评估筛查环境中随访患者计算机辅助结肠镜检查的额外肿瘤发生率 (GENIAL-CO FU)

如果结肠镜检查被认为是检测结肠肿瘤的参考标准，息肉仍然会被漏诊。 在大型管理队列或病例对照研究中，早期结肠镜检查后癌症的风险似乎可以通过相对较低的息肉/腺瘤检出率来独立预测。 不同内镜医师的腺瘤检出率已被证明与结肠镜检查后间隔癌症的风险密切相关。 考虑到 FIT 阳性富集人群中晚期肿瘤的患病率非常高，由于结肠镜检查质量不佳而导致结肠镜检查后间隔期癌症的风险可能很大。 因此，现有证据证明，基于再培训干预措施和采用创新技术，采取旨在提高腺瘤检出率的努力是合理的，旨在提高内窥镜检查的准确性。如今，人工智能（AI）正在获得越来越多的关注和研究，因为它似乎提高了医疗诊断和治疗的质量。 在胃肠道内窥镜检查领域，迄今为止，已经研究了人工智能在结肠镜检查中的两个潜在作用：自动息肉检测（CADe）和自动息肉组织学表征（CADx）。 CADe 可以最大程度地减少结肠镜检查期间遗漏息肉的可能性，从而提高腺瘤检出率 (ADR)，并有可能降低间隔癌的发生率。 GI Genius是本次试用中使用的AI软件。 该软件由美敦力公司（爱尔兰都柏林）开发，旨在作为结肠内窥镜检查程序的辅助手段，帮助内窥镜医师实时检测粘膜病变（例如息肉和腺瘤，包括那些扁平（非标准筛查和监测内窥镜粘膜评估期间的息肉样）形态）。 它无意取代组织病理学采样作为诊断手段。

本研究的目的是将使用 CADe 结肠镜检查获得的诊断率与标准结肠镜检查 (SC) 获得的诊断率进行比较。 由于大腺瘤的进展风险高于小腺瘤，新技术在降低大肿瘤漏诊率方面的具体贡献代表了该研究中需要评估的重要结果。 此外，考虑到锯齿状和扁平病变的较高漏诊率与早期结肠镜检查后 CRC 风险增加之间的关联，将评估新技术在降低这些病变漏诊率方面的益处。