Previsão in vivo auxiliada por computador de histologia de pólipos em colonoscopia de luz branca

O diagnóstico óptico visa prever a histologia de um pólipo com base em suas características endoscópicas. Esta prática poderia evitar a análise histopatológica e reduzir os custos derivados. Sob essa premissa, a Sociedade Americana de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE), em sua declaração Preservation and Incorporation of Valuable endoscopic Innovations (PIVI), estabeleceu um limiar diagnóstico para avaliação endoscópica em tempo real de pólipos diminutos. A justificativa para sua implementação é que a prevalência de histologia avançada em pólipos < 5mm é muito baixa (0,5%).

Vários estudos demonstraram que o diagnóstico óptico de pequenos pólipos é seguro e viável na prática clínica e comparável ao padrão-ouro atual, a histopatologia. No entanto, a precisão do diagnóstico óptico mostrou-se insuficiente em práticas baseadas na comunidade ou em mãos não especializadas e o diagnóstico é ainda mais difícil em pólipos diminutos < 3 mm em que a discrepância entre o diagnóstico endoscópico e patológico é de cerca de 15 %.

A Inteligência Artificial (IA) surgiu como uma ferramenta de auxílio para a caracterização de pólipos.

Com o objetivo de melhorar o diagnóstico óptico usando métodos de IA, propomos uma abordagem híbrida que combina DL com características de pólipos indicados manualmente por endoscopistas (HybridAI).