Um Sistema de Inteligência Artificial Multifuncional Inovador para a Eficácia do Tratamento e Implementação na Colonoscopia

Resumo breve

Para superar as ressecções de polípos não neoplásicos (NNP), foram desenvolvidos sistemas de diagnóstico assistido por computador (CADx). Em uma meta-análise, o desempenho dos sistemas CADx foi superior aos endoscopistas. A proporção de predições incorretas pode ser significativamente reduzida com a assistência do CADx. Foi relatado que a predição autônoma de IA pode alcançar um acordo com os intervalos de vigilância baseados em patologia padrão. Em um estudo prospectivo focado em polípos rectossigmoidianos diminutos, o CADx atingiu um valor preditivo negativo em comparação com a histologia como padrão ouro. As lesões eram adequadas para uma estratégia de deixar em local, sugerindo um potencial para reduzir a carga de polipectomias desnecessárias. Foi estimado que o custo médio de colonoscopia e a reembolso anual poderiam ser reduzidos sob a estratégia de "diagnosticar e deixar". No entanto, quase toda a literatura existente relatando a eficácia do CADx foram estudos simulados e focaram na precisão diagnóstica (i.e. todos os polípos foram finalmente ressecados para histopatologia). Há uma falta de dados reais do mundo com endpoints clínicos duros para apoiar sua implementação. Um recente teste de controle aleatório (RCT) comparou a estratégia de deixar em local e a estratégia de ressecar tudo com CADx em ambos os braços. Usando o ADR como marcador substituto, foi demonstrado que a estratégia de deixar em local com suporte de CADx foi não-inferior. As principais limitações deste RCT foram: i) o CADx foram ativados em ambos os braços - o efeito puro do CADx não pode ser demonstrado; ii) a estratégia de "ressecar tudo" não é uma prática real do mundo especialmente para polípos rectossigmoidianos diminutos; iii) a interação e a tomada de decisão entre IA e humanos não foram documentadas e são incertas. Um teste de controle aleatório bem projetado é necessário para avaliar o efeito puro do CADx na redução das ressecções de NNP (melhorar a eficácia do tratamento) enquanto mantém o padrão de ADR (implementação segura). Além disso, métricas medidas pela IA podem validar objetivamente a qualidade procedimental para fins de rastreamento e auditoria de desempenho. Se os pontos acima forem provados, a colonoscopia assistida por IA se tornará a "mainstream" na prevenção do CRC.