コロノスコピーのアデノマ検出における新型人工知能システム: システムレビューとネットワークメタ解析

科学分野:

• 胃腸内科
• 医療用イメージング
• 人工知能

背景:

• 人工知能 (AI) は,大腸内視鏡検査におけるアデノマ検出率 (ADRs) を向上させる可能性を秘めています.
• 様々な人工知能支援の結腸内視鏡検査システムの比較的な有効性は明確化が必要である.

研究 の 目的:

• 大腸内視鏡検査中の大腸内腫瘍の検出における異なるAI支援システムの有効性を体系的に評価し比較する.

主な方法:

• PubMed,Scopus,およびGoogle Scholarの体系的な文献レビューでは,10,547人の参加者を含むランダム化制御試験 (RCT) 17件を特定した.
• 分析にはGI-Genius,CAD-EYE,Endoangel,Endoscreener,およびEndoAIDなどのAIシステムが含まれ,AI支援と従来の結腸内視鏡を比較しました.
• ランダム効果モデルを用いて分析されたアデノマ検出率 (ADR) が主なアウトカムであり,SUCRAランキングとサブグループ分析が行われました.

主要な成果:

• AIによる大腸内視鏡検査は,従来の処置と比較して改善された不良反応を示した.
• EndoAngel (OR1. 84) と EndoAID (OR1. 64) は最も高い有効性を示した.
• CAD-EYEとGI-Geniusは比較可能な結果を示したが,Endoscreenerは対照群に比べてわずかな改善を示した.

結論:

• AIによる大腸内視鏡検査はADR検出率を高めます
• 特定のAIツールは ポリプ検出の改善において 異なるレベルの有効性を示しています
• これらの発見を検証し,臨床実施を導くために,さらなる大規模な研究が必要である.