Брой 4/2024
Д-р Д. Коемджиев, Доц. д-р П. Карагьозов, д.м.
Клиника по Гастроентерология, Аджибадем Сити Клиник
УМБАЛ „Токуда“ – София
Ракът на дебелото черво (КРК) представлява много съществен проблем в днешно време във връзка с високата му честота. Той е един от най-честите карциноми, трети по честота при мъжете и втори при жените. Около 13% от диагностицираните ракови заболявания са именно на дебелото черво, а смъртността от това заболяване възлиза също на 13%. Икономическите измерения са около 19 млрд. евро годишно в ЕС.[1]
Честотата на КРК се увеличава значително с напредване възрастта, наблюдава се тенденция за подмладяване на заболяването и повишаване на честотата при хора над 50 години. Всички тези данни са предпоставка за необходимост от ефективен скрининг и диагностични стратегии за ограничаване на неговото разпространение [2]. Има различни методи за провеждане на скрининг като златен стандарт остава фиброколоноскопията. Препоръките на Европейската асоциация по гастроинтестинална ендоскопия (ESGE) са за провеждане на колоноскопия при хора навършили 50-годишна възраст, а Американската асоциация по гастроинтестинална ендоскопия (ASGE) съветва той да започва от 45-годишна възраст, като на скрининг подлежат хора, които нямат симптоми. Има убедителни доказателства, че прилагането на популационен скрининг в развитите страни е довело до значително намаляване на честотата и смъртността от КРК [3,4].
Колоноскопията служи като златен стандарт освен за откриване, така и за отстраняване на така наречените преканцерозни лезии – полипите на дебелото черво (аденоми, сесилни сератни, традиционни, сератни), но нейната ефикасност зависи от уменията и бдителността на ендоскописта [5].
Степента на откриване на аденом (ADR), дефинирана като процент пациенти, подложени на колоноскопия с поне един отстранен аденом, понастоящем се счита за най-подходящия показател за качество, отговарящо на честотата на интервален колоректален карцином (дефиниран като колоректален карцином, диагностициран в рамките на 60 месеца след негативна скринингова колоноскопия). Въпреки напредъка в ендоскопската технология и подобрението в откриването на аденоми, честотата на пропускане остава все още сравнително висока при тандемни колоноскопски проучвания [6]. Степента на пропуски е особено висока за сесилни сератни лезии (SSL), аденоми в проксималната част на дебелото черво и плоски аденоми (34%) [6].
Изкуственият интелект (AI) е технология, която имитира човешката когнитивна функция. Той все повече навлиза и намира приложение в различни сфери от живота. Едно от обещаващите приложения в здравеопазването е в областта на ендоскопията и превенцията на колоректалния карцином, където AI притежава потенциала да подобри точността и ефективността на откриването и характеризирането на полипи по време на колоноскопия. Броят на системите за изкуствен интелект за горна и долна ендоскопия се увеличи драстично през последните години. Тази статия ще разгледа системите за компютърно подпомагано откриване (CADe) и компютърно подпомагана диагностика (CADx). [5,6,7]
Компютър-подпомагано откриване (CADe)
Разпознават определени характеристики за да потвърдят наличието на полип. Тези системи са интегрирани в реално време по време на колоноскопия като предупреждават специалистите за наличието на полип или с цветна рамка около самия полип. Те имат потенциала да намалят честота на пропускане на полип [7], което допринася за подобрено откриване на аденом [8]. Важно е да се отбележи,че подобрението на ADR при използване на АI зависи от добрия оглед на лигавицата при изваждане на апарата. Въпреки че, като цяло откриването на лезии е подобрено, много от тези системи са критикувани за липса на въздействие върху откриването на напреднали аденоми с повишена клинична значимост. Тези по-големи полипи е по-малко вероятно да бъдат пропуснати от ендоскопистите, което прави внедряването на системите CADe по-маловажно. Две са основните критики към CADe – времетраенето на процедурите и високите проценти фалшиви положителни сигнали за полипи.
