Künstliche Intelligenz (KI) verspricht, prämaligne und fortgeschrittene maligne Läsionen während der Koloskopie zu identifizieren, die sonst möglicherweise übersehen würden.
Hält es dieses Versprechen?
Es scheint, dass es davon abhängt, wo, wie und von wem es umgesetzt wird.
Klinische Studien vs. die reale Welt
Die Mehrzahl der weltweit durchgeführten randomisierten klinischen Studien zum KI-Einsatz „zeigen eindeutig einen Anstieg der Adenomerkennungsrate (ADR) während der Koloskopie“, sagte Dr. Prateek Sharma, Gastroenterologe am University of Kansas Cancer Center in Kansas City Medizinische Nachrichten von Medscape. „Aber die Ergebnisse in der Praxis waren recht unterschiedlich; einige zeigen eine Verbesserung, andere nicht.“
Sharma ist Mitautor einer aktuellen gepoolten Analyse von neun randomisierten kontrollierten Studien zum Einfluss von KI auf die Koloskopieüberwachung nach Polypenentfernung. Es wurde festgestellt, dass der Einsatz von KI den Anteil der Patienten, die eine intensive Überwachung benötigen, in den USA um etwa 35 % und in Europa um 20 % erhöhte (absolute Steigerungen um 2,9 % bzw. 1,3 %).
„Dies kann zwar zu einer verbesserten Krebsprävention beitragen, erhöht jedoch die Belastung der Patienten und die Gesundheitskosten erheblich“, schlussfolgerten die Autoren.
Eine kürzlich durchgeführte retrospektive Analyse der gestaffelten Implementierung eines computergestützten Erkennungssystems (CADe) an einem einzelnen akademischen Zentrum in Chicago ergab, dass Endoskopiker, die CADe verwendeten, bei kombinierter Screening- und Überwachungskoloskopie mehr Adenome und gezackte Polypen identifizierten – jedoch nur Endoskopiker, die CADe regelmäßig verwendeten („Mehrheitsnutzer“).
Eine systematische Überprüfung und Metaanalyse von 21 randomisierten kontrollierten Studien, in denen CADe mit der Standardkoloskopie verglichen wurde, ergab eine erhöhte Erkennung von Adenomen, jedoch nicht von fortgeschrittenen Adenomen, sowie eine höhere Rate unnötiger Entfernung nicht-neoplastischer Polypen.
Darüber hinaus ergab eine multizentrische, randomisierte, kontrollierte Studie mit Patienten mit einem positiven immunchemischen Stuhltest, dass der Einsatz von KI nicht mit einer besseren Erkennung fortgeschrittener Neoplasien verbunden war. Hauptautorin Carolina Mangas Sanjuán, MD, PhD, Hospital General Universitario Dr. Balmis, Alicante, Spanien, erzählte Medizinische Nachrichten von Medscape Die Ergebnisse waren „überraschend“, wenn man bedenkt, dass frühere Studien einen Nutzen zeigten.
In ähnlicher Weise zeigten Forscher in einer pragmatischen Implementierungsstudie, die von Stanford, Kalifornien, durchgeführt wurde, keinen signifikanten Effekt von CADe auf ADR, Adenome pro Koloskopie oder andere Erkennungsmetriken. Darüber hinaus hatte CADe keinen Einfluss auf die Eingriffsdauer oder die Erkennungsraten nicht-neoplastischer Erkrankungen.
Die Autoren warnten jedoch davor, ihre Studie als „Ausreißer“ zu betrachten, und verwiesen auf eine israelische Studie, in der die Erkennungsraten von Adenomen und Polypen sechs Monate vor und nach der Einführung der KI-gestützten Koloskopie verglichen wurden. Diese Autoren berichteten von keiner Leistungsverbesserung durch das KI-Gerät und kamen zu dem Schluss, dass es in der Routinepraxis nicht nützlich sei.
Ein „Mischmasch“ an Methoden
„Es ist nicht klar, warum manche Studien positiv und andere negativ sind“, räumte Sharma ein.
