Новый многофункциональная система искусственного интеллекта для оценки эффективности лечения и внедрения в колоноскопию

Краткое описание

Для преодоления резекции неопухолевых полипов (NNP) были разработаны системы компьютерной диагностики (CADx). В метаанализе было установлено, что производительность систем CADx превосходит производительность гастроскопистов. С помощью CADx можно значительно снизить долю неправильных прогнозов. Отчеты показывают, что автономные AI-прогнозы могут достигать соглашения с стандартными интервалами наблюдения на основе патологии. В проспективном исследовании, направленном на малые полипы прямой и сигмовидной кишки, CADx достиг отрицательного прогностического значения по сравнению с гистологией в качестве золотого стандарта. Лesion were amendable for a leave-in-situ strategy, suggesting a potential to reduce the burden of unnecessary polypectomies. It was estimated that the average colonoscopy cost and annual reimbursement could be reduced under the 'diagnose-and-leave' strategy. Несмотря на это, почти все существующие литературные данные о эффективности CADx представляют собой симуляционные исследования и сосредоточены на диагностической точности (т.е. все полипы в конечном итоге удаляются для гистопатологии). Недостаточно реальных данных с жесткими клиническими endpoint для поддержки его внедрения. Недавний RCT сравнивал стратегии leave-in-situ и resect-all с использованием реального времени CADx в обеих группах. Используя ADR в качестве заменителя маркера, было показано, что стратегия leave-in-situ с поддержкой CADx неinferior. Основные ограничения этого RCT заключаются в том: i) CADx активировались в обеих группах - чистый эффект CADx не мог быть продемонстрирован; ii) стратегия resect-all не является реальной практикой, особенно для малых полипов прямой и сигмовидной кишки; iii) взаимодействие и принятие решений между AI и человеком не документированы и неопределенны. Необходим хорошо спроектированный RCT для оценки чистого эффекта CADx на снижение резекции NNP (повышение эффективности лечения) при поддержании уровня ADR (безопасное внедрение). Кроме того, метрики, измеренные AI, могут объективноvalidate качество процедуры для отслеживания производительности и аудита. Если вышеуказанные моменты будут доказаны, AI-ассистированная колоноскопия станет "традиционной" в профилактике рака толстой кишки.