人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）与更高的良性病变切除率相关
人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）与更高的良性病变切除率相关的核心信息是什么？
前言 近年来，人工智能（AI）技术发展迅速，在医学领域的应用越来越广泛，如基于AI技术建立辅助诊断技术，放大目标区域，比对并查找异常部位，帮助内镜医师减少病灶的漏检，提高腺瘤检出率。 根据美国胃肠病学会（ACG）2024年年度科学会议上发表的一项研究， 采用计算机辅助检测（CADe）技术的人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）可能会提高腺瘤检出率（ADR），但同...
前言 近年来，人工智能（AI）技术发展迅速，在医学领域的应用越来越广泛，如基于AI技术建立辅助诊断技术，放大目标区域，比对并查找异常部位，帮助内镜医师减少病灶的漏检，提高腺瘤检出率。 根据美国胃肠病学会（ACG）2024年年度科学会议上发表的一项研究， 采用计算机辅助检测（CADe）技术的人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）可能会提高腺瘤检出率（ADR），但同时也与更高的非肿瘤性病变的检出和切除有关 。 尤其值得一提的是， 与无AI辅助结肠镜检查相比，AIAC检查显著提高了良性病变的检出率，且具有统计学意义和临床意义 。 属于「Onco前沿」分类。 关键词：人工智能、结肠镜检查。 本文由 TalkMED 拓麦医学编辑团队审核发布，内容来源清晰、引用完整，符合平台编辑方针和利益冲突披露政策。
本文核心问答
Q1: 该研究的关键数据和临床意义是什么？
” 在此前明尼阿波利斯市VA医疗中心开展的一项试验中，Tessa Herman博士和他的同事比较了分别接受无AI辅助结肠镜检查和AIAC患者的不良反应。研究结果 纳入441例非AIAC检查（2022年11月至2023年4月）和599例AIAC检查（2023年5月至2023年10月）。两组基线特征均衡，在患者人口统计学、内镜医师、AI技术、操作时间或平均检测到的息肉数量方面无显著差异。在非AIAC队列中，37例（8.4%）接受了息肉切除术，术后显示为良性病变，而AIAC队列中有74例（12.4%）。
Q2: 这篇文章的来源和作者资质如何？
参考文献DOI：10.1055/a-1201-7165。发布于2024-11-08。
Q3: 本文涉及哪些核心医学术语和研究方向？
本文围绕「人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）与更高的良性病变切除率相关」主题，涉及人工智能、结肠镜检查等核心术语和研究方向。Herman博士指出，研究结果表明，在美国每年进行的1500万次结肠镜检查中，与传统结肠镜检查相比，全面采用AIAC可使仅切除良性、非腺瘤性病变的结肠镜检查增加约60万次。
Q4: 该研究采用了什么研究设计和方法？
研究共纳入纳入441例。
前言
近年来，人工智能（AI）技术发展迅速，在医学领域的应用越来越广泛，如基于AI技术建立辅助诊断技术，放大目标区域，比对并查找异常部位，帮助内镜医师减少病灶的漏检，提高腺瘤检出率。
尤其值得一提的是，与无AI辅助结肠镜检查相比，AIAC检查显著提高了良性病变的检出率，且具有统计学意义和临床意义。第一作者明尼苏达大学Tessa Herman医学博士表示：“潜在的影响包括增加手术风险，以及成本，如病理学成本和其他医疗支出。”
在此前明尼阿波利斯市VA医疗中心开展的一项试验中，Tessa Herman博士和他的同事比较了分别接受无AI辅助结肠镜检查和AIAC患者的不良反应。
在随后的研究中，研究小组对之前的试验数据进行了分析，以确定用于筛查、监测和粪便免疫化学试验阳性（切除后的病变均为良性）行结肠镜检查的比例。排除了因诊断指征或炎症性肠病进行的结肠镜检查，以及不完整的结肠镜检查和肠道准备不充分的患者。
研究结果
纳入441例非AIAC检查（2022年11月至2023年4月）和599例AIAC检查（2023年5月至2023年10月）。两组基线特征均衡，在患者人口统计学、内镜医师、AI技术、操作时间或平均检测到的息肉数量方面无显著差异。
在非AIAC队列中，37例（8.4%）接受了息肉切除术，术后显示为良性病变，而AIAC队列中有74例（12.4%）。最常见的切除病变为良性结肠黏膜、淋巴样聚集物和增生性息肉。
Herman博士指出，研究结果表明，在美国每年进行的1500万次结肠镜检查中，与传统结肠镜检查相比，全面采用AIAC可使仅切除良性、非腺瘤性病变的结肠镜检查增加约60万次。
延伸讨论
2023年ACG主席Daniel Pambianco医学博士表示：“需要针对AIAC进行更为深入的研究，这项技术还处于起步阶段，我们掌握的数据越多，越有助于了解是否正确、高效地处理了需要切除的病变。”他继续补充道，“我们希望这项技术能够提高息肉的检出率和切除率，并最终改善结肠癌的治疗结局。”
Tessa Herman博士补充道，未来的纵向研究应该同时监测AIAC的不良反应和良性病变切除率，建模研究可以确定该技术的收益和成本。此外，她认为开发混合CADe和计算机辅助诊断系统，可以减轻人们对于AI工具可能导致过度切除良性病变的担忧。
会议的共同主持人、胃肠病学家SiSita Chokhavatia医学博士表示，临床医生已经能够在没有AI帮助的情况下，通过结肠镜检查发现息肉样或淋巴样聚集物的结肠黏膜。她指出：“相反，临床医生真正需要的是可以帮助我们不切除这些非肿瘤性息肉的工具。未来的技术发展应该是，算法需要告诉我们哪些病变是良性的，不需要切除。”
参考文献：
[1] AI-Assisted Colonoscopy Linked to Higher Rate of Benign Lesion Removal.
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本文研究方法与设计类型
研究共纳入纳入441例。
本文临床背景与意义
本文属于人工智能、结肠镜检查等医学领域。Herman博士指出，研究结果表明，在美国每年进行的1500万次结肠镜检查中，与传统结肠镜检查相比，全面采用AIAC可使仅切除良性、非腺瘤性病变的结肠镜检查增加约60万次。。
引用格式：人工智能辅助结肠镜检查（AIAC）与更高的良性病变切除率相关. 发布日期：2024-11-08. 来源：TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/1496 参考DOI: https://doi.org/10.1055/a-1201-7165
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