Das Studiendesign sei ein Faktor, insbesondere bei Studien unter realen Bedingungen, sagte er. Einige Forscher verwenden den Vorher/Nachher-Ansatz, wie in der israelischen Studie; andere vergleichen die Verwendung in verschiedenen Räumen – also einem mit und einem ohne CADe-Gerät. Wie bei der Chicago-Analyse hängen die Erkenntnisse aus solchen Studien wahrscheinlich davon ab, ob die Koloskopiker, die das CADe-Gerät im Raum haben, es tatsächlich nutzen.
Andere reale Studien befassen sich mit der zeitlichen Erkennung, sagte Sharma.
Beispielsweise ergab eine Studie mit 1780 Koloskopien in China, dass KI-Systeme bei später am Tag durchgeführten Koloskopien, bei denen die Adenomerkennungsraten typischerweise zurückgingen, möglicherweise aufgrund von Müdigkeit, eine höhere Unterstützungsfähigkeit zeigten.
Diese Autoren weisen darauf hin, dass KI möglicherweise das Potenzial hat, die hohe Qualität und Homogenität von Koloskopien aufrechtzuerhalten und die Leistung von Endoskopikern in großen Screening-Programmen und Zentren mit hoher Arbeitsbelastung zu verbessern.
„Es kommt eine Mischung aus verschiedenen Arten realer Studien, und es ist sehr schwierig, alles herauszufinden“, sagte Sharma. „Wir müssen diese Geräte einfach als Innovationen betrachten, sie annehmen und mit ihnen zusammenarbeiten, um herauszufinden, wie sie in unsere Praxis passen.“
Wahrnehmungen und Erwartungen
Neue Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die Wahrnehmungen und Erwartungen von Endoskopikern die Einschätzung des potenziellen Nutzens von KI in der Praxis beeinflussen könnten, bemerkte Sharma.
„Jemand könnte sagen: ‚Ich bin ausgebildeter Arzt. Warum brauche ich eine Maschine, die mir hilft?‘ Das kann zu einer Situation führen, in der der Endoskopiker das Gerät ständig in Frage stellt und versucht, es außer Kraft zu setzen oder ihm keine Anerkennung zu geben.“
Andere glauben möglicherweise, dass das KI-Gerät definitiv helfen wird, und suchen daher selbst nicht so sorgfältig nach Adenomen.
Eine Studie am MD Anderson Cancer Center der University of Texas in Houston, bei der die Aktivierung des KI-Systems im Ermessen des Endoskopikers lag, ergab, dass Echtzeit-CADe die Adenomerkennung bei Endoskopikern mit hohen Basiserkennungsraten nicht verbesserte.
Trotz ihrer Verfügbarkeit wurde die KI-gestützte Koloskopie jedoch nur in der Hälfte der Fälle aktiviert, und in einer postprozeduralen Umfrage wurden von Mitarbeitern und Endoskopikern zahlreiche Bedenken geäußert. Insbesondere befürchteten Endoskopiker, dass das System zu viele falsch-positive Signale liefern würde (82,4 %), zu ablenkend wirken würde (58,8 %) und die Eingriffszeit verlängern würde (47,1 %).
Die Autoren der Stanford-Studie, die keinen Nutzen von CADe in der Routinepraxis feststellten, stellten fest: „Am besorgniserregendsten wäre es, wenn die Verwendung von CADe unbeabsichtigt mit einer gleichzeitigen unbewussten Verschlechterung der Qualität der Schleimhautexposition einhergehen würde, möglicherweise aufgrund eines falschen Gefühls des Wohlbefindens.“ dass CADe eine qualitativ hochwertige Untersuchung gewährleisten würde.“
„Wir versuchen, einige dieser Interaktionen zwischen Endoskopikern und KI-Geräten sowohl pragmatisch in der Praxis als auch in klinischen Studien zu bewerten“, sagte Sharma. „Viel hängt davon ab, in welchem Kontext Sie die Geräte angehen und präsentieren. Wir sagen den Ärzten, dass es sich hierbei um ein Hilfsmittel handelt, nicht um etwas, mit dem Sie konkurrieren und nicht um etwas, das Sie ersetzen soll. Dies ist etwas, das Ihnen das Leben erleichtern kann.“ , also probier es aus.“
Wird weniger erfahrenen Endoskopikern mehr geholfen?
