GastroBot: применение искусственного интеллекта для подготовки кишечника

Актуальность темы Колоректальный рак (КРР) является третьей по частоте опухолью, наиболее частой опухолью желудочно-кишечного тракта и второй причиной смерти от рака. (1) Более чем в 80-90% случаев КРР имеет предвестник поражения, аденоматозный полип или аденому, которые медленно прогрессируют до КРР. Колоноскопия считается золотым стандартом ее профилактики, поскольку позволяет выявить и вылечить ее начальную форму. (2) Принимая это во внимание, было описано несколько показателей качества колоноскопии, таких как частота интубации слепой кишки, время вывода и частота обнаружения аденомы/полипа (ADR), что является последним наиболее важным показателем, коррелирующим с риском CRC. (3)

Поэтому, чтобы снизить заболеваемость CRC, мы должны сосредоточиться на улучшении ADR. Для этой цели было описано множество методов, таких как повышение уровня образования и подготовки эндоскопистов, раздельное дозирование подготовки кишечника, время вывода > 9 минут и второй вид правой толстой кишки, использование эндоскопии высокого разрешения в белом свете, Endocuff Vision, эндоскоп G-EYE или Искусственный интеллект. (2, 4) Однако общим для всех этих методов является необходимость оптимальной визуализации слизистой оболочки кишечника, что зависит от очищения кишечника. (3,4)

Проблема Подсчитано, что около 20% колоноскопий имеют неадекватную подготовку. (5) Это связано с длительными процедурами и меньшим выявлением аденом, сокращает интервалы скрининга, увеличивает затраты и риск осложнений. Это вызывает недовольство пациента и врача судебно-медицинскими конфликтами. (6) Идеальный метод очищения должен быть безопасным, хорошо переносимым и эффективным, однако ни один из существующих вариантов не соответствует этим характеристикам. Основной причиной неправильного очищения (80% случаев) является несоблюдение инструкций по приготовлению и в основном из-за непереносимости перорального раствора. (7,8)

Было предложено несколько стратегий для улучшения качества подготовки кишечника. Как и в других областях, мобильные медицинские приложения были разработаны для повышения приверженности к препаратам для подготовки кишечника, улучшая качество подготовки кишечника. Тем не менее, приверженность мобильным медицинским приложениям также является критерием качества и нерешенной проблемой, которую необходимо решить с помощью этой новой технологии. Кроме того, как и любое другое мобильное приложение, мобильные медицинские приложения должны быть совместимы с определенными устройствами. GastroBot — это новая технология, основанная на искусственном интеллекте, которая позволяет с помощью программного бота проводить персонализированное наблюдение за очищением кишечника пациента, советуя пациенту преодолеть непредвиденные обстоятельства, возникающие при подготовке, которые в других обстоятельствах могли бы привести к провал этого.

Цель Основной целью данного исследования является определение улучшения подготовки кишечника после помощи GastroBot по сравнению с традиционным объяснением. В качестве вторичной цели это исследование также преследует цель определить частоту обнаружения аденомы и полипа (ADR и PDR соответственно), переносимость препаратов для подготовки кишечника и функциональность GastroBot.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Дизайн исследования Тип исследования. Ниже приводится перекрестное простое слепое и одноцентровое контролируемое рандомизированное исследование. Будут созданы две группы: группа подготовки кишечника с помощью GastroBot (группа GB) и группа подготовки кишечника с традиционной помощью (группа C).

Параметр. Это будет проводиться у последовательных пациентов с показаниями к препаратам для подготовки кишечника перед проведением колоноскопии с интубацией слепой кишки в Институте гастроэнтерологии и эндоскопии де Аванзада (IGEA), Больнице медицинской ассоциации (HAM) «Dr. Фелипе Гласман», Баия-Бланка, провинция Буэнос-Айрес, Аргентина. Протокол исследования и форма согласия были одобрены Институциональным наблюдательным советом (IRB) и будут проводиться в соответствии с Хельсинкской декларацией. Пациенты подписывают информированное согласие.

Вмешательство Клинический координатор будет отвечать за рандомизацию пациентов. Пациенты обеих исследуемых групп будут получать однотипный препарат с полиэтиленгликолем в разделенной дозе, устанавливая время приема по трем временным отрезкам (8-11 часов, 23-14 часов, 14-16 часов). Группа C получит инструкции в письменном виде без предварительной индивидуальной консультации. Группа GB получит инструкции через приложение WhatsApp, руководствуясь программным ботом с многочисленными и персонализированными альтернативными инструкциями в зависимости от результатов. Эндоскопист проведет эндоскопию, оценив первичные и вторичные конечные точки вслепую для исследовательской группы пациента.

Размер выборки Учитывая долю недостаточных BBPS (<6) среди группы приложений (7,7%) по сравнению с контрольной группой (16,9%) описанный Walter B et al (2021), мы рассчитали размер выборки из 194 случаев на исследовательскую группу, чтобы определить двустороннюю разницу в BBPS между группой GB и группой C со статистической мощностью 80%.

Статистический анализ Исходные характеристики будут сравниваться между группой больных и контрольной группой с использованием критерия Хи-квадрат Фишера для категориальных переменных, а для продолжающихся переменных будет использоваться критерий Манна-Уитни. Значение P менее 0,05 будет считаться статистически значимым. Весь статистический анализ будет выполняться с использованием последней доступной версии статистической программы R (R Foundation for Statistical Computing; Вена, Австрия).

Ограничения Протокол будет выполняться только в одном центре шестью эндоскопистами. Это простое слепое исследование. Пациенты будут знать, используют они (или нет) новый инструмент для повышения качества подготовки кишечника.