人工知能支援大腸内視鏡検査における腺腫検出率

結腸直腸がん (CRC) は、世界で 3 番目に多いがんであり、がん関連死の 2 番目に多い原因です。 CRC スクリーニングは、がんに発展する前の前がん病変の検出と除去に使用されます。 大腸内視鏡検査は、他のスクリーニング検査よりも優れていると見なされているため、ゴールデン スタンダードとして使用されています。

大腸内視鏡検査のスクリーニングは、CRC 関連の死亡リスクの低下と関連しています。 内視鏡医が大腸内視鏡検査中に確実にポリープの組織病理学を決定することは不可能であるため、検出された前悪性病変は切除して組織学的検査に送る必要があります。 複数の研究により、ベースラインのスクリーニング大腸内視鏡検査での所見とフォローアップ大腸内視鏡検査での重篤な病変の発生率との間に強い関連性があることが示されています。 フォローアップ結腸内視鏡検査における腺腫、進行性腺腫、および癌の危険因子は、ベースラインスクリーニング結腸内視鏡検査における腺腫の多重度、サイズ、絨毛性、および高度の異形成である。

腺腫検出率 (ADR) は、1 人の内視鏡医が行った検査のうち、1 つまたは複数の腺腫が見つかった割合です。 これは、各内視鏡検査医および大腸内視鏡検査の主要な品質指標として広く受け入れられています。 ADR が間隔 CRC の発生率と逆相関するという強力な証拠があります。 ADR が 1.0% 増加するごとに、CRC を発症するリスクが 3.0% 減少します。 残念なことに、腺腫と進行した腺腫は見落とされることが多く、ADR は内視鏡医によって大きく異なります。 また、品質は一日を通して変化します。 離脱時間と ADR の両方が 1 日の終わりまでに減少し、それぞれ約 20% と 7% 減少します。 大腸内視鏡検査の質のわずかな改善は、CRC のスクリーニングの結果にとって非常に重要である可能性があります。

人工知能 (AI) は、追加の仮想の目として機能し、疲労、注意散漫、不正確な人間の視覚による知覚エラーを補正することで、パフォーマンスのばらつきを減らすことができます。 過去数年以内に、リアルタイムのコンピューター支援検出の有効性を調査するいくつかのランダム化比較試験 (RCT) が公開されました。 これらの中で、主要な結果として ADR を持つすべての RCT は、AI システムの支援なしの大腸内視鏡検査と比較して、AI の使用が有意に高い ADR に寄与することを示しています。

Repici等。内視鏡医の経験は、決定要因として小さな役割しか果たさないことが示されています。 それに対応して、Liu らによる以前の研究の結果。は、CADe システムが検出率の低い内視鏡医に役立つだけでなく、経験豊富な内視鏡医の ADR を高めることもできることを示しています。 カンバら。 al は、従来の結腸内視鏡検査と比較して、CADe 支援結腸内視鏡検査の腺腫未発見率 (AMR) が有意に低いことを報告しています。 これは、内視鏡医の専門知識のレベルとは無関係です。 他の研究では、AI はおそらく経験の浅い内視鏡医により多くの利益をもたらすと結論付けています。 ただし、経験の浅い内視鏡医が AI を使用した場合の影響を調査している研究は限られています。

ウォレスらによる最近の RCT によると、 AI を使用すると、AMR を約 50% 削減できますが、これは主に小さな (<10 mm) 平坦な腫瘍の検出が増加するためです。 この差は、相対的な減少が約 35% であった以前の研究よりもわずかに大きくなっています。 ただし、この研究では、見逃された小さなポリープ (<10 mm) に有意差はありませんでした。

システマティック レビューでは、従来の大腸内視鏡検査 (CC) と比較して、AI 支援大腸内視鏡検査 (AIC) の方が全体的な離脱時間は長いことが示されましたが、ADR と PDR もより高かったです。 当然のことながら、小さなポリープの検出が増えると、不要なポリペクトミーにつながる可能性があるため、大腸内視鏡検査の時間の延長や、AI システムを実装する場合の作業負荷の増加が懸念されます。 しかし、最近の 2 つの RCT では、CADe システムを使用することで、非腫瘍性ポリープの不要な切除が増加しなかったことが報告されています。

これまでの結果は有望であり、ポリープと腺腫の検出に関しては AIC が CC よりも優れていることを示唆しています。 コンピューター支援ポリープ検出 (CADe) システムを日常的に使用することで、間隔 CRC の発生率をさらに低下させることができますが、日常の臨床環境における AI の実際の影響を理解するには、大規模な多施設ランダム化試験からのより多くの臨床データが必要です。

経験豊富な内視鏡医と経験の浅い内視鏡医の両方の腺腫検出率 (ADR) に対するリアルタイム AI 支援 (GI Genius、Medtronic) の効果を調査するために、品質保証多施設 RCT を設計しました。 CADe システムがパフォーマンスの変動性を低減し、ADR を大幅に向上させることができるかどうかを調査したいと考えています。

この研究の全体的な目的は、大腸内視鏡検査における AI 支援が ADR を増加させることができるかどうかを調査することです。

この前向き多施設ランダム化比較試験（RCT）は、デンマークのリージョン・ジーランドにある 4 つの内視鏡検査ユニットで実施されます。 これらのユニットは、ジーランド大学病院 (Køge)、Nykøbing Falster 病院、Holbæk 病院、および Næstved 病院にあります。 Næstved Hospital を除くすべてのユニットは、全国の CRC スクリーニング プログラムに参加しています。

スクリーニング、診断、およびサーベイランス大腸内視鏡検査が予定されているすべての患者をスクリーニングします。 適格な患者は、内視鏡ユニットでの内視鏡医の正規分布に基づいて、専門家または非専門家の内視鏡医から大腸内視鏡検査を受けます。