Estudo clínico sobre a precisão da endocitoscopia assistida por IA em tempo real no diagnóstico de pólipos diminutos colorretais

O câncer colorretal (CCR) é o terceiro tumor maligno mais comum no mundo e a segunda maior causa de morte relacionada ao câncer [1]. A colonoscopia é considerada o método preferido de rastreamento do câncer colorretal, e a detecção precoce e ressecável de lesões neoplásicas colorretais pode reduzir significativamente a morbimortalidade do câncer colorretal. Nos últimos anos, com o desenvolvimento contínuo das técnicas de diagnóstico endoscópico e a padronização e fortalecimento da formação do endoscopista, a taxa de detecção de pólipos colorretais tem aumentado ano a ano. À medida que o número de excisões endoscópicas aumenta, os custos associados à excisão endoscópica e ao diagnóstico patológico de amostras excisadas aumentam ano a ano. Os resultados da pesquisa mostraram que cerca de 90% dos pólipos detectados eram pólipos pequenos (6-9 mm) e pólipos diminutos (≤5 mm), e quase metade deles eram pólipos não neoplásicos, portanto a ressecção endoscópica e o exame histopatológico não foram necessários [ 2, 3]. A fim de reduzir o exame anatomopatológico e o tratamento endoscópico desnecessários, a Sociedade Americana de Endoscopia Digestiva propôs estratégias de PIVI: estratégias "excisar e descartar" e "diagnosticar e não extirpar".

A endocitoscopia é um tipo de endoscopia de ultra-alta ampliação. Combinado com coloração química e tecnologia de imagem de banda estreita, os endoscopistas podem observar e julgar a morfologia nuclear, a morfologia do ducto glandular e a morfologia microvascular das lesões colorretais a olho nu, realizando assim o propósito da biópsia em tempo real in vivo. No entanto, é necessário muito acúmulo de experiência para melhorar a precisão do julgamento das imagens endoscópicas, e os médicos endoscópicos têm certos julgamentos subjetivos e erros no processo de julgamento dos resultados. Portanto, para resolver este problema, a Inteligência Artificial (IA) é proposta clinicamente. Nosso centro desenvolveu um sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial baseado em endocitoscopia para auxiliar a endocitoscopia no julgamento da natureza das lesões colorretais. No entanto, faltam dados clínicos relevantes para saber se este sistema de diagnóstico assistido por inteligência artificial é preciso no julgamento da natureza dos pólipos diminutos colorretais e se é adequado para promoção e aplicação generalizada da estratégia PIVI. Este estudo pretende realizar este estudo clínico para verificar a acurácia diagnóstica desta inteligência artificial no diagnóstico de pólipos diminutos colorretais.