Es erscheint intuitiv, dass weniger erfahrene Endoskopiker durch KI unterstützt würden, und tatsächlich bestätigen einige neuere Studien dies.
Eine kleine randomisierte kontrollierte Studie in Japan, die während der Plenarsitzung des Präsidenten auf der Jahrestagung der American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) im Mai 2023 vorgestellt wurde, zeigte, dass ein CADe-System „besonders nützlich“ für beginnende Endoskopiker war, bei denen die Adenom-Übersehensrate geringer war das Gerät im Vergleich zu einem Weißlichtsteuergerät.
Eine weitere randomisierte kontrollierte Studie in Japan ergab, dass die Verwendung von CADe mit einer insgesamt erhöhten UAW bei Endoskopikern in der Ausbildung verbunden war.
Aber auch erfahrene Endoskopiker können wahrscheinlich davon profitieren, bemerkte ASGE-Präsidentin Jennifer Christie, MD, Abteilungsleiterin für Gastroenterologie und Hepatologie am Anschutz Medical Campus der University of Colorado School of Medicine in Aurora.
„Wir wissen, dass diese KI-Geräte nützlich sein können, um unsere Kollegen darin zu trainieren, bestimmte Läsionen im Dickdarm zu erkennen“, sagte sie. „Allerdings sind sie auch für viele sehr erfahrene Ärzte hilfreich, da sie als unterstützendes Hilfsmittel bei der Diagnose dienen.“
Einige Studien belegen diesen doppelten Nutzen.
Die AID-2-Studie, die speziell darauf ausgelegt war, zu untersuchen, ob Erfahrungen einen Einfluss auf AI-Befunde während der Koloskopie haben, wurde bei nicht fachkundigen Endoskopikern durchgeführt (lebenslanges Volumen von weniger als 2000 Koloskopien). Die Forscher, darunter Sharma, fanden heraus, dass CADe die ADR im Vergleich zur Kontrollgruppe um 22 % erhöhte.
Eine frühere Studie, AID-1, verwendete ein ähnliches Design, wurde jedoch unter erfahrenen Endoskopikern durchgeführt. Bei AID-1 war die ADR in der CADe-Gruppe ebenfalls signifikant höher (54,8 %) im Vergleich zur Kontrollgruppe (40,4 %), und die per Koloskopie festgestellten Adenome waren in der CADe-Gruppe signifikant höher (Mittelwert 1,07) als in der Kontrollgruppe Gruppe (Mittelwert 0,71).
Eine multivariate Post-hoc-Analyse, die die Ergebnisse von AID-1 und AID-2 zusammenfasste, zeigte, dass die Verwendung von CADe und die Koloskopie-Indikation, nicht jedoch der Grad der Erfahrung des Untersuchers, mit ADR-Unterschieden verbunden waren. Dies führte die Forscher zu dem Schluss: „Erfahrung scheint als entscheidender Faktor für UAW eine untergeordnete Rolle zu spielen.“
In ähnlicher Weise untersuchte eine Studie aus China aus dem Jahr 2023 die durchschnittliche Anzahl der pro Koloskopie entdeckten Adenome gemäß der Erfahrung des Endoskopikers. Alle Raten waren bei KI-gestützten Koloskopien im Vergleich zur konventionellen Nicht-KI-Koloskopie signifikant höher: Gesamt-ADR 39,9 % vs. 32,4 %; fortgeschrittene UAW, 6,6 % vs. 4,9 %; ADR von erfahrenen Endoskopikern: 42,3 % vs. 32,8 %; ADR von nicht fachkundigen Endoskopikern: 37,5 % vs. 32,1 %; und Adenome pro Koloskopie, 0,59 bzw. 0,45.
