Colonscopia assistita dall'intelligenza artificiale nella rilevazione e caratterizzazione delle lesioni del colon-retto

Il carcinoma del colon -retto (CRC) mostra attualmente, secondo Globocan, un'incidenza di 19,5 individui per 100.000 abitanti in entrambi i sessi, essendo il terzo cancro più comune negli uomini e il secondo nelle donne, che rappresenta la terza principale causa di morte sia negli uomini che nelle donne.

Secondo il registro Globocan dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS), si stima che il CRC sia il terzo tipo più comune di cancro in tutto il mondo, responsabile del 10%di tutti i casi di cancro di nuova diagnosi, corrispondenti a 1.931.590 casi nel 2020, preceduto solo dal carcinoma polmonare (11,4%) e dal cancro al seno (11,7%). Il CRC è la seconda principale causa di mortalità per il cancro (9,4%; 935.173 casi nel 2020), a seguito solo del cancro al polmone, che rappresenta il 18% delle decessi per il cancro a livello globale.

In Brasile, secondo i dati del National Cancer Institute (INCA), CRC rispecchia l'incidenza globale, essendo il secondo cancro più comune per sesso.

La colonscopia è il metodo di screening CRC più accurato, con sensibilità che raggiunge il 100% nella rilevazione di lesioni del colon -retto. Secondo gli studi, per ogni aumento dell'1% del tasso di rilevamento dell'adenoma, vi è una riduzione del 5% della mortalità CRC, evidenziando l'importanza di eseguire la colonscopia per rilevare lesioni del colon -retto, in particolare gli adenomi.

Di conseguenza, con il progresso della tecnologia, sono stati sviluppati nuovi endoscopi ad alta definizione con cromoscopia virtuale e ingrandimento delle immagini per aumentare i tassi di rilevamento dell'adenoma. Più recentemente, la colonscopia assistita da AI ha guadagnato importanza nell'aiutare a prevenire la CRC in alcuni centri medici in tutto il mondo, come in Giappone.

In uno studio multicentrico con 700 pazienti nel 2019, è stato dimostrato un tasso di rilevamento di adenoma significativamente più elevato con colonscopia assistita dall'AI rispetto alla colonscopia standard (54,8% contro 40,4%). Successivamente, è stata condotta una sperimentazione clinica randomizzata in doppio cieco con 1.058 pazienti, confrontando la colonscopia standard con la colonscopia assistita dall'AI. Il risultato è stato un tasso di rilevamento dell'adenoma del 29% per la colonscopia assistita dall'AI e il 20% per la colonscopia standard, con la differenza statisticamente significativa. Altri due studi che hanno confrontato la colonscopia assistita dall'IA e la colonscopia standard hanno mostrato risultati simili.

Tuttavia, quando si analizzano l'accuratezza dei sistemi di intelligenza artificiale nella caratterizzazione delle lesioni del colon -retto, in letteratura si osservano diversi risultati. Da un lato, gli studi giapponesi riportano accuratezze superiori al 90% nella caratterizzazione delle lesioni neoplastiche e non neoplastiche con intelligenza artificiale, mentre altri studi, come lo studio olandese e lo studio tedesco, hanno riscontrato accurazioni rispettivamente del 74,4% e dell'84,7%, risultano significativamente più in basso rispetto agli studi giapponesi.

Pertanto, date non solo le differenze nei risultati ottenuti da vari autori, ma anche le differenze nella popolazione e la mancanza di studi sulla colonscopia assistita ai paesi in via di sviluppo, l'obiettivo di questo lavoro è valutare il tasso di rilevamento dell'adenoma della colonscopia assistita dagli A-assistita e valutare l'accuratezza dell'intelligenza artificiale nelle lesioni coloraterali.