Precisão da caracterização em tempo real em colonoscopia assistida por inteligência artificial

O câncer colorretal (CCR) é o terceiro câncer mais comum e a segunda causa mais comum de morte relacionada ao câncer em todo o mundo. A triagem de CCR é usada para detecção e remoção de lesões pré-cancerosas antes que elas se transformem em câncer. A colonoscopia é considerada superior a outros testes de triagem e, portanto, é usada como padrão-ouro.

A colonoscopia de triagem está associada a um risco reduzido de morte relacionada ao CCR. Como não é possível para um endoscopista determinar com certeza a histopatologia do pólipo durante uma colonoscopia, as lesões pré-malignas detectadas devem ser removidas e enviadas para exame histológico. Vários estudos mostraram que há uma forte associação entre os achados na colonoscopia de triagem inicial e a taxa de lesões graves na colonoscopia de acompanhamento. Os fatores de risco para adenoma, adenoma avançado e câncer na colonoscopia de acompanhamento são multiplicidade, tamanho, vilosidade e displasia de alto grau dos adenomas na colonoscopia de triagem inicial.

Nos últimos anos, foram publicados vários ensaios clínicos randomizados (RCT) investigando a eficácia da detecção assistida por computador em tempo real. Estudos demonstraram que a IA contribui para uma taxa de detecção de adenoma (ADR) significativamente maior, em comparação com colonoscopias sem assistência de um sistema de IA. Houve preocupações sobre o tempo prolongado da colonoscopia e aumento da carga de trabalho ao implementar o sistema de IA, uma vez que o aumento da detecção de pequenos pólipos podem levar a polipectomia desnecessária.

Com o desenvolvimento de sistemas de caracterização de pólipos auxiliados por computador (CADx), é possível usar IA para suporte à decisão e não apenas para detecção. Ainda não há evidências de que o sistema CADx aumente a sensibilidade para pequenos pólipos neoplásicos quando usado por endoscopistas não especialistas (credenciados para colonoscopia padrão), mas pode melhorar a confiança dos médicos e aumentar a especificidade para o diagnóstico óptico (Barua et al) .

Pólipos diminutos (1-5 mm) no cólon retossigmóide podem ser deixados in situ quando diagnosticados com alta confiança com sensibilidade de pelo menos 90% e especificidade de pelo menos 80%. Para implementar a estratégia de ressecar e descartar, uma sensibilidade de pelo menos 80% é aceitável. Isso é recomendado pela Sociedade Europeia de Endoscopia Gastrointestinal (ESGE) como uma estratégia para diminuir a remoção desnecessária de pequenos pólipos com risco insignificante de abrigar câncer. Embora a estratégia de ressecar e descartar seja avaliada como um método seguro e custo-efetivo, é importante ter cautela com lesões no cólon direito devido ao seu potencial maligno.

Sistemas CADx confiáveis ​​podem permitir uma remoção mais direcionada de pólipos neoplásicos, enquanto pólipos não neoplásicos diminutos podem ser deixados para trás. A potencial carga de trabalho excessiva devido ao sistema CADe poderia, portanto, teoricamente ser evitada adicionando o sistema CADx.

Os resultados até agora são promissores, sugerindo que a colonoscopia assistida por AI é superior à colonoscopia convencional quando se trata de detecção de pólipos e adenomas. A melhoria contínua dos sistemas CADx na diferenciação da patologia das lesões colorretais é necessária, bem como estudos clínicos adicionais para avaliar o valor potencial do sistema CADx.

O objetivo geral desta pesquisa é investigar a qualidade e os possíveis benefícios da assistência de IA na colonoscopia. Esperançosamente, isso pode contribuir para um diagnóstico e tratamento mais preciso, seguro e direcionado de pacientes no futuro.

Os investigadores conceberam um estudo de garantia de qualidade para investigar o efeito da colonoscopia assistida por IA em tempo real com o sistema CADx (GI Genius, Medtronic). Este estudo "REG-093-2022" é um subestudo do RCT "REG-092-2022". Os investigadores desejam avaliar a precisão do diagnóstico do sistema CADx.