Die Autoren kamen zu dem Schluss, dass „die KI-gestützte Koloskopie die allgemeine UAW, die fortgeschrittene UAW und die UAW sowohl bei erfahrenen als auch bei nicht fachkundigen behandelnden Endoskopikern verbesserte.“
Verbesserung der Algorithmen
Experten sind sich einig, dass aktuelle und zukünftige Forschungen die Genauigkeit und Qualität der KI-Koloskopie für alle Benutzer verbessern werden, was zu neuen Standards und konsistenteren Ergebnissen sowohl in klinischen Studien als auch in realen Anwendungen führen wird.
Die derzeit laufenden Arbeiten zur Verbesserung der Algorithmen werden laut Christie ein wichtiger Schritt in diese Richtung sein.
„Wir müssen über genügend Informationen verfügen, um KI-Algorithmen zu erstellen, die es uns ermöglichen, frühe Läsionen zumindest aus bildgebender Sicht zu erkennen, und wir müssen die Empfindlichkeit und Spezifität sowie den Vorhersagewert verbessern und erhöhen“, sagte sie.
KI könne auch eine Rolle bei der gesundheitlichen Chancengleichheit spielen, betonte sie.
„Aber es ist ein zweischneidiges Schwert, denn es hängt wiederum von Algorithmen und maschinellem Lernen ab. Vielleicht kann KI einen Teil der Voreingenommenheit in unserer klinischen Entscheidungsfindung beseitigen. Wenn wir die Maschine jedoch nicht richtig mit einer guten, vielfältigen Methode trainieren.“ „Wenn wir eine Stichprobe von Patienten untersuchen und herausfinden, wie wir einige der sozialen Determinanten der Gesundheit integrieren können, die ein Computer sonst vielleicht nicht berücksichtigen würde, kann dies zu größeren Ungleichheiten und größeren Vorurteilen führen. KI-Geräte können nur so gut und inklusiv sein, wie wir sie machen“, sagt Christie sagte.
Vorausschauen
Sharma prognostiziert, dass „die nächsten Studien sich mit der Charakterisierung befassen werden – nicht nur mit der Aussage, dass eine Anomalie vorliegt, sondern mit der weiteren Unterscheidung und der Aussage, ob die Läsion gutartig, präkanzerös oder krebsartig ist.“
Andere Studien konzentrieren sich auf die Qualitätsverbesserung von Faktoren wie Entzugszeit und Darmvorbereitung.
In ihrem klinischen Praxis-Update zu KI stellt die American Gastroenterological Association fest: „Letztendlich gehen wir davon aus, dass eine KI-Suite von Werkzeugen für die Koloskopie unverzichtbar erscheinen wird, als leistungsstarke Ergänzung zur Unterstützung einer sicheren und effizienten klinischen Praxis. KI-Werkzeuge, die die Qualität der Koloskopie verbessern, könnten dies sein.“ wird von Kostenträgern, Verwaltungsbeamten und möglicherweise sogar von gut informierten Patienten, die eine Untersuchung ihres Dickdarms von höchster Qualität sicherstellen möchten, eher akzeptiert und möglicherweise auch gefordert.
Die KI-Task Force der ASGE teilte dem US-Senatsausschuss für Gesundheit, Bildung, Arbeit und Renten im September 2023 mit, dass sie in diesem Jahr zwei Papiere vorlegen werde. Die eine „untersucht die Wahrnehmung der Gastroenterologie-Community in Bezug auf KI und beleuchtet deren Rezeption und Auswirkungen“, und die zweite ist eine Konsenserklärung, die „entscheidende Forschungsbereiche“ innerhalb der KI und Endoskopie umreißt.
Laut der ASGE-Website können sich interessierte Endoskopiker für die Mitarbeit bei der Entwicklung der KI-Task Force und den Prioritäten der Datenwissenschaft bewerben und von einem umfangreichen Satz an KI-Ressourcen profitieren.
Sharma und Christie legen keine relevanten Interessenkonflikte offen.
