KI verbessert Polypenerkennung bei der Koloskopie

Studiendesign

• Prospektive, multizentrische, einfach verblindete, randomisierte Tandem-Koloskopie-Studie (n=223; 45,3% weiblich; 67,7% kaukasisch, 21% afroamerikanisch). Die Probanden wurden randomisiert zuerst einer hochauflösenden Weißlichtkoloskopie (HDWL) oder zuerst einer KI-basierten computergestützten Polypenerkennung (CADe) zugewiesen. Auf beide Verfahren folgte unmittelbar das jeweils andere Verfahren, das von demselben Untersucher durchgeführt wurde.
• Finanzierung: WISION.

Wesentliche Ergebnisse

• In der Gruppe, in der zuerst CADe angewandt wurde, war die Rate der unerkannten Adenome niedriger als in der Gruppe, in der HDWL zuerst angewandt wurde (20,12% gegenüber 31,25% [p=0,0247]; OR 1,8048 [95% KI 1,0780-3,0217]).
• Die Gruppe mit CADe als erste Methode hatte eine geringere Rate an unerkannten sessilen serratierten Läsionen (7,14% gegenüber 42,11%; p=0,0482).
• In der Gruppe mit CADe als erste Methode wurde im ersten Durchgang eine höhere Anzahl an Adenomen entdeckt (1,19 gegenüber 0,90; p=0,0323).
• Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied in der Adenom-Entdeckungsrate (ADR) beim ersten Durchgang zwischen der Gruppe, bei der CADe zuerst angewandt wurde, und der Gruppe, bei der HDWL zuerst angewandt wurde (50,44% gegenüber 43,64%; p=0,3091).

Einschränkungen

• Die Studie war nicht ausreichend gepowert, um einen Unterschied in der ADR festzustellen.