医学AI团队新成果: AI辅助结肠镜检查 腺瘤检出率提高近50%

第二,缺乏外部有效性。研究的基线腺瘤和息肉检出率不如西方国家报道的高。多种因素可能有助于这一发现,包括中国和西方人群之间的遗传、饮食、生活方式和习惯差异,以及两组间结肠息肉/腺瘤发病率的差异。因此,这项研究的结果可能不能推广到世界上基线ADR较高的地区。需要进一步研究该系统在这些领域的适应性和有效性。

此外,有证据表明,ADR(腺瘤检出率)每增加1.0%,间隔CRC风险降低3.0%。然而,息肉有高达27%的遗漏风险,医生视野内无法识别的息肉是一个需要解决的重要问题。一些研究表明,在检查中增加一位医生可以增加息肉检出率(PDR),但这种策略在提高ADR方面仍存在争议。

此外,经过统计,AI辅助组共有39个误报,每个结肠镜检查平均误报0.075次,基本上影响很小。在AI辅助组中检测到的所有息肉中,自动息肉检测系统没有遗漏任何息肉。

第四,这项研究没有控制参与内镜医师的疲劳程度,这可能是影响ADR的独立因素。需要进一步的研究来研究这种CADe系统对不同疲劳水平的有效性。

在良好的肠道准备情况下,AI辅助组的ADR显示出比常规组高6%的趋势。AI系统显着增加ADR(29.1%vs20.3%,p <0.001)和每位患者的腺瘤平均数(0.53vs0.31,p <0.001)。这是由于发现了更多的小腺瘤(185vs102; p <0.001),而较大的腺瘤(77vs58,p = 0.075)的检出数量虽然也有差距,但是不具有统计学意义。此外,增生性息肉的数量也显着增加(114vs52,p <0.001)。

最后,该研究使用奥林巴斯结肠镜检查设备进行。因此,还应探索该系统对其他公司制造的设备的适应性。

首先,系统的确切贡献不太好评估。由于“竞争精神”,被观察的行为也可能影响实验组的ADR。这一机制可能解释了AI组中潜在的混杂因素,因为内窥镜医生可能在已知的观察环境中更专注。将来,可以设计双盲研究来研究该系统在增加的腺瘤检出率中的确切作用。这样的研究还可以帮助确定内窥镜检查者和系统是否同时检测到息肉,或者内窥镜检查员一开始是否错过了息肉,这是当前研究没有设计解决的问题。