单对第二观察者对人工智能来增加ADENOMA检测率的结肠镜-A网络分析分析

科学领域:

• 胃肠病学 胃肠病学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 查结肠镜对于降低结肠直肠癌 (CRC) 发病率和死亡率至关重要.
• 腺瘤检测率 (ADR) 是结肠镜疗效的关键质量指标.
• 改善ADR是首要目标,人工智能 (AI) 和第二观察者被探索为潜在的增强.

研究的目的:

• 评估人工智能,第二观察员和单一观察员在结肠镜检查期间改善ADR的有效性.
• 为了比较AI在改善ADR方面的表现,独立地与第二个观察者进行比较.
• 通过网络元分析确定最大限度地提高ADR的最佳策略.

主要方法:

• 在多个数据库 (Medline,Embase,Cochrane,Web of Science等) 进行了全面的文献搜索. ) 的情况.
• 进行了直接的对比分析和随机效应网络元分析.
• 为了评估统计学意义 (p < 0.05),计算了具有95%置信区间 (CI) 的几率比率 (OR).

主要成果:

• 对26项涉及22560名受试者的研究分析显示,与单个观察者相比,人工智能和双重观察者的ADR显著更高.
• 直接比较显示AI (OR:0.668) 和双观察者 (OR:0.771) 的表现优于单个观察者.
• 网络元分析证实了这些发现,AI和第二观察者之间没有统计学上显著的差异 (RR 1.1).

结论:

• 与单个观察者结肠镜相比,人工智能 (AI) 和第二观察者结肠镜在腺瘤检测率 (ADR) 中都表现出优异的表现.
• 虽然在统计学上并不显著,但净排名模型表明AI比第二个观察者有潜在的优势.
• 这些发现支持人工智能或第二观察员的整合,以提高结肠镜质量和预防CRC的努力.