Canalul Youtube Raportul de gardă
Rolul educației pentru sănătate în medicina personlizată

Utilizarea inteligenței artificiale în timp real, în timpul colonoscopiei, are o precizie de 94% în depistarea polipilor colonici de dimensiuni mici

mm
05 sept. 2018
2941 Views

Noua metodă bazată pe machine learning, numită diagnosticarea standardizată computerizată (CAD), poate depăși limitările existente în prezent în cadrul tehnicilor de colonoscopie. Studii publicate recent arată că metoda CAD ajută endoscopistul atât în detectarea, cât și în clasificarea polipilor.

Folosind inteligența artificială, sistemul CAD poate distinge adenoamele cu o predicție de 96% și o acuratețe de 94% în timp real.

Avantajele CAD sunt următoarele:

  • Utilizarea coloranților, cum ar fi albastru de metilen sau indigo carmin, nu părea necesară deoarece este greoaie și consumatoare de timp;
  • Diagnosticarea optică a polipilor se face rapid (35 de secunde);
  • Utilizarea metodei a avut success în randul tuturor operatorilor. Până în prezent dependența de operatori a fost cel mai dificil obstacol în calea diagnosticării optice a polipilor colorectali. Diagnosticarea asistată de calculator este un exemplu de tehnologie modernă care reduce diferența dintre operatorii experimentați și cei mai puțini experimentați.

CAD nu a fost utilă pentru diferențirea tipurilor de tumori ale colonului sigmoid.

Acestea sunt doar datele inițiale, iar rezultatele lui Mori și a celorlalți cercetători ar trebui confirmate. Studiul subliniează necesitatea stabilirii unei  legături între ingineri, personal specializat în calculatoare și clinicieni. Eroarea este specifică omului, iar CAD poate ajuta la reducerea erorilor provocate de operatorii umani.

Evaluarea s-a realizat cu colonoscoape impresionante (x520) care asigură vizualizarea microvasculară și celulară a polipilor colorectali după aplicarea diferitelor moduri de colorare cu bandă îngustă (NBI) – albastru de metilen.

Studiul a fost unic, open-label și s-a realizat în cadrul University Hospital Medical Information Network. La acesta au participat 791 de pacienti supuși colonoscopiei și 23 de endoscopiști, iar inovația a fost utilizarea în timp real a CAD în timpul colonoscopiei. Valorea predictiv negativă (NPV) a fost de 90% sau mai mare pentru indentificarea adenoamelor rectosigmoide.

Algoritmul utilizat pentru realizarea colonoscopiilor

Colonoscopia utilizând CAD

In total, 466 de polipi (250 rectosigmoizi) de la 325 de pacienti au fost evaluați cu o rată de predicție patologica de 98.1% (457 din 466). NPV pentru adenoamele rectosigmoide au fost de 96.4% – cel mai bun și 93.7% – cel mai slab cu mod colorant și 96.5%, respectiv 95,2% cu NBI.

Utilizarea CAD în timp real poate obține un nivel inalt de performanță pentru o strategie “diagnose-and-leave” la polipii rectosigmoizi non-neoplazici.

Polipii colorectali sunt adenomatosi și prezinta potențial de malignizare, iar eliminarea acestora este recomandată frecvent. Polipii hiperplazici de dimensiuni relativ reduse (<5 mm) localizați în partea distală a intestinului gros nu sunt ascociați cu dezvoltarea ulterioară a adenoamelor sau a cancerului colorectal. Prin urmare, aceștia din urmă nu trebuie eliminați pentru a reduce riscul de cancer, deoarece se economiseste atât timp, cât și cheltuieli. Costul anul al polipectomiei inutile de polipi hiperplazici este estimat la 33 milioane de dolari în SUA.

Diferențierea acestor două tipuri de polipi este dificilă, existand doua perspective: prima, când se elimină toți polipii (motiv pentru care costurile devin mai mari și pot apărea diferite complicații), iar a doua când polipii care prezintă risc de cancer sunt confundați cu ceilalți și, prin urmare, aceștia rămân intacți.

Deoarece în momentul actual cancerul colorectal este a treia cauză de cancer atât în SUA, cât și în Europa, se dorește ca și costurile realizării colonoscopiilor să fie cât mai reduse, iar performanțele și cantitatea de informații care să ajute la alegerea celui mai optim tratament să fie cât mai multe și cât mai eficiente.

Citește și: 

Leave a Comment

Your email address will not be published.