Dickdarm bis Rektum
Endoscopy. 2023;55(1):14–22
Artificial intelligence-assisted optical diagnosis for the resect-and-discard strategy in clinical practice: The Artificial intelligence BLI Characterization (ABC) study
Künstliche Intelligenz-gestützte optische Diagnose für die Resect-and-Discard-Strategie in der klinischen Praxis: die Artificial Intelligence BLI Characterization (ABC)-Studie
Die optische Diagnose von Dickdarmpolypen ist außerhalb von Expertenzentren mit hohem Untersuchungsvolumen schlecht reproduzierbar. Die vorliegende Studie zielte darauf ab zu beurteilen, ob die durch künstliche Intelligenz (KI)-gestützte optische Echtzeitdiagnose genau genug ist, um die Leave-in-situ-Strategie für diminutive (≤ 5 mm) rektosigmoidale Polypen (DRSPs) umzusetzen. Ambulante konsekutive Koloskopie-Patient*innen mit ≥ 1 DRSP wurden eingeschlossen und die Polypen von Endoskopiker*innen mit unterschiedlicher Expertise in der optischen Diagnose mithilfe eines Echtzeit-KI-Systems (CAD-EYE) als Adenome oder Non-Adenome kategorisiert. Der primäre Endpunkt war das Erreichen eines negativen prädiktiven Werts (NPV) von ≥ 90% für eine adenomatöse Histologie bei KI-gestützter optischer Diagnose von DRSPs (Preservation and Incorporation of Valuable endscopic Innovations [PIVI-1]-Schwellenwert), mit Histopathologie als Referenzstandard. Die Übereinstimmung zwischen optischen und histologischen Überwachungsintervallen nach der Polypektomie (≥ 90%; PIVI-2-Schwellenwert) wurde ebenfalls gemäß den Richtlinien der European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) und der United States Multi-Society Task Force (USMSTF) berechnet. Insgesamt wurden bei 389 Patient*innen 596 DRSPs histologisch untersucht; eine KI-gestützte optische Diagnose mit hoher Zuverlässigkeit wurde in 92,3% gestellt. Der NPV der KI-gestützten optischen Diagnose für DRSPs (PIVI-1) betrug 91,0% (95% Konfidenzintervall [CI]: 87,1–93,9%). Der PIVI-2-Schwellenwert wurde bei 97,4% (95% CI: 95,7–98,9%) bzw. 92,6% (95% CI: 90,0–95,2%) der Patient*innen gemäß ESGE bzw. USMSTF erreicht. Die Genauigkeit der KI-gestützten optischen Diagnose war für Nicht-Expert*innen (82,3%, 95% CI: 76,4–87,3%) signifikant geringer als für Expert*innen (91,9%, 95% CI: 88,5–94,5%), Nicht-Expert*innen näherten sich jedoch im Laufe der Zeit schnell dem Leistungsniveau von Expert*innen an.
Die künstliche Intelligenz (KI)-gestützte optische Diagnose erfüllt die geforderten PIVI-Schwellenwerte. Dies ersetzt jedoch nicht die Notwendigkeit der Einschätzung durch den geübten Endoskopiker bzw. die geübte Endoskopikerin. Das KI-System scheint hier nützlich zu sein, insbesondere bei Ungeübten.
DOI: 10.1055/a-1852-0330