Введение. Проблема диагностики и лечения колоректального рака является крайне актуальной проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения и Международного агентства по изучению рака за 2020 г., в мире ежегодно регистрируется около 1,93 млн. случаев колоректального рака. Несмотря на постоянное совершенствование эндоскопического оборудования, число случаев пропущенного рака толстой кишки после выполнения диагностической колоноскопии колеблется от 2,1 % до 5,9 %. В диагностике предраковой патологии доля таких исследований достигает 32,8 %. Причин пропуска патологии множество, одна из которых «человеческий фактор»: частота выявленной патологии зависит от квалификации и опыта врача-эндоскописта. Цель исследования. Оценить эффективность диагностической колоноскопии с применением системы искусственного интеллекта в детекции новообразований толстого кишечника. Материалы и методы. С 2021 по 2022 гг. в ГБУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab (ООО «ЭВА Лаб») была разработана, апробирована и внедрена система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Исследование включает в себя анализ материалов в отношении 944 пациентов с различной патологией толстого кишечника — 338 мужчин (41,1 %) и 556 женщин (58,9 %). Средний возраст мужчин составил 64 ± 12,9 лет, женщин 63 ± 10,2 лет. Все пациенты были разделены на две группы. Первая группа (контрольная) — ретроспективная, формировалась до внедрения в 2020 г. систем на основе искусственного интеллекта, в нее вошли 634 пациента. Вторая группа (группа исследования) — это проспективная когорта, которая начала формироваться с 2020 г. (с момента внедрения системы искусственного интеллекта) включила 310 пациентов. В обеих группах диагностические колоноскопии выполнялись одними и теми же врачами-эндоскопистами со стажем не менее 10 лет. Результаты. В контрольной группе пациентов было обнаружено 358 (56,4 %) новообразований толстого кишечника, а в группе исследования — 204 (65,8 %). Наибольшая эффективность системы искусственного интеллекта достигалась при детекции новообразований до 1,0 см в диаметре. Если сравнивать частоту выявления новообразований в группе исследования и контрольной группе в категориях пациентов с размером новообразования до 0,5 см и с размерами от 0,5 до 1,0 см, то разница составит 15,7 %, т. е. в группе исследования новообразования регистрировались значимо чаще, чем в контрольной группе (р˂0,001). При размерах новообразования более 1,0 см в диаметре, существенных различий между группами контроля и исследования не обнаружено. Биопсия выполнялась на 13 % чаще в группе исследования по сравнению с контрольной группой. Заключение. Система искусственного интеллекта наглядно продемонстрировала свою эффективность в детекции новообразований любых размеров; чувствительность составила 80,7 %. Вероятность обнаружения новообразований менее 1,0 см в диаметре при использовании была выше на 13,7 %, вероятность обнаружения тубулярных аденом всех размеров выше на 9,7 %.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.