人工知能は、大腸内視鏡検査の質を損なうことなく、高齢者の標準的な大容量腸調製レジメンの消費を減らすことができますか？国際的なマルチセンターランダム化比較試験。 (AIBP)

大腸内視鏡検査は、大腸がん（CRC）をスクリーニングするためのゴールドスタンダードであり、これは世界で3番目に多い癌であり、世界中で癌関連の死亡率の2番目の主要原因です。 大腸内視鏡検査中のポリペクトミーは、CRCの前駆体である腺腫性ポリープの除去が腺腫癌配列を中断することによりCRCの発生を防ぐため、CRCの長期発生率と死亡率の両方を減少させます。 高齢者が増えるにつれて、50年以上の個人向けの組織化されたCRCスクリーニングプログラムの幅広いグローバルな実装と同様に、治療、診断、監視の兆候のために、大腸内視鏡検査の需要が急速に増加しています。

腸の調製は、大腸内視鏡検査で重要な役割を果たします。なぜなら、それは手順の正確性に寄与する2つの重要な品質指標、つまりセカル挿管率（CIR）と腺腫検出率（ADR）に直接影響するからです。 結腸粘膜の完全な視覚化と結腸直腸病変の検出には、適切な腸の調製が不可欠です。 対照的に、不十分な腸の調製（IBP）は、より低いCIR、より長い手順時間、合併症のリスクの増加、腺腫ミス率の増加、および以前の繰り返し大腸内視鏡検査の必要性のために医療費の増加に関連しています。 これらの否定的な結果は、患者とヘルスケアシステムの両方に重大な負担をかけます。 IBPは世界中で一般的な問題であり、発生率は大腸内視鏡検査を受けている一般人口の11％から28％、高齢者では最大50％の範囲であると報告されています。

強化された腸の準備指示が推奨されます16。 効果的な戦略には、追加の指示、視覚補助具、漫画、小冊子、ビデオ、電話、短いメッセージサービス、スマートフォンアプリケーション、モバイルメッセンジャーの提供が含まれます。

過去10年間で、計算能力の指数関数的な増加、データストレージコストの削減、アルゴリズムの洗練度の向上、および電子健康データの可用性の向上がありました。 人工知能（AI）は、特に大腸内視鏡検査17のために、さまざまな医療環境で広く採用されています。

最近のメタ分析では、茶色の液体直腸排水がIBPの最も重要なリスク要因の1つであり、オッズが4.5倍以上増加することが報告されています。 何千もの直腸排水画像を使用して訓練されたいくつかの新たに開発された畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースのAIモデルは、大腸内視鏡検査の前に腸の準備を導くための効果的なツールとしてランダム化比較試験（RCT）で検証されています19,20。 患者教育に焦点を当てた強化された指示とは異なり、これらのAIモデルにより、患者は直腸排水画像を分析することにより、大腸内視鏡検査前の腸の調製の妥当性を予測することができます。

ある研究では、AIモデルは、写真例を使用して書面による指示を使用した自己評価の標準実践（SP）への腸の準備の妥当性を予測する際の同等のパフォーマンスを実証しました（AI：90.7％vs SP：91.5％、P = 0.976）。 VS 7.16±1.46、 p = 0.044）19。 別の研究では、AIモデルは、より高い腸の調製妥当性率（88.54％対65.59％、P <0.001）とより高い平均BBPSスコア（6.74±1.25対5.97±1.81、 p <0.001）SP 20のものよりも。 これらのAIモデルは、スマートフォンを介してアクセスできるモバイルアプリまたはWebサイトとして開発されました。 HKでは、全体的なスマートフォンの所有率は最近93％に急速に増加しました。65歳以上の個人の73％に対して、45〜64歳の人のうち99％です。 ソーシャルメディアの参加率は、年齢層で83％、45歳以上の年齢の人のうち78％でした。 AI腸の準備評価システムでは、患者は直腸排水の写真を撮影してアップロードするだけで、評価結果は同じページですぐに提供され、ソーシャルメディアよりも簡単に使用できます。 これは、高齢の人口であっても、スマートフォンベースのAI腸の準備評価システムを使用する可能性を示しています。 介護者は、AI評価でデジタルリテラシーが低い高齢者を支援できます。 一人で住んでいる人、機動性が限られている、または高度な病状がある人にとっては、通常の慣行は、入院患者大腸内視鏡検査でそれらを認めることです。 これは、病棟の看護師がAI評価を実行できることを意味します。

2つの研究では、腸の調製品質の向上におけるAIの有効性が報告されていますが、既存の研究にはいくつかの重要なギャップがあります。 第一に、ある研究では、約500人の患者20のサンプルサイズが比較的小さなサンプルサイズであり、両方の研究が単一の国で実施され、調査結果の一般化可能性が制限されました。 第二に、両方の研究におけるSPグループのベースラインADRは、25％23,24の国際品質ベンチマークを満たしていませんでした。 ある研究では、SPグループのベースライン腸の調製の妥当性はわずか65.6％で、平均BBPSスコアは5.97であり、どちらも推奨される標準23,25を下回っていました。 第三に、同じ研究では、直腸排水が患者またはAIの評価によってIBPとみなされた場合、スプリット3 L PEGレジメンの上に1 Lの治療用量を許可しました。 その結果、AIグループのより多くの患者が、SP Group20の患者と比較して合計4 L PEGを消費しました。 AIグループの腸の調製妥当性率の増加が、PEG投与量またはAIの使用が増加したことが原因であるかどうかは不明です。 第4に、両方の研究では、AIは腸の調製の妥当性を高めることができると報告したが、大腸内視鏡検査中の腺腫検出を促進する際の有効性を実証できなかった。 最後に、これら2つの研究で募集された患者のほとんどは、一般的に若く、健康で、進行した病状がなく、選択的外来大腸内視鏡検査を受けていたため、IBPの高リスク因子を持っていませんでした。

異なる腸の調製レジメンがありますが、特に高齢者では、適切な腸の調製品質を達成する上での安全性と有効性が高いため、高容量のPEGが最も一般的に使用されています16,26,27。 高齢者はまた、IBP18を発症するリスクが高くなっています。 この理由の1つは、不快な味覚9,27で大量のPEGレジメンを嫌い、耐えられない傾向があることです。 したがって、高齢者の大量のPEGレジメンの受け入れと忍容性を改善する必要があります。

私たちの知る限り、IBP18のリスクが高く、安全上の理由で標準的な大量のPEGを必要とする高齢者間の腸の準備の妥当性を維持しながら、大量のPEGの消費を減らす際のAI腸の調製評価の実現可能性と有効性を調査した研究はありませんでした。 さらに、大腸内視鏡検査前のAI腸調製評価の費用対効果はまだ調査されていません。 したがって、我々は、大規模な、国際的なマルチセンターランダム化比較試験（RCT）を実施して、腸の調製品質マトリックスを浸透させることなく、高齢者間の標準的な大量PEG PEGレジメンの消費量を減らす際に、AI腸調製評価システムの臨床的および費用対効果を評価することを目指しました。