Performance of an artificial intelligence system versus endoscopists for interrogation of scars after piecemeal endoscopic mucosal resection

人工智能系统与内镜医师在分块内镜黏膜切除术后瘢痕评估中的表现比较

Ortiz Zúñiga Oswaldo et al.

背景与研究目的

对于大型结直肠息肉行分块内镜黏膜切除术（p-EMR）后复发病灶的检测与处理，对于预防结肠镜后结直肠癌至关重要。基于人工智能病变检测系统辅助的结肠镜检查（CADe）已被证实在息肉识别方面具有良好效果，尤其适用于小病灶（< 10 mm）的检出。本研究旨在评估CADe与内镜医师在检测p-EMR术后复发方面的敏感性及阴性预测值。

方法

本研究评估了66段经伪匿名化处理的高质量视频，其中包括25例存在复发病灶以及15例既往使用夹闭器处理缺损的EMR术后瘢痕视频，均来源于直径 > 15 mm 息肉的EMR术后瘢痕。25例复发病例中，有19例（76.0%）复发病灶大小 < 10 mm。共有6名内镜医师参与评估，包括3名专家及3名非专家，分别对是否存在复发（是/否）进行判断，并记录其置信水平（高/低）。同时，对相同视频叠加CADe检测模式进行分析。组织病理学结果作为金标准。

结果

内镜医师的敏感性高于CADe（96.0% vs 72.0%；P = 0.03）。在排除复发方面，专家组较非专家组表现更优（特异性：92.7% vs 58.5%；P = 0.001），且总体准确率更高（92.4% vs 72.7%；P < 0.001）。在未使用夹闭器处理的缺损病例中，内镜医师仍保持较CADe更高的敏感性（95.0% vs 65.0%；P = 0.03）。总体一致性为中等水平（Kappa值 = 0.57），而专家组之间的一致性达到较高水平（0.70）；在排除夹闭缺损病例后，一致性亦较高（0.61）。

结论

在EMR术后瘢痕评估中，内镜医师的表现优于CADe系统。未来若采用术后息肉切除瘢痕图像对CADe进行进一步训练，可能有助于提升其诊断性能。

Endoscopy International Open (EIO) 为胃肠道内窥镜检查领域的开放获取期刊。它涵盖了内窥镜诊断、治疗方法和技术发展的各个方面。本刊探讨了不同的治疗方案，对用于诊断和治疗的新设备和技术发展进行对比。它特别关注结果和临床研究，重点关注来自世界各地的国家或地区方面和问题，这些问题往往不符合该领域其它国际期刊的总体国际利益或标准。

EIO为您发布科研成果提供了一个新选择：它具有快速和独立的高质量流程，并基于开放获取模式，为大众提供免费、广泛和便捷的访问途径。Endoscopy International Open 出版原创研究文章、评论和病例报告或病例系列；以及（为发布最新研究成果而缩短处理时间的）初步研究、讨论、致编辑和编辑部的信。在 EIO 上投稿的所有文章都经过严格的同行（盲审）评审。