Augmenter les taux de détection et réduire les taux de fausses détections dans le dépistage du cancer

Dans une étude récemment publiée dans la revue ECliniqueMédecineDes chercheurs chinois ont mené une revue systématique et une méta-analyse ultérieure d’études décrivant l’utilisation de méthodes basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour détecter la néoplasie colorectale au cours des coloscopies afin d’évaluer leur succès dans l’amélioration des taux de détection des adénomes et la réduction des coloscopies. Comprendre les taux d’échec des adénomes.

Étude: Intelligence artificielle pour la détection des néoplasies colorectales pendant la coloscopie : une revue systématique et une méta-analyse d’essais cliniques randomisésS. Crédit photo : Peter Porrini / Shutterstock

arrière-plan

Le cancer colorectal est l’un des trois cancers les plus répandus dans le monde et contribue de manière significative aux taux de mortalité liés au cancer. La détection précoce des polypes adénomateux par coloscopie et leur élimination est l’une des méthodes les plus importantes pour réduire l’incidence du cancer colorectal. Alors qu’une augmentation de 1 % du taux de détection des adénomes est souvent corrélée à un risque inférieur de 3 % de cancer colorectal, la variation entre les services d’endoscopie entraîne également un taux d’échec d’adénome d’environ 27 % en raison de limitations cognitives ou techniques.

Les méthodes basées sur l’intelligence artificielle ont récemment été largement explorées pour normaliser la détection des polypes lors des coloscopies et éviter les erreurs humaines. Cependant, outre les résultats incohérents des études examinant l’utilisation d’outils basés sur l’IA pour la détection des adénomes, il existe également des inquiétudes concernant le surdiagnostic des polypes, entraînant une charge et un coût excessifs pour le patient. De plus, les problèmes potentiels liés à la formation endoscopique et à la distraction de l’endoscopiste présentent également des défis.

À propos de l’étude

Dans la présente étude, les chercheurs ont mené une recherche approfondie d’essais contrôlés randomisés qui ont évalué les avantages et les inconvénients de l’utilisation de systèmes basés sur l’IA pour détecter les adénomes et les ont comparés aux méthodes de détection standard basées sur la coloscopie. L’objectif de cette revue complète et de la méta-analyse ultérieure était d’améliorer notre compréhension des méthodes de détection basées sur l’IA pour la néoplasie colorectale.

Les études ont été incluses dans la revue systématique si la coloscopie réalisée sur les participants inscrits était destinée au dépistage primaire, aux symptômes ou à la surveillance, et si les études comparaient les méthodes de coloscopie basées sur l’IA aux méthodes de coloscopie traditionnelles. De plus, seuls les essais contrôlés randomisés rapportant des résultats pertinents pour cette étude ont été inclus. Les études impliquant des patients présentant des syndromes de polypose héréditaire ou une maladie inflammatoire de l’intestin ont été exclues.

Les résultats d’intérêt étaient le taux de détection des adénomes, le taux d’échecs des adénomes et les adénomes détectés à chaque coloscopie. Ces principaux critères de jugement ont également été stratifiés par morphologie, pathologie, emplacement et taille. Les critères de jugement secondaires d’intérêt étaient le taux de détection des polypes, le taux de polypes manqués, la durée de la procédure, les faux positifs, les événements indésirables et le nombre de polypes détectés à chaque coloscopie.

Les données extraites des études comprenaient les caractéristiques des patients, l’étude, l’intervention, les polypes et adénomes détectés, ainsi que les résultats primaires et secondaires. Pour les études en tandem, seules les premières données de coloscopie ont été utilisées pour une méta-analyse afin d’éviter l’effet de transfert. L’hétérogénéité entre les études a été quantifiée à l’aide d’intervalles de prédiction, et des analyses de sous-groupes et une méta-régression ont été réalisées pour comprendre les sources potentielles d’hétérogénéité.

Résultats

Les résultats ont montré que l’utilisation de méthodes de coloscopie basées sur l’IA a entraîné une amélioration significative de la détection des néoplasmes colorectaux et a réduit de manière significative le taux de couverture des adénomes et le taux de couverture des polypes. Les études de coloscopie assistée par IA ont également rapporté une augmentation significative des taux de détection des polypes et des taux de détection des adénomes, ainsi que du nombre d’adénomes et de polypes détectés à chaque coloscopie.

Le taux de couverture des polypes pour les méthodes de coloscopie basées sur l’IA était inférieur de 52,5 %, tandis que le taux de détection des polypes était supérieur de 23,8 %. Comparé aux méthodes de coloscopie traditionnelles, le nombre de polypes détectés par coloscopie était supérieur de 0,271. Cependant, les études ont démontré une hétérogénéité significative dans les résultats liés à la détection des polypes.

De même, le taux de détection d’adénome et le taux d’échec d’adénome ont montré une augmentation de 24,2 % et une diminution de 50,5 %, respectivement, lorsque des méthodes de coloscopie basées sur l’IA ont été utilisées. De plus, environ 0,202 adénomes supplémentaires ont été découverts par coloscopie à l’aide de méthodes de détection d’adénomes assistées par l’IA. Cependant, à l’instar de la détection des polypes, les résultats des essais contrôlés randomisés ont également montré une hétérogénéité considérable.

Conclusions

Dans l’ensemble, les résultats suggèrent que l’utilisation de la coloscopie assistée par IA pourrait améliorer considérablement la détection des adénomes et des néoplasmes colorectaux. De plus, de modestes améliorations de la qualité des coloscopies pourraient conduire à des gains nets potentiels dans les programmes de dépistage du cancer colorectal à grande échelle tout en maintenant l’homogénéité et la qualité des coloscopies.

Les chercheurs ont également discuté des implications futures de ces résultats en matière de recherche, notamment de la nécessité de mener des études longitudinales pour les confirmer. l’efficacité de Méthodes de détection des adénomes coloscopiques basées sur l’IA pour réduire la morbidité et la mortalité associées au cancer colorectal.