und wurde kürzlich validiert in einer klinischen Echtzeitstudie, die zeigt, wie dieses System die Kriterien der American Society of Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) für die klinische Anwendung von Kosteneinsparungsstrategien (d. h. in situ belassen und resezieren und verwerfen) und entspricht der Leistung von erfahrenen Endoskopikern in der optischen Diagnose. Dies war jedoch eine erste Studie, monozentrisch und ohne Randomisierung, mit einer kleinen, wenn auch ausreichend gepowerten Stichprobengröße. Größere Studien sind daher dringend erforderlich, um die mögliche Implementierung von CADx in die klinische Praxis zu beschleunigen.

Ziel dieser Studie ist die klinische Validierung des neuen CADx-Tools zur Implementierung einer Leave-in-situ-Strategie in einer multizentrischen, randomisierten, kontrollierten Studie.