Inteligência artificial foi capaz de identificar mais adenomas

Um sistema baseado em inteligência artificial perdeu menos adenomas e encontrou mais adenomas de primeira passagem por colonoscopia do que colonoscopias de luz branca de alta definição (high-definition white light [HDWL]), descobriu um ensaio multicêntrico randomizado.

Em uma análise de 223 pacientes, a taxa de falha de adenoma entre aqueles que inicialmente se submeteram a uma colonoscopia por detecção auxiliada por computador (computer aided detection [CADe]) foi significativamente menor do que aqueles que inicialmente se submeteram a colonoscopia HDWL, relatou Jeremy R. Glissen Brown, MD, da Harvard Medical School em Boston , e colegas.

O grupo CADe-first também teve significativamente mais adenomas de primeira passagem por colonoscopia e taxas de detecção de adenoma de primeira passagem significativamente mais altas, escreveram os autores em Clinical Gastroenterology and Hepatology.

“Não há dúvida de que a inteligência artificial é uma ferramenta potente em seu uso generalizado”, explicou Neil Hyman, MD, da Chicago University, que não esteve envolvido neste estudo. “Esta é uma extensão muito lógica desta tecnologia, até onde sei, houve alguns relatos anedóticos sobre os dados apresentados, sugerindo os benefícios da detecção de pólipos colorretais com ela.”

Glissen Brown e colegas observaram que o efeito do CADe durante a triagem e a colonoscopia de vigilância não foi estudado antes em uma população dos EUA. O sistema CADe foi avaliado em apenas alguns testes chineses, onde utiliza uma rede de aprendizagem profunda fundada pela arquitetura SegNet, acrescentaram.

Detalhes do estudo

De maio de 2019 a novembro de 2020, 232 pacientes em quatro centros médicos dos EUA foram randomizados 1:1 para colonoscopia HDWL primeiro ou para colonoscopia CADe primeiro, seguido pelo procedimento oposto “em conjunto”.

O desfecho primário avaliou a taxa de falha de adenoma, calculada a partir da segunda colonoscopia.

Os pacientes foram sedados e os procedimentos de preparação do intestino (ambos os grupos pontuaram 9 na escala de preparação do intestino de Boston) foram concluídos antes das colonoscopias. Os pacientes tinham uma idade média de cerca de 61, 55% eram homens e cerca de dois terços eram caucasianos.

Cerca de 60% dos pacientes tinham indicação para rastreamento do câncer colorretal, enquanto a indicação primária para os demais pacientes era a vigilância pós-polipectomia.

Curiosamente, houve significativamente menos lesões serrilhadas sésseis (LSS) perdidas no grupo CADe-first em comparação com o grupo HDWL.

“O HDWL não detectou mais adenomas do que o sistema CADe, mas o mais impressionante são as lesões serrilhadas sésseis que são muito mais difíceis de identificar”, acrescentou Hyman. “A maioria de nós que faz muitas colonoscopias acha que as lesões serrilhadas sésseis são mais difíceis de detectar e muito mais fáceis de perder do que um adenoma.”

Glissen Brown também destacou os benefícios potenciais do CADe na redução da taxa de falha de LSS, dizendo que este foi um dos primeiros estudos a mostrar esse benefício potencial.

“As taxas de falha para adenomas planos e pólipos serrilhados são maiores do que para adenomas em forma de pólipos tradicionais e LSS contribuem desproporcionalmente para a histologia de câncer colorretal pós-colonoscopia”, disse Glissen Brown.

Uma análise de regressão multivariada encontrou três fatores ligados aos adenomas perdidos: primeiro HDWL, idade de 65 anos ou mais jovem e cólon direito versus outro local.

“Lesões serrilhadas sésseis são mais frequentemente no lado direito do cólon, mais sutis e mais difíceis de encontrar em uma colonoscopia”, disse Hyman. “A capacidade de identificar lesões serrilhadas sésseis pode ir muito longe.”

“Este é um estudo prospectivo, mas é o desenho experimental correto adicionado a este sistema de aprendizagem. A razão pela qual fazemos a colonoscopia é para encontrar os adenomas devido ao câncer e qualquer coisa que aumente a taxa de detecção de adenoma é benéfico”, disse Hyman.

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O estudo original foi publicado no Clinical Gastroenterology and Hepatology

“DEEP LEARNING COMPUTER-AIDED POLYP DETECTION REDUCES ADENOMA MISS RATE: A U.S. MULTI-CENTER RANDOMIZED TANDEM COLONOSCOPY STUDY (CADeT-CS Trial)” – 2021

Autores do estudo: Jeremy R. Glissen Brown, MD, Nabil M.Mansour, MD, Pu Wang, MD, Maria Aguilera Chuchuca, MD, Scott B. Minchenberg, MD, PhD, Madhuri Chandnani, MD, Lin Liu, PhD, Seth A. Gross, MD, FACG, FASGE, AGAF, NeilSengupta, MD, FACG, Tyler M. Berzin, MD, MS, FASGE – Estudo