Dans une étude récente publiée dans la revue ECliniqueMédecinedes chercheurs chinois ont mené une revue systématique suivie d’une méta-analyse d’études décrivant l’utilisation de méthodes basées sur l’intelligence artificielle (IA) pour détecter la néoplasie colorectale lors de coloscopies afin de comprendre son succès dans l’amélioration des taux de détection des adénomes et la réduction des taux d’échec des adénomes.
Étude : Intelligence artificielle pour la détection de néoplasie colorectale pendant la coloscopie : une revue systématique et une méta-analyse d’essais cliniques randomisés. Crédit d’image : Peter Porrini/Shutterstock
Sommaire
Arrière-plan
Le cancer colorectal est l’une des trois formes de cancer les plus répandues dans le monde et contribue largement aux taux de mortalité liés au cancer. La détection précoce des polypes adénomateux par coloscopie et leur élimination est l’une des principales méthodes permettant de réduire l’incidence du cancer colorectal. Alors qu’une augmentation du taux de détection des adénomes de 1 % 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’environ 27 % pour les adénomes en raison de limitations cognitives ou techniques.
Les méthodes basées sur l’intelligence artificielle ont été largement explorées ces derniers temps pour standardiser la détection des polypes lors des coloscopies afin d’éviter l’erreur humaine. Cependant, outre les résultats incohérents des études examinant l’utilisation d’outils de détection d’adénome basés sur l’IA, des inquiétudes existent également concernant le surdiagnostic des polypes, entraînant une charge et des coûts injustifiés pour les patients. 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 évaluant les avantages et les inconvénients de l’utilisation de systèmes basés sur l’IA pour détecter les adénomes et en les comparant aux méthodes de détection standard basées sur la coloscopie. Cette revue complète et la méta-analyse ultérieure visaient à 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 chez 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 conventionnelles. 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 lors de 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 d’omissions de polypes, la durée de la procédure, les fausses alarmes, les événements indésirables et le nombre de polypes détectés lors de 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 essais en tandem, seules les premières données de coloscopie ont été utilisées pour la méta-analyse afin d’éviter l’effet de transfert. L’hétérogénéité entre les études a été quantifiée à l’aide d’un intervalle de prédiction, et des analyses de sous-groupes et une méta-régression ont été menées pour comprendre les sources potentielles d’hétérogénéité.
Résultats
Les résultats ont montré que l’utilisation de méthodes de coloscopie basées sur l’IA entraînait une amélioration significative de la détection des néoplasies colorectales et réduisait considérablement le taux d’échec des adénomes et le taux d’échec des polypes. Les études utilisant la coloscopie activée par l’IA ont également signalé 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 au cours de chaque coloscopie.
Le taux d’échec des polypes grâce aux méthodes de coloscopie basées sur l’IA était inférieur de 52,5 %, tandis que le taux de détection des polypes était 23,8 % plus élevé. Comparé aux méthodes de coloscopie conventionnelles, le nombre de polypes détectés par coloscopie était supérieur de 0,271. Cependant, les études ont montré une hétérogénéité substantielle en ce qui concerne les résultats liés à la détection des polypes.
De même, le taux de détection des adénomes et le taux d’échec des adénomes ont montré une augmentation de 24,2 % et une diminution de 50,5 %, respectivement, lors de l’utilisation de méthodes de coloscopie basées sur l’IA. De plus, environ 0,202 adénomes supplémentaires ont été détectés par coloscopie à l’aide de méthodes de détection d’adénomes activées par l’IA. Cependant, à l’instar des résultats de détection des polypes, les résultats des essais contrôlés randomisés ont également montré une hétérogénéité significative dans les résultats.
Conclusions
Dans l’ensemble, les résultats suggèrent que l’utilisation de la coloscopie basée sur l’IA pourrait améliorer considérablement la détection des adénomes et des néoplasies colorectales. De plus, de légères améliorations de la qualité des coloscopies pourraient se traduire par des gains nets potentiels dans les programmes de dépistage à grande échelle du cancer colorectal 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 d’études longitudinales pour confirmer l’efficacité des méthodes de détection des adénomes coloscopiques basées sur l’IA pour réduire la morbidité et la mortalité associées au cancer colorectal.
