Artificiell intelligens för att implementera kostnadsbesparande strategier för koloskopiscreening baserad på in vivo förutsägelse av polyphistologi (SAVE)

Denna randomiserade multicenterstudie med tre parallella armar syftar till att undersöka värdet av AI-assisterad optisk biopsi för att skilja mellan neoplastiska och icke-neoplastiska polyper, vilket kommer att leda till implementering av kostnadsbesparande strategier i screeningprogram. En kostnadseffektivitetsanalys med användning av moderna testemuleringsanalyser av stora observations- och kliniska försöksdatauppsättningar och realkostnadsdata kommer att genomföras. För att förbättra personlig behandling med ett nytt koloskopi CADx-riskförutsägelseverktyg, kommer utredarna till och med utveckla en ny djupinlärningsalgoritm för optisk biopsi av den alternativa vägen för kolorektal cancercancer, nämligen den tandade vägen och utveckla kostnadseffektivitetsmodeller för AI- assisterad optisk biopsi vid screening av kolorektal cancer som ger tillförlitlig information för att identifiera cancerrisk oavsett läkares skicklighet.