Précision de la caractérisation en temps réel dans la coloscopie assistée par intelligence artificielle

Le cancer colorectal (CCR) est le troisième cancer le plus fréquent et la deuxième cause de décès par cancer dans le monde. Le dépistage du CCR est utilisé pour la détection et l'élimination des lésions précancéreuses avant qu'elles ne se transforment en cancer. La coloscopie est considérée comme supérieure aux autres tests de dépistage et est donc utilisée comme étalon-or.

La coloscopie de dépistage est associée à un risque réduit de décès lié au CCR. Puisqu'il n'est pas possible pour un endoscopiste de déterminer avec certitude l'histopathologie du polype lors d'une coloscopie, les lésions pré-malignes détectées doivent être retirées et envoyées pour un examen histologique. Plusieurs études ont montré qu'il existe une forte association entre les résultats de la coloscopie de dépistage de base et le taux de lésions graves lors de la coloscopie de suivi. Les facteurs de risque d'adénome, d'adénome avancé et de cancer lors de la coloscopie de suivi sont la multiplicité, la taille, la villosité et la dysplasie de haut degré des adénomes lors de la coloscopie de dépistage initiale.

Au cours des dernières années, plusieurs essais contrôlés randomisés (RCT) portant sur l'efficacité de la détection assistée par ordinateur en temps réel ont été publiés. Des études ont montré que l'IA contribue à un taux de détection d'adénome (ADR) significativement plus élevé, par rapport aux coloscopies sans l'aide d'un système d'IA. Il y a eu des inquiétudes concernant le temps de coloscopie prolongé et l'augmentation de la charge de travail lors de la mise en œuvre du système d'IA, depuis la détection accrue de de petits polypes peuvent entraîner une polypectomie inutile.

Avec le développement des systèmes de caractérisation assistée par ordinateur des polypes (CADx), il est possible d'utiliser l'IA pour l'aide à la décision et pas seulement pour la détection. Il n'y a pas encore de preuve que le système CADx augmente la sensibilité pour les petits polypes néoplasiques lorsqu'il est utilisé par des endoscopistes non experts (accrédités pour la coloscopie standard), mais il peut améliorer la confiance des cliniciens et augmenter la spécificité du diagnostic optique (Barua et al) .

Les polypes diminutifs (1-5 mm) dans le côlon rectosigmoïde peuvent être laissés in situ lorsqu'ils sont diagnostiqués avec une confiance élevée avec une sensibilité d'au moins 90 % et une spécificité d'au moins 80 %. Pour mettre en œuvre la stratégie de résection et rejet, une sensibilité d'au moins 80 % est acceptable. Ceci est recommandé par la Société européenne d'endoscopie gastro-intestinale (ESGE) comme stratégie pour réduire l'ablation inutile de petits polypes avec un risque négligeable d'héberger un cancer. Bien que la stratégie de résection et de rejet soit considérée comme une méthode sûre et rentable, il est important d'être prudent avec les lésions du côlon droit en raison de leur potentiel malin.

Des systèmes CADx fiables pourraient permettre une élimination plus ciblée des polypes néoplasiques, tandis que de minuscules polypes non néoplasiques pourraient être laissés pour compte. La surcharge de travail potentielle due au système CADe pourrait donc théoriquement être évitée en ajoutant le système CADx.

Les résultats jusqu'à présent sont prometteurs, suggérant que la coloscopie assistée par IA est supérieure à la coloscopie conventionnelle en ce qui concerne la détection des polypes et des adénomes. Une amélioration continue des systèmes CADx pour différencier la pathologie des lésions colorectales est nécessaire, ainsi que des études cliniques supplémentaires pour évaluer la valeur potentielle du système CADx.

L'objectif général de cette recherche est d'étudier la qualité et les avantages possibles de l'assistance de l'IA en coloscopie. Espérons que cela puisse contribuer à un diagnostic et un traitement plus précis, sûrs et ciblés des patients à l'avenir.

Les chercheurs ont conçu une étude d'assurance qualité pour étudier l'effet de la coloscopie assistée par IA en temps réel avec le système CADx (GI Genius, Medtronic). Cette étude "REG-093-2022" est une sous-étude du RCT "REG-092-2022". Les chercheurs souhaitent évaluer la précision diagnostique du système CADx.