Nowe wytyczne dotyczące wykorzystywania sztucznej inteligencji w kolonoskopii
Amerykańskie Stowarzyszenie Gastroenterologiczne (AGA) opublikowało nowe wytyczne dotyczące wykorzystania systemów wspomaganych sztuczną inteligencją (CADe) w kolonoskopii. Według specjalistów, chociaż AI pomaga w identyfikacji polipów jelita grubego, to jej faktyczny wpływ na zmniejszenie liczby przypadków raka jelita grubego wciąż nie jest jednoznaczny. Z tego powodu organizacja nie zaleca ani nie odradza stosowania tej technologii.
Kolonoskopia jest jednym z najskuteczniejszych narzędzi do wykrywania nowotworów układu pokarmowego. W Stanach Zjednoczonych wykonuje się ją ponad 15 milionów razy rocznie. Systemy CADe zwiększają wykrywalność polipów, jednak nadal brakuje dowodów na to, że przekładają się one bezpośrednio na zmniejszenie liczby zachorowań na raka jelita grubego, który pozostaje trzecim pod względem częstości nowotworem na świecie.
Sztuczna inteligencja a kolonoskopia – obietnice i wyzwania
Eksperci nie mają wątpliwości, że sztuczna inteligencja znacząco wspomaga usuwanie polipów i przyczynia się do częstszego wykonywania kolonoskopii. Dr Benjamin Lebwohl, jeden z autorów wytycznych, podkreśla, że jego placówka już wdrożyła tę technologię. Jednak jej rzeczywista skuteczność w zmniejszeniu liczby przypadków raka jelita grubego wciąż budzi pewne wątpliwości.
AGA podjęło się oceny dostępnych badań dotyczących AI w gastroenterologii, stosując rygorystyczną metodologię znaną jako proces GRADE. Wyniki wskazują, że systemy CADe obecnie wykrywają przede wszystkim polipy niskiego ryzyka – te, które rzadziej przekształcają się w nowotwór. Może to skutkować częstszymi, a jednocześnie kosztownymi kolonoskopiami kontrolnymi o niepewnej wartości klinicznej. Powszechne wdrożenie tej technologii mogłoby też prowadzić do przeciążenia systemu opieki zdrowotnej, ograniczając dostęp do badań przesiewowych dla pacjentów o najwyższym ryzyku zachorowania.
Specjaliści podkreślają, że obecna generacja AI jest dopiero na swoim początkowym etapie rozwoju. Aby systemy wspomagane sztuczną inteligencją przyniosły realne korzyści, muszą wykrywać trudniej dostrzegalne zmiany, które mogłyby umknąć ludzkiemu oku.
Przyszłe badania i kluczowe pytania
AGA planuje zaktualizować swoje wytyczne w ciągu roku lub dwóch lat, gdy pojawią się nowe dane oceniające wpływ CADe na poprawę wyników klinicznych. Do kluczowych obszarów badań, które wymagają dalszej analizy, należą:
– Wytyczne dla lekarzy – choć stosowanie AI nie jest obowiązkowe, specjaliści są zachęcani do wdrażania tej technologii, gdy jej skuteczność będzie coraz większa.
– Jakość ponad ilość – kluczowym celem powinno być obniżenie wskaźnika nowotworów pojawiających się po kolonoskopii, a nie tylko wzrost liczby wykrytych polipów.
– Reforma nadzoru – skoro AI powoduje wzrost liczby wykrywanych polipów, konieczna jest ponowna analiza wytycznych dotyczących odstępów między badaniami kontrolnymi.
– Większa transparentność badań – potrzebne są bardziej przejrzyste, publicznie dostępne dane, aby ułatwić porównywanie modeli AI i poprawiać ich skuteczność.
Czym jest rak jelita grubego i jakie ma znaczenie?
Rak jelita grubego – nazywany również rakiem okrężnicy – powstaje, gdy komórki błony śluzowej jelita grubego lub odbytnicy zaczynają się niekontrolowanie namnażać. Jest to jedna z najczęstszych Chorób nowotworowych na świecie i trzecia najczęstsza przyczyna zgonów nowotworowych w Stanach Zjednoczonych.
Większość przypadków raka jelita grubego rozwija się z polipów przedrakowych – gruczolaków lub polipów ząbkowanych – które przez wiele lat mogą pozostawać w organizmie bezobjawowo, zanim ulegną przemianie w nowotwór. Te zmiany mogą mieć postać wypukłych grzybkowatych struktur lub płaskich narośli na ścianach jelita. Nie każdy polip prowadzi do nowotworu – hiperplastyczne i zapalne polipy mają niewielkie ryzyko przekształcenia się w raka, ale te o charakterze przedrakowym wymagają szczególnej uwagi.
Postęp technologiczny w diagnostyce i profilaktyce raka jelita grubego daje nadzieję na wcześniejsze wykrywanie zmian nowotworowych, jednak obecne systemy wspomagane sztuczną inteligencją wymagają dalszych badań i udoskonaleń, aby stać się kluczowym elementem walki z tym groźnym nowotworem.
