Leistung künstlicher Intelligenz in der Koloskopie zur Erkennung von Polypen im rechten Dickdarm: eine randomisierte kontrollierte Studie (AIRCOP)

Darmkrebs (CRC) ist die dritthäufigste Krebsart und nach wie vor eine der häufigsten Todesursachen bei neoplastischen Erkrankungen weltweit. Eine Screening-Koloskopie mit Erkennung und Resektion kolorektaler Polypen hat die CRC-Inzidenz und -Mortalität reduziert.

Dennoch handelt es sich bei der Koloskopie um einen unvollkommenen Screening-Test, und seine Wirksamkeit wird von einer Reihe von Variablen beeinflusst, einschließlich der Fähigkeiten und dem Fachwissen des Endoskopikers. Tatsächlich wird bei koloskopischen Untersuchungen ein erheblicher Anteil kolorektaler Neoplasien übersehen. In den meisten Studien lag die Rate an Intervall-CRCs bei allen CRCs zwischen 2 % und 9 %, und Intervallkrebs trat mit größerer Wahrscheinlichkeit im rechten Dickdarm auf. Intervallkarzinome können aus einer übersehenen Läsion, einer unvollständigen Entfernung oder einem neu entwickelten Krebs resultieren. Die meisten übersehenen Polypen haben einen Durchmesser von weniger als 10 mm und sind sitzend oder flach. Daher werden sessile serratierte Adenome (SSAs), die überwiegend im rechten Dickdarm auftreten, leicht übersehen, da sie klein und sessil sind.

Die Koloskopie ist beim Screening rechtsseitiger Darmkrebserkrankungen weniger effektiv, vor allem aufgrund der erhöhten Fehlerkennungsrate bei Polypen mit sitzendem oder flachem Erscheinungsbild. In den letzten Jahren wird künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in der Magen-Darm-Endoskopie eingesetzt, insbesondere bei der Erkennung kolorektaler Polypen. Im Jahr 2019 zeigte die erste prospektive randomisierte kontrollierte Studie mit 1058 Patienten, in der die Polypenerkennungsrate bei der Koloskopie mit oder ohne AI verglichen wurde, eine signifikant höhere Erkennungsrate in der Gruppe mit AI (29,1 % vs. 20,3 %). Andere frühere prospektive Studien haben gezeigt, dass KI ein großes Potenzial zur Verbesserung der Erkennung von Dickdarmpolypen hat.

Nach unserem Kenntnisstand ist dies die bisher erste Studie, die die Leistung der KI bei der Erkennung von Polypen im rechten Dickdarm bewertet.

In dieser Studie wollen wir zunächst die Rate der Polypenerkennung im rechten Dickdarm mit der AI-gestützten Koloskopie (AIC) mit der Rate vergleichen, die durch die Standardkoloskopie (High-Definition) (SC) bei Patienten erzielt wird, die sich einer diagnostischen Koloskopie unterziehen. Dann würden wir die folgenden Endpunkte bewerten:

1. Vergleich der für AIC und SC benötigten Zeit (Entzugszeit)
2. Vergleich der histologischen Klassifizierung aller in jeder Gruppe entdeckten Polypen
3. Vergleich der Anzahl der in jeder Gruppe entdeckten Polypen des rechten Dickdarms
4. Eine Untergruppenanalyse zum Vergleich der Erkennungsrate von Dickdarmpolypen zwischen den beiden Gruppen wird entsprechend der Startzeit des Verfahrens durchgeführt (unter Berücksichtigung der Ermüdbarkeit des Bedieners).