Real Life AI in poliepdetectie (RELIANT)

Onlangs zijn er opmerkelijke doorbraken geweest in de introductie van deep learning-technieken, met name convolutionele neurale netwerken (CNN's), ter ondersteuning van klinische diagnose op verschillende medische gebieden. Een van deze apparaten met kunstmatige intelligentie (AI) om colonpoliepen te diagnosticeren tijdens colonoscopie werd gelanceerd in oktober 2019. Het beoogde gebruik is om te werken als een aanvulling op de endoscopist tijdens een colonoscopie met als doel gebieden te markeren met visuele kenmerken die consistent zijn met verschillende soorten slijmvliesafwijkingen.

Het is essentieel om te weten of deep learning-algoritmen endoscopisten echt kunnen helpen tijdens colonoscopieën. Verschillende onderzoeken hebben dit probleem al aangepakt met verschillende benaderingen en resultaten. Een veelvoorkomend nadeel van dit soort Machine vs Human retrospectieve studies is echter de vooringenomenheid van endoscopisten. Het wordt meestal gegenereerd vanwege de menselijke natuurlijke competitieve geest tegen machine of menselijke ontspanning vanwege de afhankelijkheid van AI. Dit kan een effect hebben op de algehele resultaten.

De onderzoekers voerden colonoscopieën uit met behulp van een in de handel verkrijgbaar AI-systeem om darmpoliepen te detecteren en registreerden deze tijdens de klinische routine. Bovendien werden van maart 2019 - mei 2019 120 colonoscopievideo's gemaakt en prospectief vastgelegd zonder het gebruik van AI.

In deze studie zijn de onderzoekers van plan om die twee videosets achteraf te vergelijken met betrekking tot de poliepdetectiesnelheid, wachttijd en poliepidentificatiekenmerken van het AI-systeem.