Tekoäly ennustavassa polyyppipatologiassa ja endoskooppisessa luokituksessa

Taustaa: Kolonoskopia optisella diagnoosilla polyyppien ilmaantumisen perusteella voi ohjata endoskooppisten hoitomenetelmien valintaa, vähentää tarpeettomia polypektomiatoimenpiteitä ja kudospatologisen diagnoosin tarvetta sekä muotoilla seurantastrategioita oikea-aikaisesti [1]. Tämä lähestymistapa keventää merkittävästi potilaiden ja terveydenhuoltojärjestelmän taloudellista taakkaa ja voi tehokkaasti lieventää kliinisten resurssien jännitystä [2]. Patologisten tyyppien määrittämiseen käytetään erilaisia ​​endoskooppisia polyyppien luokittelumenetelmiä, mukaan lukien Pit Pattern [3], NICE [4], WASP [5] ja MS [6]. Näiden luokittelumenetelmien hallitseminen vaatii kuitenkin endoskopistilta laajan koulutuksen, ja kunkin menetelmän luontaisten puutteiden vuoksi mikään yksittäinen endoskooppinen luokittelumenetelmä ei pysty diagnosoimaan tarkasti kaikentyyppisiä polyyppeja optisen diagnoosin vaatimusten täyttämiseksi. Tämä rajoitus on estänyt optisen diagnoosin laajaa soveltamista kliinisessä käytännössä [7]. Tekoälyteknologian soveltaminen tällä alalla, joka tunnetaan nimellä tietokoneavusteinen diagnoosi (CADx), on kehittynyt nopeasti viime vuosina. Lukuisat laajamittaiset prospektiiviset tutkimukset ovat osoittaneet, että pienten leesioiden (<5 mm) optiseen diagnosointiin käytettävän CADx-tekniikan tarkkuus on pääosin saavuttanut eurooppalaisten ja amerikkalaisten endoskopiayhdistysten optiselle diagnoosille asettaman kynnyksen [8,9]. CADx:n diagnostinen tehokkuus polyypeille, joiden koko on ≥5 mm, on kuitenkin edelleen epäselvä. Lisäksi nykyinen tutkimus rajoittuu enimmäkseen tavallisten adenoomien ja hyperplastisten polyyppien erottamiseen, ja sahalaitaisiin leesioihin kiinnitetään vain vähän huomiota, jotka ovat myös syöpää edeltäviä leesioita ja etenevät vieläkin nopeammin ja joita on vaikeampi arvioida endoskooppilääkärille. Nämä syyt estävät CADx:n laajamittaisen käytön kliinisessä käytännössä polyyppipatologisten tyyppien reaaliaikaisessa tarkassa arvioinnissa.