A colonoscopia assistida por IA melhora a detecção de adenomas na colonoscopia de triagem?

Existem vários estudos mostrando que a colonoscopia assistida por IA pode ajudar na identificação e caracterização de pólipos encontrados na colonoscopia.

• Byrne et al demonstraram que seu modelo de IA para avaliação em tempo real de imagens de vídeo endoscópicas de pólipos colorretais pode diferenciar entre pólipos diminutos hiperplásicos e pólipos adenomatosos com sensibilidade de 98% e especificidade de 83% (Byrne et al. GUT 2019)
• Urban et al projetaram e treinaram CNNs profundas para detectar pólipos em vídeo arquivado com uma curva ROC de 0,991 e precisão de 96,4%. O número total de pólipos identificados é significativamente maior, mas principalmente nos pequenos (pólipos de 1-3mm e 4-6mm) (Urban et al. Gastroenterol 2018)
• Wang et al conduziram um estudo aberto e não cego de pacientes consecutivos (n=1.058) randomizados prospectivamente para serem submetidos a colonoscopia diagnóstica com ou sem assistência de IA. Eles descobriram que o sistema AI aumentou a RAM de 20,3% para 29,1% e o número médio de adenomas por paciente de 0,31 para 0,53. Isso ocorreu devido a um maior número de pólipos diminutos encontrados, enquanto não houve diferença estatística no adenoma maior. (Wang e cols. GUT 2019). Neste estudo, eles excluíram pacientes com DII, CCR e cirurgia colorretal. Os pacientes apresentaram sintomas ao hospital para investigação.

Até o momento, faltam estudos controlados randomizados em grande escala usando assistência de IA na detecção de pólipos/adenoma em uma população de triagem. A correlação do teste de sangue oculto nas fezes (FIT ou FOBT) e a vantagem da colonoscopia assistida por IA não foi investigada. Há também uma falta de informação sobre o benefício da colonoscopia assistida por IA em colonoscopistas experientes versus estagiários/residentes.