Detecção de pólipos colônicos por meio de um sistema de inteligência artificial (IA) de larga escala

A colonoscopia é o padrão-ouro para detecção e remoção de lesões pré-cancerosas, e tem demonstrado amplamente reduzir a mortalidade. No entanto, a taxa de falha de pólipos durante colonoscopias é de 22-28%, enquanto 20-24% das lesões perdidas são adenomas pré-cancerosos confirmados histologicamente. Para resolver essa deficiência, os pesquisadores propõem um novo sistema de detecção de pólipos baseado em aprendizado profundo, que pode alertar o operador em tempo real sobre a presença e localização de pólipos durante uma colonoscopia. Os investigadores apelidaram o sistema de DEEP: (DEEP) DEtection of Elusive Polyps. O sistema DEEP foi treinado em 3.611 horas de vídeos de colonoscopia derivados de duas fontes e foi validado em um conjunto de 1.393 horas de vídeo, provenientes de uma terceira fonte não relacionada. Para o conjunto de validação, a rotulagem da verdade básica foi fornecida por anotadores gastroenterologistas off-line, que puderam assistir ao vídeo em câmera lenta e pausar/retroceder conforme necessário; dois ou três anotadores especializados examinaram cada vídeo.

Este é um estudo piloto prospectivo, não cego e não randomizado de pacientes submetidos a triagem eletiva e colonoscopias de vigilância usando DEEP.

O objetivo do estudo é:

Avalie o:

1. Número de pólipos adicionais detectados pelo sistema DEEP em colonoscopia em tempo real.
2. Segurança pela avaliação prospectiva da taxa de eventos adversos durante o período do estudo atribuídos ou não ao uso do sistema DEEP.
3. Estabilidade do sistema DEEP medindo a taxa de falsos positivos (alarmes falsos) por colonoscopias 4 E examinar sua viabilidade e utilidade na prática clínica avaliando a experiência do usuário do colonoscopista ao usar o sistema DEEP em uma escala de 5 pontos.