Позицията на ESGE за 2022 г. относно AI в ендоскопията, е че за да стане използването на CADe широко разпространено трябва да има приемлива честота на фалшиво положителни резултати, така че да не се удължава значително времетраенето на процедурите [8]. Въпреки че по-голямата част от фалшиво положителни резултати са краткотрайни, те все още имат значително въздействие относно умората на ендоскопистите [7,8]. Тези фалшиви положителни сигнали от CADe най-често са свързани с мехурчета или изпражнения, фалшиво идентифицирани като полипи. Те могат да бъдат сведени до минимум с помощта на колоноскопия с вода (където се използва вода вместо инсуфлация на въздух по време на въвеждането на колоноскопа), за да се изчисти зрителното поле на лигавицата. Въпреки фалшиво положителни резултати от CADe, единствената значима разлика във времето на изтегляне е при откриване на полипи.
Компютърно подпомагана диагностика (CADx)
Другият основен фокус на AI системите в колоноскопията, освен в детекция на полипи, е в характеризирането на им (CADx). С навлизането на все по-нова техника, както и на високорезолюционните апарати, ендоскопистите са в състояние да постигнат висока степен на точност при прогнозиране на хистология. Това изисква специализирано обучение, опит и време, което може да не е налично при всеки един ендоскопист [9]. Точното хистологичното прогнозиране е от особено значение в две често срещани ситуации при колоноскопия. За миниатюрни (<5 mm) полипи точното прогнозиране улеснява безопасността за използване на стратегиите „резекция и премахване” или „оставяне на място“[10]. За по-големи полипи, хистологичното прогнозиране насочва неопитните ендоскописти за последваща резекция – ендоскопска или хирургична. Множество изследвания, базирани на изображения и мета-анализи, са демонстрирали превъзходството на CADx в сравнение с неекспертни ендоскописти за хистологичната прогноза [9,10].
Във всеки от тези мета-анализи обаче CADx не успява да надмине експерт-ендоскопист [9,10]. Широкото прилагане на CADx би позволило на ендоскописти от всички нива на експертиза да използват стратегиите „оставяне на място“ или „резекция и премахване“, като по този начин подобрят рентабилността на програмите за колоректален скрининг. За по-големи полипи потенциалната полза от CADx е в идентифицирането на подходящи стратегии за резекция в случай на неопитен ендоскопист. Tе могат да премахнат необходимостта от биопсия. Това е от особено значение, тъй като биопсиите са силен предиктор за неуспешна en bloc ендоскопска субмукозна дисекция за колоректални полипи, увеличаващи шансовете за тежка фиброза с повече от осем пъти [11]. Друга област за по-нататъшно проучване, която може да повлияе на експертите ендоскописти, ще бъде при оценката на границите на резекция.
Висококачествената колоноскопия е от съществено значение за подобряване на ADR и намаляване честотата на интервален карцином. Като цяло интегрирането на AI в скрининга на КРК може да подобри клиничните резултати и прогнозата за пациентите. Компютърно подпомогнатите системи могат да осигурят помощ на лекарите при откриване и диагностициране на предракови лезии или ранен стадий на КРК. Няколко нови проучвания имат обещаващи резултати за точно откриване и характеризиране на предполагаеми лезии. Необходими са обаче допълнителни проспективни, широкомащабни, многоцентрови клинични изпитвания за да се оцени диагностичната точност на AI системите. Сътрудничеството между AI технологиите и медицинската експертиза притежава потенциала да постави началото на нова ера на подобрена диагностика, рационализирани процедури и подобрена грижа за пациентите.
Библиография:
1. Rajpurkar, P.; Chen, E.; Banerjee, O.; Topol, E.J. AI in health and medicine. Nat. Med. 2022, 28, 31–38.
2. Bray, F.; Ferlay, J.; Soerjomataram, I.; Siegel, R.L.; Torre, L.A.; Jemal, A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J. Clin. 2018, 68, 394–424.
