Deutlich effizientere Adenom-Detektion durch computergestützte Endoskopien

In einer randomisierten Multicenter-Studie hat ein internationales Forschungsteam in Mailand herausgefunden, dass die Bildanalyse per Computer die Nachweisrate von Adenomen und die Anzahl der pro Koloskopie entdeckten Adenome signifikant erhöht.

Künstliche Intelligenz im Kampf gegen das Kolonkarzinom

In einer randomisierten Multicenter-Studie hat ein internationales Forschungsteam in Mailand herausgefunden, dass die Bildanalyse per Computer die Nachweisrate von Adenomen und die Anzahl der pro Koloskopie entdeckten Adenome signifikant erhöht. Bei vergleichbarer Rückzugszeit waren die Ergebnisse der digital assistierten Darmspiegelung zudem besonders belastbar und zuverlässig. Angesichts der Relevanz, die eine möglichst vollständige Detektion für das spätere Entartungsrisiko spielt, kann dieses Verfahren auch für erfahrene DiagnostikerInnen eine wertvolle Hilfe sein.

Trainierte Software versus Spezialistenblick im direkten Vergleich

Die Studie umfasste Daten von 685 Teilnehmenden in drei italienischen Zentren, die sich zu Krebsvorsorgeuntersuchungen in der Klinik aufhielten bzw. sich nach erfolgter Polypektomie oder einem positiven FIT-Test einer Koloskopie unterzogen. Für die Computer-aided detection (CADe) von Polypen wurden neuartige Geräte benutzt, die eine real-time Überlagerung von vermuteten Befunden der Software mit dem Bild der herkömmlichen Endoskopie erlaubte. Das auf trainierter künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Verfahren der Adenom-Erkennung erleichterte dadurch den Abgleich seiner Befunde mit denen der Untersuchenden.

Die herkömmlichen Koloskopien wurden ausschließlich von erfahrenen Fachleuten aus der Endoskopie durchgeführt (jeweils > 2.000 Koloskopien).

Besonders beim Nachweis kleinerer Polypen erwies sich der Computer als überlegen

Die Studie war statistisch auf den Nachweis von mindestens 10% Differenz der Ergebnisse zwischen EndoskopikerInnen und KI ausgelegt. Festgestellt wurde, dass die CADe mit 54.8% eine signifikant höhere Adenom-Erkennungsrate (ADR) zeigte als bei herkömmlicher Endoskopie durch erfahrene DiagnostikerInnen (40,4%).

Die CADe fand mit durchschnittlich 1,07 auch signifikant mehr Adenome pro Endoskopie als die menschliche Kontrollgruppe mit 0,71. Diese höhere Nachweisrate trat besonders bei Adenomen der Größe 6–9 mm zutage. Die CADe wurde hinsichtlich dieser Tumoren bei 10,6 % der Teilnehmenden fündig, die klassische Endoskopie nur in 5,8%. Auch kleinste Adenome (≤ 5 mm) wurden deutlich häufiger durch den Computer nachgewiesen als durch die Fachleute (33,7% vs. 26,5%).

Hohe Treffsicherheit der CADe-Befunde

Die durchschnittliche Dauer des Zurückziehens des Endoskops war für beide Verfahren mit jeweils rund 7 Minuten etwa gleich lang. Die Rate der Sektion nicht-neoplastischer Läsionen (26,0% vs. 28,7%) stimmte ebenfalls überein. Daher gehen die StudienautorInnen nicht davon aus, dass ein systematischer Unterschied zwischen den Untersuchungsgruppen etwa hinsichtlich der Aufmerksamkeit bei der Untersuchung bestand.

Die VerfasserInnen betonen außerdem, dass behandelnde EndoskopikerInnen und die CADe jeweils zeitgleich Zugriff auf die gleichen Informationen der Testpersonen hatten – anders als in früheren Untersuchungen, bei denen die digitalisierten Daten nicht in Echtzeit und nicht in Überlagerung mit dem aktuellen Endoskopiebild gezeigt werden konnten. Zusätzlich bestätigten die EndoskopikerInnen bei genauer Überprüfung oftmals die Richtigkeit der Diagnose der CADe, wenn deren Befundregion grün auf dem Endoskopiebild hervorgehoben wurde.

Zuverlässige Unterstützung auch in schwierigen Fällen

Die StudienautorInnen halten die vorgestellten Ergebnisse zudem für besonders belastbar, da sie unabhängig von der Lokalisation und Morphologie der Einzelbefunde waren. Wie bei einer maschinellen Auswertung zu erwarten, variierten die Ergebnisse nicht mit diesen Parametern. Hingegen ließ bei der herkömmlichen Endoskopie die diagnostische Zuverlässigkeit in Abhängigkeit von der Schwierigkeit der Endoskopie nach.

Quelle:
Repici A, et al. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology 2020, e-Pub ahead of print. Doi: https://doi.org/10.1053/j.gastro.2020.04.062.

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