Desenvolvimento de inteligência artificial para diagnóstico de pólipos colorretais

O uso de inteligência artificial na detecção assistida por computador (CADe) para detectar pólipos (crescimentos pré-cancerígenos) durante a colonoscopia está ganhando cada vez mais interesse e aceitação com vários dispositivos já no mercado convencional. O investigador já sabe, por meio de trabalhos em outros países, que a detecção de mais pólipos resulta em um risco reduzido de câncer de intestino para o paciente submetido ao procedimento, nos anos seguintes à colonoscopia (ou seja, crescimentos pré-cancerígenos foram detectados e removidos). Isto formou a base dos programas nacionais de rastreio do cancro do intestino. Com o aumento da detecção de pólipos colorretais, há uma necessidade crescente de identificar corretamente a natureza do pólipo para informar o risco de câncer colorretal com o pólipo detectado e também o potencial risco futuro para o paciente. O diagnóstico preciso do pólipo também é necessário para determinar o modo correto de remoção - se isso exige a remoção (levando à conservação de custos e recursos em um clima atual desafiador), se a remoção endoscópica é possível e, em caso afirmativo, por qual procedimento, se a cirurgia é necessário.

Os dados publicados demonstram que aproximadamente um quarto dos pólipos colorretais removidos cirurgicamente em pacientes submetidos a grandes cirurgias eram benignos e, portanto, grandes cirurgias poderiam ter sido evitadas com esses pólipos removidos endoscopicamente, reduzindo o risco de complicações e preservação de órgãos para o paciente.

As técnicas atuais de diagnóstico de pólipos envolvem o uso e a interpretação de corantes especializados e endoscópios de ampliação que proporcionam o ganho de experiência com uma curva de aprendizado associada e maior tempo de procedimento. É por estas razões que, apesar de terem sido introduzidas na prática clínica, a utilização de tais técnicas é limitada e os métodos atuais de estratificação do risco de pólipos durante a colonoscopia sem IA são subótimos.

Os algoritmos atuais de IA para diagnóstico de pólipos (CADx) são limitados a classificações menores As plataformas CADx atuais diferenciam entre pólipos cancerosos e não cancerosos, o que tem valor limitado no fornecimento de um risco personalizado do paciente para câncer colorretal. O desenvolvimento de um algoritmo multiclasse é de maior complexidade do que uma classificação binária e requer maiores conjuntos de dados de treinamento e validação. Um algoritmo CADx robusto também deve envolver dados globais treináveis ​​para minimizar a introdução de vieses. É por estas razões que este é um estudo multicêntrico internacional planejado

Coleta prospectiva de dados:

Este estudo será conduzido juntamente com o atendimento habitual ao paciente, mas exigirá que a equipe de pesquisa insira os dados em um formulário de relatório seguro baseado na web (banco de dados REDCAP). Isto significa que os participantes serão submetidos exatamente ao mesmo procedimento, sem diferenças e sem visitas ou dados extras, do que teria ocorrido de outra forma. Os participantes serão aqueles pacientes que foram agendados para fazer uma colonoscopia pelos motivos padrão. Os pacientes serão convidados da forma usual para colonoscopia.

Eles poderão - sempre que possível - receber o PIS junto com a carta de nomeação (com até 6 semanas de antecedência). Ao chegarem à unidade de endoscopia, eles serão abordados por um membro da equipe de pesquisa e receberão uma cópia do PIS para leitura - até uma hora antes do procedimento. Eles receberão informações e explicações presenciais, antes do consentimento por escrito para permitir que seus dados sejam coletados no banco de dados. Como o estudo não requer qualquer alteração ou procedimentos adicionais, o investigador considera que uma abordagem inicial na chegada à unidade de endoscopia fornecerá tempo suficiente e apropriado para consentir, mesmo que o PIS não tenha sido lido com antecedência (embora seja enviado se possível). A única consideração adicional será o consentimento para a gravação do vídeo (nenhum dado identificável do paciente será transferido como parte deste aspecto).

Assim que a colonoscopia for concluída, não haverá visitas adicionais.