Dépistage du cancer colorectal : l’intelligence artificielle réduit le taux d’adénomes manqués

  • Glissen Brown JR & al.
  • Clin Gastroenterol Hepatol

  • Univadis
  • Clinical Summary
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À retenir

  • Un système de détection assistée par ordinateur (DAO) des polypes basé sur l’intelligence artificielle (IA) est associé à un taux d’adénomes manqués (TAM) significativement plus faible, comparativement à la lumière blanche haute définition (High-Definition White Light, HDWL).
  • La DAO a démontré un taux de lésions festonnées sessiles (LFS) manquées plus faible et un taux plus élevé d’adénomes détectés par coloscopie (ADC) lors du premier passage.

Pourquoi est-ce important ?

  • Les adénomes manqués peuvent être associés au développement d’un cancer colorectal d’intervalle.
  • D’autres recherches sont nécessaires concernant la combinaison des technologies de DAO et des dispositifs d’exposition des muqueuses, car leurs bénéfices pourraient être additifs.

Méthodologie

  • Une étude randomisée sur la coloscopie en tandem, multicentrique, a été menée en simple aveugle.
  • 223 personnes (âgées de 22 ans et plus) ont été affectées de manière aléatoire pour faire l’objet, en premier lieu, d’une coloscopie par DAO ou d’une coloscopie HDWL, suivie immédiatement de l’autre procédure en tandem, réalisée par le même endoscopiste.
  • Critère d’évaluation principal : le TAM.
  • Critères d’évaluation secondaires : le taux de LFS et d’ADC manqués.
  • Financement : Wision LLC.

Principaux résultats

  • Le groupe DAO en premier, comparativement au groupe HDWL en premier, a obtenu un TAM significativement plus faible (20,12 % contre 31,25 % ; rapport de cotes [RC] : 1,8048 ; P = 0,0247).
  • Le taux de LFS manquées était significativement plus faible dans le groupe DAO en premier (7,14 % contre 42,11 % ; P = 0,0482).
  • Le taux d’ADC lors du premier passage était plus élevé dans le groupe DAO en premier (1,19 contre 0,90 ; P = 0,0323).
  • Aucune différence significative n’a été observée au niveau du taux de détection des adénomes (TDA) lors du premier passage entre les deux groupes (P = 0,3091).

Limites

  • L’étude ne disposait que d’une puissance statistique limitée pour évaluer le TDA.

Glissen Brown JR, Mansour NM, Wang P, Chuchuca MA, Minchenberg SB, Chandnani M, Liu L, Gross SA, Sengupta N, Berzin TM. Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial). Clin Gastroenterol Hepatol. 2021 Sep 14 [Epub ahead of print]. doi: 10.1016/j.cgh.2021.09.009. PMID: 34530161

Medscape. AI Reduces Adenoma Miss Rate During Colonoscopy Screening: Study. 22 October 2021.

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