3. Cardoso, R.; Guo, F.; Heisser, T.; Hackl, M.; Ihle, P.; De Schutter, H.; Van Damme, N.; Valerianova, Z.; Atanasov, T.; Májek, O.; et al. Colorectal cancer incidence, mortality, and stage distribution in European countries in the colorectal cancer screening era: An international population-based study. Lancet Oncol. 2021, 22, 1002–1013.
4. Xu, L.; He, X.; Zhou, J.; Zhang, J.; Mao, X.; Ye, G.; Chen, Q.; Xu, F.; Sang, J.; Wang, J.; et al. Artificial intelligence-assisted colonoscopy: A prospective, multicenter, randomized controlled trial of polyp detection. Cancer Med. 2021, 10, 7184–7193.
5. Repici, A.; Badalamenti, M.; Maselli, R.; Correale, L.; Radaelli, F.; Rondonotti, E.; Ferrara, E.; Spadaccini, M.; Alkandari, A.; Fugazza, A.; et al. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology 2020, 159, 512–520.e7.
6. Huang,.; Shen, J.; Hong, J.; Zhang, Y.; Dai, S.; Du, N.; Zhang, M.; Guo, D. Effect of artificial intelligence-aided colonoscopy for adenoma and polyp detection: A meta-analysis of randomized clinical trials. Int. J. Colorectal Dis. 2022, 37, 495–506.
7. Spadaccini, M.; Iannone, A.; Maselli, R.; Badalamenti, M.; Desai, M.; Chandrasekar, V.T.; Patel, H.K.; Fugazza, A.; Pellegatta, G.; Galtieri, P.A.; et al. Computer-aided detection versus advanced imaging for detection of colorectal neoplasia: A systematic review and network meta-analysis. Lancet Gastroenterol. Hepatol. 2021, 6, 793–802.
8. Messmann, H.; Bisschops, R.; Antonelli, G.; Libânio, D.; Sinonquel, P.; Abdelrahim, M.; Ahmad, O.F.; Areia, M.; Bergman, J.; Bhandari, P.; et al. Expected value of artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Position Statement. Endoscopy 2022, 54, 1211–1231.
9. Ashat, M.; Klair, J.S.; Singh, D.; Murali, A.R.; Krishnamoorthi, R. Impact of real-time use of artificial intelligence in improving adenoma detection during colonoscopy: A systematic review and meta-analysis. Endosc. Int. Open 2021, 9, e513–e521.
10. Deliwala, S.S.; Hamid, K.; Barbarawi, M.; Lakshman, H.; Zayed, Y.; Kandel, P.; Malladi, S.; Singh, A.; Bachuwa, G.; Gurvits, G.E.; et al. Artificial intelligence (AI) real-time detection vs. routine colonoscopy for colorectal neoplasia: A meta-analysis and trial sequential analysis. Int. J. Colorectal Dis. 2021, 36, 2291–2303.
11. Rex, D.K.; Kahi, C.; O’Brien, M.; Levin, T.R.; Pohl, H.; Rastogi, A.; Burgart, L.; Imperiale, T.; Ladabaum, U.; Cohen, J.; et al. The American Society for Gastrointestinal Endoscopy PIVI (Preservation and Incorporation of Valuable Endoscopic Innovations) on real-time endoscopic assessment of the histology of diminutive colorectal polyps. Gastrointest. Endosc. 2011, 73, 419–422.
Ключови думи: колоноскопия; изкуствен интелект; полип; колоректален карцином
Адрес за кореспонденция:
Д-р Димитър Емилов Коемджиев
Клиника по Гастроентерология,
Аджибадем Сити Клиник УМБАЛ „Токуда“
Бул. „Никола Й. Вапцаров”, 51Б 1407, София
e-mail: dimitar.koemdzhiev@yahoo.bg
тел.: 0883 511 220
