EndoAim에 대한 전향적 연구: 대장 용종 진단을 위한 ASUS AI 솔루션

"배경 대만 건강증진청과 미국 암학회에 따르면 대장암은 대만에서는 암 관련 사망 중 3위, 미국에서는 2위를 차지합니다. 미국에서는 매년 약 90만명이 대장암으로 사망하고 있다. 암으로 진행되기 전 용종을 제거하면 대장암을 예방할 수 있다. 연구에 따르면 용종 발견률을 1%만 높여도 치명적인 대장암 위험을 5% 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.

대장내시경은 폴립 제거의 표준으로 간주됩니다. 그러나 이 절차는 기술적으로 까다롭고 시간이 많이 걸리며 고도로 숙련된 의사가 필요합니다. 연구에 따르면 대장내시경 검사 시 용종의 22~28%, 전암성 선종의 20~24%가 누락되는 것으로 나타났습니다. 주된 이유는 폴립이 너무 작거나 평평하여 감지하기 어렵거나 시술 중 결장의 불완전한 덮임을 포함합니다.

인공 지능(AI) 기술, 특히 의료 영상 분야의 최근 발전은 진단 지원에 큰 잠재력을 제공합니다. AI 지원 시스템은 이미지를 분석하여 의사가 대장내시경 검사 중에 용종을 보다 빠르고 정확하게 감지하고 진단할 수 있도록 돕습니다. 이는 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 의사의 업무량을 줄여 검사의 효율성을 높여줍니다.

대장내시경 검사에 AI 시스템을 구현하면 ADR(선종 발견률) 및 APC(대장내시경 검사당 선종)를 향상하는 동시에 폴립 특성 분석을 지원하여 의사가 치료 전략을 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 따라서 AI를 지원하는 대장내시경 시술은 안전성과 효율성을 모두 향상시킬 수 있습니다. ADR은 전통적으로 대부분의 연구에서 초점이 되어왔지만 APC는 모든 선종이 성공적으로 제거되었는지 여부에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공합니다. 따라서 본 연구에서는 APC를 주요 지표로 삼는다.

연구 설계 목표

본 연구는 대장내시경 검사 시 대장용종 진단에 있어 AI 보조 시스템(EndoAim)의 유효성을 평가하는 것을 목표로 한다. 구체적인 목표는 다음과 같습니다.

EndoAim을 사용하여 표준 대장내시경 검사와 AI 보조 대장내시경 검사의 효과를 비교합니다.

다양한 하위 그룹(선별검사 대 감시, 장 청결도, 의사 경험 및 용종 위치)에 걸쳐 EndoAim의 진단 성능을 평가합니다.

의의 기존 문헌을 바탕으로 이 연구는 대장 내시경 검사에 AI를 실제로 적용하는 추가 증거를 제공하고자 합니다. 엄격한 임상 시험 설계와 광범위한 데이터 분석을 통해 우리는 진단 지원에 있어 AI의 유용성에 대한 강력한 증거를 제공하고 더 광범위한 임상 적용을 지원하는 것을 목표로 합니다.

종점 1차 종점은 대장내시경검사당 선종(APC)입니다. 2차 평가변수에는 선종 검출률(ADR), 폴립 검출률(PDR), 양성예측도(PPV)가 포함됩니다. 이러한 지표는 대장내시경 검사에서 AI 지원 시스템의 효과에 대한 포괄적인 평가를 제공할 것입니다."