Due recenti studi pubblicati sulla rivista Annals of Internal Medicine hanno dimostrato i vantaggi e i limiti dell’intelligenza artificiale applicata alla colonscopia.
Lo screening per il cancro del colon-retto ha notevolmente migliorato i tassi di mortalità grazie alla maggiore individuazione di lesioni maligne e precancerose. I sistemi che si basano sull’intelligenza artificiale utilizzando la tecnologia di apprendimento profondo sono stati collegati a tassi di rilevamento di adenomi migliorati e alla riduzione del tasso di errori.
Si teme però che i tassi di rilevamento degli adenomi continueranno a migliorare solo grazie a un migliore rilevamento di piccoli polipi e adenomi non avanzati, piuttosto che al rilevamento di lesioni avanzate e clinicamente significative.
Non si migliora il rilevamento delle neoplasie colorettali avanzate.
Il primo di questi due studi, randomizzato e controllato, ha evidenziato che la colonscopia con rilevamento assistito da computer (CAD) non era associata a un migliore rilevamento delle neoplasie colorettali avanzate.
Nel corso della ricerca più di 3.000 persone con un test immunochimico fecale (FIT) positivo sono state assegnate in modo casuale alla colonscopia con o senza CAD per valutare il contributo di questa nell’individuazione colonscopica di neoplasie colorettali avanzate, adenomi, polipi seghettati e lesioni non polipoidi e del lato destro.
Sono stati scelti i pazienti FIT positivi perché questo gruppo ha la più alta prevalenza di neoplasie colorettali avanzate e quindi offre il contesto migliore per indagare la capacità del rilevamento computerizzato di supportare la diagnosi di neoplasie colorettali avanzate.
Servono ulteriori ricerche
I ricercatori non hanno riscontrato differenze significative nel tasso di rilevamento di neoplasie colorettali avanzate o nel numero medio di neoplasie colorettali avanzate rilevate con la colonscopia tra i due gruppi. Un piccolo effetto è stato osservato nel numero crescente di lesioni non polipoidi, adenomi prossimali e piccole lesioni di 5 mm o meno, sia polipi del colon in generale, sia adenomi e polipi seghettati in particolare, rilevati mediante colonscopia.
Secondo i ricercatori, questi risultati suggeriscono la necessità di ulteriori ricerche e di parametri di rilevamento più definiti nella CAD prima che possa essere integrata nelle cure cliniche di routine.
Può aumentare la sovradiagnosi
Il secondo articolo presenta una revisione di 21 studi randomizzati che ha rilevato come l’uso della CAD per il rilevamento dei polipi durante la colonscopia ha comportato un aumento del rilevamento dei polipi e della rimozione dei polipi. Al contrario però non è aumentato il rilevamento di adenomi avanzati, i tipi di polipi a maggior rischio di progressione verso il cancro.
Gli autori affermano che il rilevamento computerizzato (CADe) dell’intelligenza artificiale per il rilevamento della neoplasia colorettale durante la colonscopia può aumentare i tassi di rilevamento dell’adenoma (ADR), ma può aumentare la sovradiagnosi e l’eccessivo trattamento dei polipi non neoplastici.
Un aumento nella rimozione di polipi non neoplastici
Questa revisione sistematica e meta-analisi di 21 studi randomizzati e controllati è stata svolta da ricercatori dell’Humanitas University e ha incluso 18.232 partecipanti.
Gli autori hanno scoperto che l’uso del CADe era associato a una riduzione del rischio relativo del 55% nel tasso di mancata rilevazione di adenoma, ma era anche associato a un aumento nella rimozione di polipi non neoplastici.
I ricercatori riportano inoltre che il CADe era associato anche ad un aumento marginale del tempo medio di ispezione. Gli autori notano che gli studi hanno coinvolto principalmente gastroenterologi esperti e che i programmi CADe potrebbero essere più utili per gli endoscopisti meno esperti.
Un editoriale che accompagna questi articoli evidenzia che l’attuale divario tra le prestazioni degli studi randomizzati controllati e le prestazioni nel mondo reale probabilmente riflette sia le differenze nel comportamento dei medici al di fuori degli studi sia la complessità degli ambienti clinici del mondo reale.
