Neue Forschungsergebnisse bestätigen, dass Koloskopien, die später in der Schicht eines Endoskopikers durchgeführt werden, mit einer Abnahme der Adenomerkennung verbunden sind, und zeigen, dass künstliche Intelligenz (KI) helfen kann, das Problem zu beseitigen.
KI-Systeme „können ein potenzielles Werkzeug sein, um die zeitbedingte Verschlechterung der Qualität der Koloskopie zu minimieren und die hohe Qualität und Homogenität der Koloskopie in Zentren mit hoher Arbeitsbelastung weiter aufrechtzuerhalten“, sagte Dr. Honggang Yu von der Abteilung für Gastroenterologie des Renmin-Krankenhauses der Universität Wuhan. Wuhan, China, erzählt Medizinische Nachrichten von Medscape.
Die Studie wurde heute online in veröffentlicht JAMA-Netzwerk geöffnet.
Müdigkeit ein Faktor?
Die Adenom-Erkennungsrate (ADR) ist ein kritisches Qualitätsmaß der Screening-Koloskopie. Die Tageszeit ist ein bekannter Faktor im Zusammenhang mit suboptimaler UAW – mit morgendlichen Koloskopien im Zusammenhang mit verbesserten UAW und nachmittäglichen Koloskopien mit reduzierten UAW, schreiben Yu und Kollegen.
„Ein objektiver Ansatz zur Lösung dieses Problems fehlt jedoch noch“, sagte Yu. Es hat sich gezeigt, dass KI-Systeme die ADR verbessern, aber die Leistung der KI zu verschiedenen Tageszeiten bleibt unbekannt.
Um dies zu untersuchen, wiesen die Forscher 1780 aufeinanderfolgende Patienten nach dem Zufallsprinzip einer konventionellen Koloskopie oder einer KI-gestützten Koloskopie zu und verglichen die ADR für frühe und späte Koloskopiesitzungen pro halben Tag.
Koloskopieverfahren wurden entsprechend der Endzeit des Verfahrens in zwei Gruppen eingeteilt. Die frühe Gruppe umfasste Verfahren, die in der frühen Sitzung pro halben Tag (8:00–10:59 Uhr oder 13:00–14:59 Uhr) begonnen wurden. Die späte Gruppe umfasste Verfahren, die in der späteren Sitzung pro halben Tag (11:00–12:59 Uhr oder 15:00–16:59 Uhr) begonnen wurden.
In den ersten Sitzungen wurden insgesamt 1041 Eingriffe durchgeführt (357 konventionell und 684 KI-assistiert). In den späten Sitzungen wurden insgesamt 739 Eingriffe durchgeführt (263 konventionell und 476 KI-assistiert).
In der Gruppe der nicht assistierten Koloskopie waren spätere Sitzungen pro halben Tag mit einer Abnahme der UAW verbunden (früh vs. spät, 13,73 % vs. 5,7 %; P = 0,005; Wahrscheinlichkeit [OR], 2,42; 95 % KI, 1,31–4,47).
Mit KI-Unterstützung wurde jedoch kein solcher Zusammenhang in der UAW gefunden (früh vs. spät, 22,95 % vs. 22,06 %; P = 0,78; ODER 0,96; 95 % KI, 0,71–1,29). Die KI leistete in der letzten Stunde pro halben Tag die höchste Unterstützungsfähigkeit.
Der Rückgang der UAW in späten Sitzungen (im Vergleich zu frühen Sitzungen) war in verschiedenen Koloskopie-Settings offensichtlich. Die Ermittler sagen, dass die Zunahme der Ermüdung des Endoskopikers ein unabhängiger Faktor der zeitbezogenen Verschlechterung der Qualität der Koloskopie sein könnte.
Weitere Erkundung erforderlich
„Wir sind begeistert von dem großen Potenzial, die Leistungsfähigkeit von KI zu nutzen, um Endoskopiker bei der Qualitätskontrolle oder Krankheitsdiagnose in der Koloskopiepraxis zu unterstützen, aber es ist noch zu früh, KI als Standard zu sehen“, sagte Yu Medizinische Nachrichten von Medscape.
„Trotz der jüngsten Errungenschaften bei der Entwicklung und Validierung von KI-Systemen ist bei der klinischen Anwendung von KI noch viel mehr Forschung erforderlich“, sagte Yu.
Yu erklärte weiter, dass der Endoskopiker den Ergebnissen der KI-Ausgabe zusätzlich zur behördlichen Genehmigung vertrauen muss, was eine Herausforderung für aktuelle KI-Systeme bleibt, denen es an Interpretierbarkeit mangelt.
„Daher können KI-Modelle im derzeitigen Stadium der KI-Entwicklung nur als zusätzliche Erinnerung dienen, um Endoskopiker bei der Koloskopie zu unterstützen“, sagte Yu.
Diese Studie wurde vom Innovationsteamprojekt der Gesundheitskommission der Provinz Hubei unterstützt. Die Autoren haben keine relevanten finanziellen Beziehungen angegeben.
JAMA-Netzwerk geöffnet. Online veröffentlicht am 31. Januar 2023. Vollständiger Text
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