Исследование масштабного применения капсульной эндоскопии с использованием усовершенствованного анализа на основе искусственного интеллекта (исследование CESCAIL)

Цель: В течение многих лет возможности диагностики заболеваний нижних отделов желудочно-кишечного тракта оставались ограниченными, причём эта проблема существовала ещё до пандемии COVID-19. Ограничения, введённые в связи с пандемией COVID-19, привели к значительному накоплению очереди на проведение диагностических исследований нижних отделов желудочно-кишечного тракта. Благодаря последним достижениям в области глубоких нейронных сетей и применению искусственного интеллекта в эндоскопии автоматизированный анализ видеозаписей капсульной эндоскопии становится реальной перспективой. Подобно применению искусственного интеллекта при капсульной эндоскопии тонкой кишки, использование искусственного интеллекта для анализа капсульных исследований толстой кишки позволит повысить эффективность просмотра видеозаписей и удовлетворить постоянно растущую потребность в диагностике заболеваний нижних отделов желудочно-кишечного тракта. Цель исследования CESCAIL — определить осуществимость, точность и производительность инструментов анализа с применением искусственного интеллекта (AiSPEED) для выявления полипов по сравнению с «золотым стандартом» — стандартным диагностическим маршрутом с анализом данных врачом.

Методы: В это многоцентровое исследование диагностической точности планируется ретроспективно и проспективно включить 674 участника из центров, где капсульную колоноскопию проводят в рамках стандартного маршрута оказания медицинской помощи. После проведения капсульной колоноскопии видеозаписи будут направлены по одному из двух диагностических маршрутов: анализ видеозаписей с применением искусственного интеллекта или стандартный маршрут анализа врачом, принятый за «золотой стандарт». Отчёты, сформированные в рамках обоих маршрутов, сравнят по точности, чувствительности и специфичности. Сравнение времени просмотра возможно только в проспективной когорте. Помимо валидации инструмента искусственного интеллекта, исследование предоставит наблюдательные данные о его применении, что позволит оценить работу диагностического маршрута в условиях реальной клинической практики.

Результаты: В настоящее время набор участников продолжается в нескольких центрах Великобритании; исследование находится на этапе сбора данных.

Выводы: Это стандартное исследование диагностической точности не сопряжено с дополнительным риском для пациентов, поскольку не влияет на стандартный маршрут оказания медицинской помощи и, следовательно, не изменяет лечение пациентов.