Najistotniejszą przyczyną raka jelita grubego po kolonoskopii (CRC) jest częstość chybień nowotworu jelita grubego — częstość, z jaką zmiany nowotworowe nie są wykrywane w kolonoskopii przesiewowej lub kontrolnej. Niektóre badania sugerują, że od 52 do 57 procent przypadków po kolonoskopiiCRCprzypadki są spowodowane brakiem zmian w kolonoskopii pacjentów. Szacuje się, że 25 procent zmian nowotworowych jest pomijanych po kolonoskopii przesiewowej.
Mayo Clinic Gastroenterology and Hepatology, we współpracy z kolegami z całego świata, odkrył, że zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w badaniach przesiewowych raka jelita grubego spowodowało 50-procentowe zmniejszenie częstości chybień w przypadku neoplazji jelita grubego. Wyniki badania zostały opublikowane w wydaniu Gastroenterologii z lipca 2022 roku.
„Rakowi jelita grubego można prawie całkowicie zapobiec dzięki odpowiednim badaniom przesiewowym” – mówi starszy autorMichael B. Wallace, MD, przewodniczący wydziału Gastroenterologii i Hepatologii w Sheikh Shakhbout Medical City w Abu Dhabi w Zjednoczonych Emiratach Arabskich oraz profesor Fred C. Andersen w Mayo Clinic w Jacksonville na Florydzie. „Znaczny spadek współczynnika chybień przy użyciuAIzapewnia świadczeniodawcom opieki zdrowotnej zmniejszone ryzyko błędów percepcyjnych”.
Wieloośrodkowe, wielonarodowe badanie
W tym randomizowanym badaniu kontrolnym przeanalizowano badania przesiewowe 230 pacjentów, zarówno mężczyzn, jak i kobiet, z:średnie ryzyko dlaCRC. Wszyscy uczestnicy przeszli kolonoskopie przesiewowe lub kontrolne w jednym z ośmiu obiektów w trzech krajach: Włoszech, Wielkiej Brytanii i USA
Każdy uczestnik przeszedł dwie kolonoskopie w tym samym dniu, jedna po drugiej. Jeden pokaz został przeprowadzony z, a drugi bezAI. Pacjenci zostali losowo przydzieleni do jednego z dwóch ramion. Ramię testowe otrzymało kolonoskopię z pomocąAInajpierw, a następnie kolonoskopia bezAI. Ramię kontrolne otrzymało kolonoskopię bezAInajpierw, a następnie kolonoskopia z asystąAI.
Badacze przeprowadzający badania przesiewowe wykonali co najmniej 1,000 ukończoną kolonoskopię i mieli wskaźnik wykrywania gruczolaków (ADR) między 20 procent a 40 procent lub wskaźnik wykrywania polipów (PDR) między 30 procent a 70 procent. Uczestniczyło w nim maksymalnie trzech endoskopistów z każdego ośrodka badawczego, a każdy badacz miał maksymalnie 90 randomizowanych pacjentów do badania przesiewowego.
Zmniejszono współczynnik chybienia za pomocą AI
Wskaźnik utraty gruczolaka (AMR) odzwierciedlał liczbę histologicznie zweryfikowanych zmian wykrytych podczas drugiej kolonoskopii podzieloną przez całkowitą liczbę zmian wykrytych podczas obu kolonoskopii łącznie.
W ramieniu testowym ramię zAIpierwszy,AMRwyniosła 15,5 proc. W wahaczu,AMRbyło 32,4 proc. Wskaźnik chybienia polipów (PMR) wynosił 16,9 procent i 31,1 procent odpowiednio dla grupy badanej i grupy kontrolnej.
W porównaniu z ramieniem kontrolnym ramię testowe było niższeAMRdla zmian niepolipowatych (16,8% dla ramienia testowego i 45,8% dla ramienia kontrolnego) oraz zmian mniejszych lub równych 5 mm (15,9% dla ramienia testowego i 35,8% dla ramienia kontrolnego). Testowe ramię również miało niższeAMRdla proksymalnej i dystalnej części okrężnicy niż ramię kontrolne. Wskaźniki wyników fałszywie ujemnych wynosiły 6,8 procent w ramieniu testowym i 29,6 procent w ramieniu kontrolnym.
„To wspomagane komputerowo wykrywanie jest bardzo dokładne” – mówi dr Wallace. „Dzięki zmniejszeniu współczynników chybień możemy ostatecznie zwiększyć nasze wskaźniki wykrywalności, dokładniej wykrywać raka jelita grubego i ratować więcej istnień”.
TheAIurządzenie użyte w tym badaniu wykazało znaczny wzrostADRw dwóch poprzednich randomizowanych badaniach kontrolnych. Badanie to pośrednio potwierdza, żeADRobserwowany wcześniej wzrost jest w szczególności napędzany przez zmniejszenie ryzyka utraty wartości. Potrzebne są większe badania, aby ocenić możliwy spadekAMRw przypadku zaawansowanych gruczolaków.
