Prestaties van kunstmatige intelligentie bij colonoscopie voor detectie van rechter colonpoliep: een gerandomiseerde gecontroleerde studie (AIRCOP)

Colorectale kanker (CRC) is de derde meest voorkomende kanker en blijft een van de belangrijkste doodsoorzaken onder neoplastische ziekten in de wereld. Screeningcolonoscopie met detectie en resectie van colorectale poliepen heeft de incidentie en mortaliteit van CRC verminderd.

Niettemin is colonoscopie een onvolmaakte screeningstest en wordt de effectiviteit ervan beïnvloed door een reeks variabelen, waaronder de vaardigheid en expertise van de endoscopist. Een aanzienlijk deel van de colorectale neoplasie wordt tijdens colonoscopische onderzoeken gemist. In de meeste onderzoeken varieerde het percentage interval-CRC onder alle CRC's van 2% tot 9% en kwam intervalkanker vaker voor in de rechter dikke darm. Intervalkanker kan het gevolg zijn van gemiste laesie, onvolledige verwijdering of nieuw ontwikkelde kanker. De meeste gemiste poliepen hebben een diameter kleiner dan 10 mm en zien er zittend of plat uit. Daarom worden sessiele gekartelde adenomen (SSA's), die voornamelijk in de rechter dikke darm voorkomen, gemakkelijk over het hoofd gezien omdat ze klein en zittend zijn.

Colonoscopie is minder effectief bij het screenen van rechtszijdige CRC's, voornamelijk vanwege het verhoogde aantal gemiste poliepen met een zittend of plat uiterlijk. De laatste jaren wordt kunstmatige intelligentie (AI) steeds vaker toegepast bij gastro-intestinale endoscopie, vooral bij de detectie van colorectale poliepen. In 2019 toonde het eerste prospectieve gerandomiseerde gecontroleerde onderzoek met 1058 patiënten en waarin het detectiepercentage van poliepen bij colonoscopie met of zonder AI werd vergeleken, een significant hoger detectiepercentage in de groep met AI (29,1% versus 20,3%). Andere eerdere prospectieve onderzoeken hebben aangetoond dat AI een groot potentieel heeft voor het verbeteren van de detectie van darmpoliepen.

Voor zover wij weten is dit het eerste onderzoek tot nu toe waarin de prestaties van de AI bij de detectie van rechter colonpoliepen worden geëvalueerd.

In deze studie willen we allereerst het percentage poliepdetectie in de rechter dikke darm met AI-ondersteunde colonoscopie (AIC) vergelijken met het percentage verkregen door de standaard (high-definition) colonoscopie (SC) bij patiënten die diagnostische colonoscopie ondergaan. Vervolgens zouden we de volgende eindpunten evalueren:

1. Vergelijking van de tijd die nodig is voor AIC versus SC (opnametijd)
2. Vergelijking van de histologische classificatie van alle poliepen die in elke groep zijn gedetecteerd
3. Vergelijking van het aantal rechter colonpoliepen dat in elke groep werd gedetecteerd
4. Er zal een subgroepanalyse worden uitgevoerd waarin de detectiesnelheid van colonpoliepen tussen de twee groepen wordt vergeleken, afhankelijk van de starttijd van de procedure (rekening houdend met de vermoeidheid van de operator).