Długoterminowa skuteczność kolonoskopii wspomaganej sztuczną inteligencją w leczeniu nawrotów gruczolaka (ENDOAID-PRO)

W ostatnim czasie szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) i automatycznego wspomaganego komputerowo systemów wykrywania polipów (CADe) zrewolucjonizowały dziedzinę medycyny. W wielu badaniach klinicznych wykazano znaczące korzyści w wykrywaniu neoplazji jelita grubego za pomocą CADe w porównaniu ze standardową kolonoskopią. Ogólne działanie niepożądane i liczba gruczolaków wykrytych podczas kolonoskopii były stale wyższe. Wyniki CADe były spójne na różnych poziomach doświadczenia endoskopisty. Dzięki obiecującym danym stanowisko Światowej Organizacji Endoskopii (WEO) i Europejskiego Towarzystwa Endoskopii Gastrointestinalnej (ESGE) potwierdziło akceptację i wprowadzenie CADe do praktyki klinicznej. Jednak większość badań klinicznych wykazała jedynie korzyści netto w wykrywaniu niezaawansowanych gruczolaków o małej i średniej wielkości. Niedawne randomizowane badanie na dużą skalę nie wykazało żadnej różnicy w częstości wykrywania zaawansowanej neoplazji pomiędzy grupą CADe a grupą kontrolną. Co więcej, metaanaliza 21 randomizowanych badań wykazała, że ​​CADe jedynie poprawia skuteczność gruczolaka, ale nie poprawia jego wykrywania. Pozostaje wątpliwe, czy sztuczna inteligencja będzie w stanie pokonać wszystkie pułapki i wyzwania stojące przed standardowymi kolonoskopiami.

Jedną z głównych obaw przed powszechnym wdrożeniem kolonoskopii wspomaganej sztuczną inteligencją jest brak rzeczywistych, długoterminowych danych na temat skuteczności klinicznej profilaktyki PCCRC. Nie ma pewności, czy wykrycie i usunięcie małych, niezaawansowanych gruczolaków może przełożyć się na bezwzględne korzyści kliniczne. Z jednej strony, zgodnie z wytycznymi amerykańskiej grupy zadaniowej Multi-Society Task Force (USMSTF), pacjenci z bardziej niezaawansowanymi gruczolakami byliby klasyfikowani do grup zwiększonego ryzyka, co prowadziłoby do intensywniejszego monitorowania kolonoskopii, większego obciążenia usługami i wyższych kosztów opieki zdrowotnej. Z drugiej strony wysokiej jakości kolonoskopia wskaźnikowa charakteryzująca się mniejszą liczbą przeoczonych zmian i niskim ryzykiem PCCRC może zwiększyć pewność pacjentów i lekarzy co do wydłużania odstępów między obserwacjami, co w dłuższej perspektywie doprowadzi do ostatecznego zmniejszenia zapotrzebowania na usługi i wydatków. Niestety, większość aktualnej literatury skupiała się wyłącznie na wynikach krótkoterminowych i nie zajmowała się tym nierozwiązanym problemem. Dlatego pilnie uzasadnione jest utworzenie potencjalnej kohorty w świecie rzeczywistym w celu potwierdzenia długoterminowej skuteczności kolonoskopii wspomaganej sztuczną inteligencją.

W okresie od kwietnia 2021 r. do lipca 2022 r. nasza grupa zakończyła randomizowane, kontrolowane badanie w grupach równoległych w Hongkongu. [badanie ENDOAID-TRAIN; NCT04838951] 856 pacjentów poddawanych kolonoskopii przydzielono losowo w stosunku 1:1 do kolonoskopii z użyciem CADe (ENDO-AID, Olympus Co., Japonia) lub do kolonoskopii standardowej (kontrola). Nasze badanie wykazało, że kolonoskopie wspomagane sztuczną inteligencją mogą zwiększać ogólne działania niepożądane, szczególnie w przypadku gruczolaków o małej i średniej wielkości. Pozostaje wątpliwe, czy zwiększone wykrywanie i usuwanie niezaawansowanych gruczolaków można przełożyć na jakiekolwiek trwałe długoterminowe korzyści. Wpływ tego intensywnego nadzoru opartego na sztucznej inteligencji na populację ogólną i system opieki zdrowotnej również jest w dużej mierze nieznany. W tym projekcie badawczym naszym celem jest ocena długoterminowej skuteczności kolonoskopii wspomaganej sztuczną inteligencją w zakresie nawrotów gruczolaka i zapobiegania PCCRC, poprzez przeprowadzenie prospektywnego badania w świecie rzeczywistym z przedłużeniem podłużnym z randomizowanego badania.