Rozpoznawanie polipów wspomagane przez interaktywne narzędzie do charakteryzacji urządzenia — badanie PREDICT (PREDICT)

Drobne polipy jelita grubego (≤ 5 mm) stanowią większość polipów wykrywanych podczas kolonoskopii, zwłaszcza w odcinku odbytniczo-esicy. Charakterystyka tych polipów za pomocą wirtualnej chromoendoskopii jest uznawana za kluczowy element innowacyjnych technik obrazowania. W rzeczywistości niewielkie polipy jelita grubego są bardzo częste i jeśli są zlokalizowane w okrężnicy odbytniczo-esiczej, stanowią bardzo niskie ryzyko złośliwości (0,3% ewolucji w kierunku zaawansowanego gruczolaka i do 0,08% ewolucji w kierunku raka inwazyjnego). Charakterystyka w czasie rzeczywistym pozwoliłaby zidentyfikować polipy o najniższym ryzyku (podtyp hiperplastyczny), pozostawić je in situ lub, w przypadku resekcji, nie wysyłać ich do badania histologicznego, co pozwoliłoby na ogromne oszczędności w kosztach związanych z opieką zdrowotną.

Ostatnio Komitet Technologiczny Amerykańskiego Towarzystwa Endoskopii Przewodu Pokarmowego (ASGE) ustanowił dokument Zachowanie i Włączenie Cennych Innowacji Endoskopowych (PIVI), specyficzny dla oceny histologicznej małych polipów jelita grubego w czasie rzeczywistym, w celu ustalenia referencyjnych progów jakości. Opracowano dwa standardy wydajności, aby kierować korzystaniem z zaawansowanego obrazowania:

1. w przypadku niewielkich polipów, które mają zostać usunięte i odrzucone bez oceny patologicznej, technologia endoskopowa (jeśli jest używana z dużą pewnością) stosowana do określenia histologii polipów o wielkości ≤ 5 mm, w połączeniu z oceną histopatologiczną polipów o wielkości > 5 mm, powinna zapewnić ≥ 90% zgodność w przydzielaniu okresów obserwacji po polipektomii w porównaniu z decyzjami opartymi na ocenie patologicznej wszystkich zidentyfikowanych polipów;
2. aby technologia mogła być wykorzystana do podjęcia decyzji o pozostawieniu podejrzeń hiperplastycznych polipów odbytniczo-esiczych o wielkości ≤ 5 mm na miejscu (bez resekcji), technologia powinna zapewniać ≥ 90% ujemnej wartości predykcyjnej (przy zastosowaniu z dużą pewnością) dla histologii gruczolakowatej .

Computer-Aided-Diagnosis (CAD) to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które pozwoliłoby na szybką i obiektywną charakterystykę tych zmian. GI Genius CADx został opracowany, aby pomóc endoskopistom w ich praktyce klinicznej w zakresie charakteryzacji polipów.