Étude multicentrique prospective du système d'évaluation de la qualité assisté par intelligence artificielle pour la coloscopie

La coloscopie est une technique clé pour la détection et le diagnostic des maladies gastro-intestinales basses. Une endoscopie de haute qualité donne de meilleurs résultats. Cependant, le niveau de compétence des différents endoscopistes est assez différent. Le taux de diagnostic manqué d'ADÉNOMES colorectaux était de 22 %, le taux de diagnostic manqué variait de 7,4 % à 52,5 %. Une série d'études a montré que 12,1 % des patients n'avaient pas de cancer lors de la coloscopie mais avaient reçu un diagnostic de cancer colorectal (cancer colorectal post-coloscopie, PCCRC) dans les 5 ans, dont 71 % à 86 % pouvaient être attribués à la négligence du endoscopiste 6, sept. Par conséquent, il est très important d'améliorer la qualité de l'examen endoscopique de routine tout en élargissant la technique endoscopique.

L'indice de contrôle de la qualité du coloscope peut refléter le niveau d'opération des médecins endoscopistes, et c'est un outil très important pour assurer la qualité du coloscope. L'examen et la rétroaction des données de contrôle de qualité de l'endoscopiste peuvent améliorer efficacement le taux de détection des lésions et garantir le haut niveau de qualité endoscopique. C'est la clé pour garantir la qualité de l'entéroscopie de mettre en avant l'indice de contrôle qualité qui peut refléter la qualité de l'intervention endoscopiste. Barclay a proposé en 2006 qu'il y avait une corrélation significative entre le temps de retrait de la coloscopie et le taux d'adénomes chez les patients, et leurs résultats ont été publiés dans le New England Journal of Medicine, avec un facteur d'impact de 70,67. Ensuite, il y avait 367 articles sur l'étude de la vitesse de retrait de l'entéroscopie. Aslinia a fait une analyse rétrospective de la corrélation entre l'incidence de la cécité atteinte par l'entéroscopie et le pronostic des patients, et a proposé l'incidence de la cécité atteinte comme indice de contrôle de qualité pour l'entéroscopie. D'autres indicateurs de contrôle de la qualité, tels que la propreté intestinale et le taux de détection des polypes, ont été publiés dans des revues internationales bien connues et inclus dans les lignes directrices pour réglementer la qualité du travail quotidien des médecins endoscopiques, ce qui a une grande importance clinique.

Cependant, malgré les indicateurs de contrôle de qualité mentionnés ci-dessus, les indicateurs de contrôle de qualité endoscopique existants sont sérieusement insuffisants. Selon une étude clinique multicentrique, les indicateurs actuels de contrôle de la qualité ne reflètent qu'environ 40 % de la différence des niveaux de détection des lésions entre les médecins endoscopiques. L'existence de ce phénomène indique que davantage d'indices de contrôle de la qualité sont nécessaires pour refléter pleinement la qualité des procédures endoscopiques. En tant qu'indice de contrôle de qualité reflétant la préparation intestinale, la propreté intestinale est un défaut fatal avec une forte subjectivité et une mauvaise cohérence entre les observateurs, par conséquent, la coloscopie existante nécessite des indicateurs de contrôle de qualité plus complets et objectifs pour refléter le niveau des médecins endoscopiques, afin d'assurer le qualité de la coloscopie.

Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès remarquables dans le domaine médical. Andre Esteva a utilisé un réseau de neurones profonds (DNN) pour classer le cancer de la peau avec une précision de niveau expert. Dans le domaine de l'endoscopie digestive, l'équipe projet au début a fait une énorme percée. En 2018, le modèle de surveillance de l'angle mort de la gastroscopie par intelligence artificielle développé par l'équipe du projet a considérablement réduit l'angle mort de l'endoscopie dans des essais cliniques contrôlés randomisés, les résultats ont été publiés dans la revue Gut avec un facteur d'impact de 17,94. En 2019, le modèle d'intelligence artificielle de l'équipe pour évaluer la propreté intestinale, publié dans la revue gastrogastrotestinal endoscopy avec un facteur d'impact de 7,23, a montré une meilleure précision d'image que celle de l'endoscopiste dans la compétition d'ordinateur humain. La même année, le projet a développé un modèle de surveillance de la vitesse de coloscopie basé sur l'algorithme de perception de Hasche et un modèle de surveillance du miroir de lames de coloscopie basé sur la classification des images, et a mené des essais cliniques contrôlés randomisés, le modèle a considérablement amélioré la capacité des coloscopistes à détecter les lésions. , L'étude a été publiée dans The Lancet Gastroenterology 18 avec un facteur d'impact de 12,87.

Sur la base de la riche base susmentionnée des premiers travaux, ainsi que de la forte demande actuelle dans le domaine du contrôle de la qualité de l'entéroscopie, nous avons l'intention de valider la vitesse de sortie de l'entéroscopie basée sur l'intelligence artificielle, la propreté de l'intestin et le modèle de lame d'entéroscopie développé par l'équipe du projet à travers une étude clinique multicentrique, pour évaluer la faisabilité et l'exactitude de la qualité de l'opération du médecin en tant qu'indice de contrôle de la qualité.