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在结肠镜检查期间使用人工智能可以提高息肉检出率并降低成本
息肉是结肠中的小组织生长物，可发展为结肠癌。息肉患者未来患癌症的风险较高。奥斯陆大学临床有效性研究小组的医生兼副教授 Yuichi Mori 表示，在结肠镜检查（使用摄像头进行的内窥镜检查）过程中使用人工智能 (AI) 可有助于检测癌前息肉。结肠镜检查中使用的人工智能工具基于与手机上的面部识别相同的技术。通过在红色或绿色框中标记息肉，该工具可以在结肠镜检查期间为医生提供支持，并帮助...
在结肠镜检查期间使用人工智能可以提高息肉检出率并降低成本
息肉是结肠中的小组织生长物，可发展为结肠癌。 息肉患者未来患癌症的风险较高。
- Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) während der Koloskopie, einer endoskopischen Untersuchung mit einer Kamera, kann nützlich sein, um präkanzeröse Polypen zu erkennen, sagt Yuichi Mori, Arzt und außerordentlicher Professor der Gruppe für klinische Wirksamkeitsforschung an der Universität Oslo.
结肠镜检查中使用的人工智能工具基于与手机上的面部识别相同的技术。 通过在红色或绿色框中标记息肉，该工具可以在结肠镜检查过程中为医生提供帮助，并帮助他们发现原本可能漏掉的息肉。
“当息肉很小或难以检测时，这项技术非常有用，”森说。
对于更多患者，建议每三年进行一次结肠镜检查
这项新技术的一个可能的缺点是，医生将使用该工具来检测更小的、无害的息肉，然后需要将其切除。 即使切除小息肉不会引起任何重大副作用，千分之一的人也会在切除过程中经历出血或结肠轻微破裂。
Mori 和合作研究人员比较了使用和不使用人工智能的结直肠癌筛查结果。 该研究纳入了约 5,800 名患者。
– Mori 表示，在结肠镜检查过程中使用人工智能工具，导致欧洲息肉患者数量增加了 20%，建议每三年进行一次筛查。 通常情况下，建议患者每10年进行一次检查。
该研究发表在《人工智能对息肉切除后结肠镜检查监测的影响：随机试验的汇总分析》上。
更多筛查可能导致过度诊断
随着患者接受更多检查，在结肠镜检查中使用人工智能可能会导致过度诊断、患者负担以及医疗服务的更高财务成本。 有些患者还觉得结肠镜检查不舒服。 检查前服用泻药并喝两到三升透明液体可能很困难。
我们不知道随着时间的推移，更多的结肠镜检查是否会降低患结肠癌的风险，或者是否只会增加医院的财务负担。 这需要对临床有效性进行纵向研究，并对在结肠镜检查中使用人工智能的财务成本进行研究。”
Yuichi Mori，奥斯陆大学临床有效性研究小组博士兼副教授
使用人工智能进行筛查可降低成本
在另一篇新论文中，森和他的合作研究人员研究了在结直肠癌筛查中使用人工智能是否实际上会导致医疗服务的财务成本更高。 研究表明，在美国使用人工智能工具进行结直肠癌筛查，每人成本降低了 57 美元。
– 在筛查过程中使用人工智能可以预防美国人口中约 7,200 例结直肠癌病例和约 2,000 例相关死亡。 这将为社会每年节省 2.9 亿美元的长期成本。 该研究基于模型，我们尚不知道估计是否正确。 为了找到答案，我们需要大规模的临床试验，森说。
该研究发表在《结肠镜检查人工智能的成本效益：建模研究》中。
Mori 目前正在开展欧盟资助的研究项目 OperaA，这是一个关于在筛查过程中使用人工智能的长期影响的大规模临床试验组合。
- Ziel ist es, den Behandlungsstandard durch die Schaffung verlässlicher klinischer Beweise zu ändern und langfristig das Ergebnis für die Patienten zu verbessern, beispielsweise bei der Erkennung von Darmkrebs. Das OperA-Projekt werde die Antwort auf diese wichtigen Fragen finden, sagt Mori.
挪威新的结肠癌筛查计划
挪威最近推出了一项国家筛查计划来检测结直肠癌。 从秋季开始，55 岁的男性和女性将接受结肠镜检查或粪便样本筛查。
“我很高兴挪威现在推出结直肠癌筛查计划，我希望它将有助于减少癌症，”森说。
“我们还不知道人工智能是否可以帮助改变筛查，但我希望它能在有用的时候被使用，”他总结道。
来源：
参考：
- Mori, Y., et al. (2022) Einfluss künstlicher Intelligenz auf die Koloskopieüberwachung nach Polypenentfernung: Eine gepoolte Analyse randomisierter Studien. Klinische Gastroenterologie und Hepatologie. doi.org/10.1016/j.cgh.2022.08.022.
- Areia, M., et al. (2022) Kosteneffizienz künstlicher Intelligenz für die Screening-Koloskopie: eine Modellstudie. Die Lancet Digital Health. doi.org/10.1016/S2589-7500(22)00042-5.