Colonoscopia assistida por inteligência artificial na detecção e caracterização de lesões colorretais

Atualmente, o câncer colorretal (CRC) mostra, de acordo com Globocan, uma incidência de 19,5 indivíduos por 100.000 habitantes em ambos os sexos, sendo o terceiro câncer mais comum em homens e o segundo nas mulheres, representando a terceira principal causa de morte em homens e mulheres.

De acordo com o Registro Globocan da Organização Mundial da Saúde (OMS), estima -se que a CRC seja o terceiro tipo mais comum de câncer em todo o mundo, responsável por 10%de todos os casos de câncer recém -diagnosticados, correspondendo a 1.931.590 casos em 2020, precedidos apenas por câncer de pulmão (11,4%) e câncer de mama (11,7%). A CRC é a segunda principal causa de mortalidade por câncer (9,4%; 935.173 casos em 2020), após apenas câncer de pulmão, responsável por 18% das mortes por câncer em todo o mundo.

No Brasil, de acordo com dados do National Cancer Institute (INCA), o CRC reflete a incidência global, sendo o segundo câncer mais comum por sexo.

A colonoscopia é o método de triagem de CRC mais preciso, com sensibilidade atingindo 100% na detecção de lesões colorretais. Segundo estudos, para cada aumento de 1% na taxa de detecção de adenoma, há uma diminuição de 5% na mortalidade por CRC, destacando a importância da realização de colonoscopia para detectar lesões colorretais, especialmente adenomas.

Consequentemente, com o avanço da tecnologia, novos endoscópios de alta definição com cromoscopia virtual e ampliação da imagem foram desenvolvidos para aumentar as taxas de detecção de adenoma. Mais recentemente, a colonoscopia assistida por AA vem ganhando destaque ao ajudar a prevenir a CRC em alguns centros médicos em todo o mundo, como no Japão.

Em um estudo multicêntrico com 700 pacientes em 2019, uma taxa de detecção de adenoma significativamente mais alta foi demonstrada com colonoscopia assistida por IA em comparação com a colonoscopia padrão (54,8% vs. 40,4%). Posteriormente, foi realizado um ensaio clínico randomizado e duplo-cego com 1.058 pacientes, comparando a colonoscopia padrão com a colonoscopia assistida por IA. O resultado foi uma taxa de detecção de adenoma de 29% para a colonoscopia assistida por IA e 20% para a colonoscopia padrão, com a diferença estatisticamente significativa. Dois outros estudos comparando a colonoscopia assistida por IA e a colonoscopia padrão mostraram resultados semelhantes.

No entanto, ao analisar a precisão dos sistemas de IA na caracterização de lesões colorretais, diferentes resultados são observados na literatura. Por um lado, os estudos japoneses relatam precisões acima de 90% na caracterização de lesões neoplásicas e não neoplásicas com inteligência artificial, enquanto outros estudos, como o estudo holandês e o estudo alemão, encontraram precisões de 74,4% e 84,7%, respectivamente, resultados significativamente mais baixos em comparação com os estudos japoneses.

Portanto, dadas não apenas as diferenças nos resultados obtidos por vários autores, mas também as diferenças na população e a falta de estudos na colonoscopia assistida por AA nos países em desenvolvimento, o objetivo deste trabalho é avaliar a taxa de detecção de adenoma de colonoscopia assistida por AA e avaliar a precisão da inteligência artificial na caracterização de lesões colorretais.