Dickdarm bis Rektum
Gut. 2024;73(12):1974-1983
Clinical consequences of computer-aided colorectal polyp detection
Klinische Konsequenzen der computergestützten kolorektalen Polypendetektion
Hintergrund und Ziele: Randomisierte Studien zeigen, dass die computergestützte Erkennung (computer-aided detection, CADe) die Polypendetektion verbessert, vor allem bei kleinen Läsionen. Allerdings können Verzerrungen, welche die Bediener*innen sowie die Selektion betreffen, den tatsächlichen Nutzen von CADe beeinträchtigen. Die klinischen Ergebnisse einer erhöhten Detektion sind noch nicht vollständig geklärt.
Methoden: In dieser multizentrischen Studie wurde zur Polypendetektion ein CADe-Ansatz verwendet, der „convolutional“ und rekurrente (recurrent) neuronale Netzwerke kombiniert. Die verblindeten Endoskopierenden wurden in Echtzeit von einer zweiten Person mit CADe-Zugang überwacht. Bei einer Erkennung durch CADe wurde zur neuerlichen Überprüfung aufgefordert. Die Adenom-Detektionsrate (ADR) und die Polypen-Detektionsrate (PDR) wurden sowohl vor als auch nach der Studie ermittelt. Histologische Beurteilungen erfolgten durch unabhängige Histopatholog*innen. Der primäre Zielparameter war der Vergleich der Polypenerkennung durch Endoskopierende und mittels CADe.
Ergebnisse: Bei 946 Patient*innen (51,9% Männer, Durchschnittsalter 64) wurden insgesamt 2141 Polypen identifiziert, darunter 989 Adenome. Die Polypendetektion mittels CADe war der menschlichen Detektion nicht überlegen (Sensitivität 94,6% vs. 96,0%), übertraf sie jedoch im Bereich der Adenom-Detektion. Die Entblindung ergab 86 weitere richtig positiv detektierte Polypen (1,1% ADR-Zunahme pro Patient*in; 73,8% waren < 5 mm). CADe erhöhte auch die Detektion nicht-neoplastischer Polypen um einen absoluten Wert von 4,9% der Fälle (1,8% Erhöhung der gesamten Polypenlast). Die Verfahrensdauer verlängerte sich um 6,6 ± 6,5 Minuten (+42,6%). Bei 22 von 946 Patient*innen veränderte die zusätzliche Entdeckung von Adenomen die Überwachungsintervalle (2,3%), zumeist aufgrund einer Erhöhung der Anzahl kleiner Adenome jenseits des Cut-off-Werts.
Schlussfolgerung: Die computergestützte Erkennung (computer-aided detection, CADe) scheint zwar etwas sensitiver als die Detektion durch menschliche Endoskopierende, doch die resultierende Erhöhung der Adenom-Erkennungsrate war minimal, und die Nachuntersuchungsintervalle änderten sich nur selten. Es wurden mehr zusätzliche Untersuchungen nicht-neoplastischer Läsionen durchgeführt, wodurch sich das Arbeitspensum für die Überprüfung und/oder Polypektomie erhöhte.
DOI: 10.1136/gutjnl-2024-331943
PD Dr. Armin Küllmer
Leiter Interdisziplinäre Gastrointestinale Endoskopie, Klinik für Innere Medizin II, Universitätsklinikum Freiburg
KI zur Polypendetektion bei der Vorsorgekoloskopie – Hype oder Hilfe?
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Vorsorgekoloskopie ist seit einigen Jahren eines der führenden Forschungsthemen im Bereich der Endoskopie. Multiple randomisiert-kontrollierte Studien (RCT) sind hierzu durchgeführt worden. In aller Regel wird hier Koloskopie mit bzw. ohne KI zur Detektion randomisiert und anschließend verglichen. In anderen Fällen erfolgen Tandemstudien, bei denen derselbe Patient / dieselbe Patientin zweimal hintereinander koloskopiert wird, einmal mit und einmal ohne den Einsatz der KI zur Polypendetektion. Beide Studiendesigns sind mit spezifischen Verzerrungen behaftet. In dieser europäischen RCT wurde mit einem neuen Studiendesign gearbeitet, bei dem der/die Endoskopierende keine KI-Unterstützung hatte, ein zweiter Beobachter / eine zweite Beobachterin im selben Raum jedoch die gleichzeitig mitlaufende KI sehen und deren diagnostische Ausbeute bewerten konnte. Hierdurch entstand eine bessere Vergleichbarkeit in der Bewertung der KI-Leistung, da sie bei demselben Patienten / derselben Patientin in derselben Untersuchung in Echtzeit bewertet wurde. Interessanterweise sind die Ergebnisse der Studie ähnlich zu dem, was über die verschiedenen bereits existierenden Studien zur KI-Detektion bekannt war. Erstens: Die KI verbessert die Detektion von Adenomen (hier signifikant, allerdings nicht die Detektion von Polypen insgesamt). Zweitens: Unerfahrenen Untersucher*innen hilft sie mehr als den erfahrenen. Die dritte und wichtigste Erkenntnis ist, dass die Effekte jedoch moderat sind und sich hauptsächlich auf kleine, eher ungefährliche Polypen auswirken. Lediglich bei 2,3% der Patient*innen beeinflussten die Ergebnisse einer KI die weitere Polypennachsorge.
Es bleibt daher festzuhalten: Die ursprüngliche Fantasie, dass die KI die Vorsorgewelt ähnlich wie den Bereich der Industrie verändern würde, scheint sich (bislang) nicht zu bestätigen, und ihr Effekt sollte insofern nicht überschätzt werden. Umgekehrt ist jedoch aufgrund der Masse an Patient*innen auch ein kleiner absoluter Unterschied sehr relevant für die jeweiligen betroffenen Patient*innen. Darüber hinaus scheint die KI die Koloskopie nicht negativ zu beeinflussen (z. B. durch Komplikationen oder Zeitverzögerung). Die KI wird die endoskopierende Person demnach nicht wie beim autonomen Autofahren ersetzen, vielmehr kommt es für ein bestmögliches Ergebnis auf ein gutes Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine an.