선별검사 환경에서 후속 환자의 컴퓨터 보조 대장내시경 검사의 추가 종양 발생률 평가 (GENIAL-CO FU)

ko 대장내시경 검사가 대장 종양 발견을 위한 참조 표준으로 간주되는 경우에도 폴립은 여전히 ​​누락됩니다. 대규모 관리 코호트 또는 사례 대조 연구에서 초기 대장내시경 후 암의 위험은 상대적으로 낮은 폴립/선종 발견률에 의해 독립적으로 예측되는 것으로 나타났습니다. 내시경 전문의의 선종 발견율은 대장내시경 후 간암 발생 위험과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났습니다. FIT 양성 인구 집단에서 진행성 신생물의 유병률이 매우 높다는 점을 고려할 때, 최적이 아닌 대장내시경 품질로 인해 대장내시경 검사 후 간격암이 발생할 위험이 상당할 수 있습니다. 따라서 이용 가능한 증거는 내시경 검사의 정확성을 높이기 위해 고안된 재교육 중재 및 혁신적인 기술 채택을 기반으로 선종 발견율을 향상시키기 위한 노력의 구현을 정당화합니다. 요즘 인공 지능(AI)에 대한 관심과 조사가 높아지고 있습니다. , 의료 진단 및 치료의 질을 향상시키는 것으로 보이기 때문입니다. 위장 내시경 분야에서는 지금까지 대장 내시경 검사에서 AI의 두 가지 잠재적 역할, 즉 자동 폴립 검출(CADe)과 자동 폴립 조직 특성 분석(CADx)이 조사되었습니다. CADe는 대장내시경 검사 중 용종을 놓칠 가능성을 최소화하여 선종 발견율(ADR)을 향상시키고 잠재적으로 간암 발병률을 감소시킵니다. GI Genius는 본 임상시험에 사용될 AI 소프트웨어입니다. 이 소프트웨어는 Medtronic Inc.(아일랜드 더블린)에 의해 개발되었으며 내시경 의사가 실시간으로 점막 병변(예: 편평한 병변을 포함하여 폴립 및 선종)을 감지할 수 있도록 대장 내시경 검사 절차의 보조 장치로 사용하도록 고안되었습니다. 폴립형) 형태) 표준 스크리닝 및 감시 내시경 점막 평가 중. 진단 수단으로 조직병리학적 샘플링을 대체하려는 의도는 없습니다.

본 연구의 목적은 CADe 대장내시경을 사용하여 얻은 진단 결과를 표준 대장내시경(SC)으로 얻은 진단 결과와 비교하는 것이었습니다. 진행 위험이 작은 선종보다 큰 경우 더 높기 때문에, 큰 신생물의 누락률을 줄이는 데 있어 새로운 기술의 구체적인 기여는 연구에서 평가할 중요한 결과를 나타냅니다. 또한, 톱니 모양 및 편평 병변의 높은 미스율과 초기 대장내시경 후 CRC 위험 증가의 연관성을 고려하여 이러한 병변의 미스율을 줄이는 데 있어 새로운 기술의 이점을 평가할 것입니다.