Real Life AI i polyppdeteksjon (RELIANT)

Nylig har det vært bemerkelsesverdige gjennombrudd i introduksjonen av dyplæringsteknikker, spesielt konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), for å hjelpe klinisk diagnose innen forskjellige medisinske felt. En av disse enhetene med kunstig intelligens (AI) for å diagnostisere kolonpolypper under koloskopi ble lansert i oktober 2019. Den tiltenkte bruken er å fungere som et supplement til endoskopisten under en koloskopi med det formål å fremheve områder med visuelle egenskaper som samsvarer med ulike typer slimhinneavvik.

Det er viktig å vite om dyplæringsalgoritmer virkelig kan hjelpe endoskopister under koloskopier. Flere studier har allerede tatt opp dette problemet med ulike tilnærminger og resultater. En vanlig ulempe med denne typen Machine vs Human retrospektive studier er imidlertid endoskopistisk skjevhet. Det genereres vanligvis på grunn av menneskelig naturlig konkurranseånd mot maskin eller menneskelig avslapning på grunn av AI-avhengighet. Dette kan ha betydning for de samlede resultatene.

Etterforskerne utførte koloskopier med bruk av et kommersielt tilgjengelig AI-system for å oppdage kolonpolypper og registrerte dem under klinisk rutine. I tillegg fra mars 2019 til mai 2019 ble 120 koloskopivideoer utført og tatt prospektivt uten bruk av AI.

I denne studien planlegger etterforskerne å sammenligne de to videosettene retrospektivt angående polyppdeteksjonshastigheten, tilbaketrekningstiden og polyppidentifikasjonsegenskapene til AI-systemet.