AID 연구 2: 대장 선종 탐지를 위한 인공 지능 2

결장경 검사는 임상적으로 결장암(CRC) 검출 및 선종 폴립 제거를 위한 황금 표준으로 사용됩니다. 대장내시경이 암 관련 사망을 줄이는 데 성공했음에도 불구하고 대장내시경에서 놓친 실망스러운 수준의 선종이 있습니다. "Back-to-back" 대장내시경은 작은 선종(< 5mm)의 경우 27%, 직경 10mm 이상의 선종의 경우 6%의 상당한 누락률을 나타냈습니다. CT 대장조영술과 대장내시경 검사를 모두 수행한 연구에서는 크기가 10mm 이상인 폴립에 대한 대장내시경 검사 누락률이 12%까지 높을 수 있다고 추정합니다. 누락된 병변의 임상적 중요성은 이러한 병변이 궁극적으로 CRC로 진행될 수 있기 때문에 강조되어야 합니다.

인간의 시각적 인식의 한계와 피로, 주의 산만, 검사 중 주의력 수준과 같은 기타 인간 편견은 이러한 인식 오류를 증가시키고 이를 완화하는 방법은 용종 감지를 개선하고 CRC로 인한 사망률을 더욱 감소시키는 열쇠가 될 수 있습니다. 지난 몇 년 동안 내시경 이미지에서 폴립을 감지하기 위한 여러 CAD 시스템이 설명되었습니다. 그러나 대장내시경에서 전통적인 CAD 기술의 이점은 모순되는 것처럼 보이므로 궁극적으로 유용한 것으로 간주되도록 개선되어야 합니다. 인공 지능(AI), 딥 러닝(DL) 및 컴퓨터 비전의 최근 발전은 대장 내시경 중 폴립 감지를 지원할 수 있는 가능성을 보여주었습니다.

평균적으로 경험이 풍부한 내시경 의사(각각 2000회 미만의 선별 대장 내시경 검사를 수행함)가 내시경 절차를 수행합니다.