Verbetert AI-geassisteerde colonoscopie de detectie van adenoom bij het screenen van colonoscopie?

Er zijn verschillende onderzoeken die aantonen dat AI-geassisteerde colonoscopie kan helpen bij het identificeren en karakteriseren van poliepen die bij colonoscopie worden aangetroffen.

• Byrne et al. toonden aan dat hun AI-model voor real-time beoordeling van endoscopische videobeelden van colorectale poliepen een onderscheid kan maken tussen hyperplastische kleine poliepen versus adenomateuze poliepen met een gevoeligheid van 98% en een specificiteit van 83% (Byrne et al. GUT 2019)
• Urban et al ontwierpen en trainden diepe CNN's om poliepen in gearchiveerde video te detecteren met een ROC-curve van 0,991 en een nauwkeurigheid van 96,4%. Het totale aantal geïdentificeerde poliepen is aanzienlijk hoger, maar voornamelijk in de kleine poliepen (1-3 mm en 4-6 mm) (Urban et al. Gastro-enterol 2018)
• Wang et al. voerden een open, niet-geblindeerde studie uit waarbij opeenvolgende patiënten (n=1058) prospectief werden gerandomiseerd om diagnostische colonoscopie te ondergaan met of zonder AI-hulp. Ze ontdekten dat het AI-systeem de ADR verhoogde van 20,3% naar 29,1% en het gemiddelde aantal adenomen per patiënt van 0,31 naar 0,53. Dit was te wijten aan een hoger aantal gevonden verkleinwoordpoliepen terwijl er geen statistisch verschil was in groter adenoom. (Wang et al. GUT 2019). In deze studie sloten ze patiënten met IBD, CRC en colorectale chirurgie uit. De patiënten meldden zich met symptomen voor onderzoek in het ziekenhuis.

Tot op heden ontbreekt het aan grootschalige gerandomiseerde gecontroleerde studie met behulp van AI bij het opsporen van poliepen/adenoom in een screeningspopulatie. De correlatie van fecaal occult bloedonderzoek (FIT of FOBT) en het voordeel van AI-geassisteerde colonoscopie is niet onderzocht. Er is ook een gebrek aan informatie over het voordeel van AI-geassisteerde colonoscopie bij ervaren colonoscopist versus stagiair/assistent.