Колоректальный рак (КРР) занимает лидирующие позиции в структуре онкологической смертности. В 2020 году было выявлено более 1.9 млн новых случаев заболевания и более 930 тысяч летальных исходов. У этой неутешительной статистики есть и обратная сторона: при обнаружении КРР на ранней стадии, 5-летняя относительная выживаемость больных составляет около 90%! Однако только 4 из 10 случаев КРР обнаруживаются на ранней стадии.

«Золотым стандартом» диагностики КРР является колоноскопия. Во многих странах колоноскопия широко доступна и включена в бесплатные программы скрининга населения старше 50-60 лет. Однако одним из главных препятствий к широкому использованию колоноскопии на уровне населения является высокая частота отказов пациентов от процедуры, особенно при необходимости проведения повторной колоноскопии. Последнее может быть связано с различными факторами, в том числе опытом врача и качеством оборудования. Чтобы сделать колоноскопию более точной и эффективной, ученые предлагают использовать системы, сочетающие алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерную диагностику (computer-aided diagnosis, CADx). Анализируя изображения колоноскопии в режиме реального времени, ИИ может помочь врачам различать неопластические полипы, требующие удаления, и доброкачественные образования, не требующие немедленного удаления (хотя большинство экспертов сходятся во мнении, что удалению подлежат абсолютно все выявленные полипы).

В многоцентровом клиническом исследовании ученые сравнили новую систему компьютерной диагностики с функцией сверхувеличенной визуализации в режиме реального времени со стандартным визуальным осмотром небольших (диаметром ≤5 мм) полипов в сигмовидной и прямой кишке во время колоноскопии в группе из 1289 пациентов. После определения типа полипов (неопластический, неопределенный или неопухолевый) и постановки диагноза все полипы были удалены. Первичной конечной точкой была чувствительность CADx и визуального осмотра к неопластическим полипам по сравнению с гистопатологическими данными. Специфичность и уровень уверенности колоноскописта при визуальной диагностике были вторичными конечными точками. В общей сложности в анализ было включено 892 полипа у 518 пациентов: 359 неопластических и 533 неопухолевых.

Чувствительность диагностики неопластических полипов при стандартном визуальном осмотре составила 88.4% (95% ДИ от 84.3 до 91.5), в то время как у системы CADx с ИИ этот показатель был выше всего на 2% (90.4%; 95% ДИ от 86.8 до 93.1; р=0.33). Аналогично, специфичность двух подходов различалась на 3% и составила 83.1% (95% ДИ от 79.2 до 86.4) при стандартном визуальном осмотре и 85.9% (95% ДИ от 82.3 до 88.8) при CADx. Однако ИИ и CADx превосходили визуальный осмотр по показателю доли полипов, идентифицированных верно с высокой достоверностью (74,2%; 95% ДИ от 70.9 до 77.3 vs 92.6%; 95% ДИ от 90.6 до 94.3).

Вопреки ожиданиям, использование ИИ и компьютерной диагностики в реальном времени не привело к значимому улучшению чувствительности выявления неопластических полипов во время колоноскопии по сравнению с оптической оценкой врачом. Вероятно, в будущем системы ИИ позволят снизить нагрузку на врачей в условиях массового скрининга населения. Однако на сегодняшний день эндоскопия в целом и колоноскопия в частности сохраняют за собой репутацию «золотого стандарта» и высокоэффективны в том виде, в каком мы они доступны сегодня. Главная задача организаторов здравоохранения – обеспечивать больницы современным качественным оборудованием и способствовать доступности образовательных мероприятий и курсов повышения квалификации для врачей.

 

Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»

 

Источник: Barua I. et al. Real-Time Artificial Intelligence–Based Optical Diagnosis of Neoplastic Polyps during Colonoscopy // NEJM Evid, 2022. DOI: 10.1056/EVIDoa2200003