Real-World Validering av ett Artificiell Intelligens Characterization Support (CADx) System

Koloskopi är för närvarande guldstandarden för screening för CRC. En 1% ökning av adenomdetektionsfrekvensen (ADR) uppskattas vara associerad med en 3% minskad risk för intervall CRC. AI-system kan grovt delas in i CADe (för detektion) och CADx (för diagnos eller förutsägelse av polyphistologi i samband med koloskopi). CADe har studerats omfattande, med flera randomiserade kontrollerade studier och metaanalyser som visar en högre ADR när CADe används jämfört med kontrollgrupperna utan CADe.

Förutom biverkningen är förutspådd polyphistologi en nyckelkomponent i utförandet av koloskopi eftersom detta gör det möjligt för läkaren att fatta ett beslut angående dess hantering, enligt beskrivningen ovan. I detta avseende används ofta bildförstärkt endoskopi (IEE) för att hjälpa läkare att avgöra om kolorektala polyper som hittas vid koloskopi är neoplastiska eller hyperplastiska. Den vanligaste klassificeringen utan förstoring är NBI International Colorectal Endoscopic (NICE), medan Japan NBI Expert Team (JNET) klassificeringen används där endoskopisystem med optisk förstoring och rätt utbildning är tillgänglig. Dessa klassificeringssystem har emellertid varierande diagnostisk noggrannhet och överensstämmelse mellan observatörer. Tidigare prospektiva studier som tittar på CADx har använt endocytoskopi och autofluorescensavbildning (CAD-AFI) med positiva resultat. Den största begränsningen i dessa CADx-studier är dock att dessa bildbehandlingssystem är dyra och inte är lättillgängliga i de flesta centra över hela världen. Dessutom har de flesta kliniker som utför koloskopier inte utbildats i dessa avbildningsmetoder och kommer att behöva förlita sig helt på CADx-funktionen för att upptäcka polyper om dessa avbildningsmetoder används, utan att kunna falla tillbaka på sin erfarenhet och utbildning om det skulle finnas tvivel. om noggrannheten hos en CADx-diagnos i en verklig miljö.

Fujifilm 7000-systemet (Fujifilm Corp., Tokyo) har varit i rutinmässig klinisk användning på alla högre institutioner i Singapore. CAD EYE-systemet utvecklades av Fujifilm Corp för att hjälpa kliniker i koloskopi med CADe- och CADx-funktioner. De grundläggande funktionerna och hanteringen av koloskopet, liksom endoskopibehandlingsenheten, liknar det som för närvarande finns tillgängligt i klinisk praxis, med den tillagda programvaran CAD EYE. Styrenheten har konfigurerats så att operatören kan aktivera och avaktivera CAD-funktionen beroende på behovet av den. Dessa funktioner kan slås på och av med en knapp på kontrollenheten av läkaren. CADe- och CADx-funktionerna fungerar när vitt ljus respektive blått laseravbildning (BLI) används. Detta ger en unik möjlighet att externt validera användningen av CADx-stödverktyget genom att utvärdera dess diagnostiska noggrannhet med slutlig polyphistologi som guldstandard, samtidigt som man jämför dess prestanda i en klinisk miljö med en läkare som använder IEE (vilket är den konventionella metoden för förutsäga polyphistologi i koloskopi).

Utredarna planerar att genomföra en prospektiv, multi-center klinisk prövning för att validera noggrannheten av CADx stöd för förutsägelse av polyp histologi i realtid koloskopi.