La colonscopia assistita dall'intelligenza artificiale migliora il rilevamento dell'adenoma nella colonscopia di screening?

Esistono diversi studi che dimostrano che la colonscopia assistita dall'intelligenza artificiale può aiutare a identificare e caratterizzare i polipi trovati sulla colonscopia.

• Byrne et al. hanno dimostrato che il loro modello AI per la valutazione in tempo reale delle immagini video endoscopiche del polipo colorettale può distinguere tra polipi minuscoli iperplastici e polipi adenomatosi con una sensibilità del 98% e una specificità dell'83% (Byrne et al. GUT 2019)
• Urban et al hanno progettato e addestrato CNN profonde per rilevare i polipi nei video archiviati con una curva ROC di 0,991 e una precisione del 96,4%. Il numero totale di polipi identificati è significativamente più alto ma principalmente nei piccoli (1-3 mm e 4-6 mm polipi) (Urban et al. Gastroenterolo 2018)
• Wang et al. hanno condotto uno studio aperto, non in cieco, su pazienti consecutivi (n=1058) randomizzati in modo prospettico per sottoporsi a colonscopia diagnostica con o senza l'assistenza dell'AI. Hanno scoperto che il sistema AI ha aumentato le ADR dal 20,3% al 29,1% e il numero medio di adenomi per paziente da 0,31 a 0,53. Ciò era dovuto a un numero più elevato di polipi minuscoli trovati mentre non vi era alcuna differenza statistica nell'adenoma più grande. (Van et al. GUT 2019). In questo studio, hanno escluso i pazienti con IBD, CRC e chirurgia colorettale. I pazienti si sono presentati con sintomi in ospedale per accertamenti.

Ad oggi, mancano studi controllati randomizzati su larga scala che utilizzino l'assistenza dell'intelligenza artificiale nel rilevamento di polipi/adenomi in una popolazione di screening. La correlazione del test del sangue occulto nelle feci (FIT o FOBT) e il vantaggio della colonscopia assistita da IA ​​non è stata studiata. C'è anche una mancanza di informazioni sui benefici della colonscopia assistita da IA ​​nel colonscopista esperto rispetto al tirocinante/residente.