Капсульная эндоскопия с применением искусственного интеллекта для выявления поражений при болезни Крона: систематический обзор и метаанализ

Введение и цель: Болезнь Крона (БК), сложное заболевание из спектра воспалительных заболеваний кишечника, характеризуется разнообразием и сегментарным расположением поражений слизистой оболочки кишечника, что значительно затрудняет дифференциальную диагностику с такими заболеваниями кишечника, как язвенный колит и кишечный туберкулёз. По мере расширения применения искусственного интеллекта (ИИ) в медицине его использование для первичной диагностики становится всё более распространённым. Однако систематическая оценка эффективности ИИ в выявлении БК при капсульной эндоскопии до настоящего времени не проводилась.

Методы: Проведён комплексный поиск публикаций в базах данных PubMed, Cochrane, EMBASE и Web of Science по 21 мая 2024 года. Для строгой оценки качества включённых исследований использовали инструмент Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-2 (QUADAS-2); извлекали подробные сведения о характеристиках исследований и алгоритмах ИИ. Для объединения и анализа чувствительности, специфичности и площади под ROC-кривой (AUC) применяли двумерную модель со случайными эффектами. Кроме того, проводили метарегрессионный и подгрупповой анализ для изучения возможных источников неоднородности.

Результаты: В метаанализ включили 8 исследований, в которых оценивали 11 различных моделей ИИ. Общая площадь под ROC-кривой при выявлении БК с помощью капсульной эндоскопии составила 99% (95% ДИ 100–0,00%), что указывает на высокую диагностическую точность. Объединённая чувствительность составила 94% (95% ДИ 93–96%), специфичность — 97% (95% ДИ 95–98%), положительное отношение правдоподобия — 32,7 (95% ДИ 19,9–53,6), отрицательное отношение правдоподобия — 6% (95% ДИ 4–7%), диагностическое отношение шансов — 576 (95% ДИ 295–1127). Метарегрессионный анализ показал, что тип алгоритма ИИ, размер исследуемой популяции и дизайн исследования могут быть основными источниками неоднородности.

Выводы: ИИ обладает значительным потенциалом для помощи эндоскопистам в выявлении и диагностике БК при капсульной эндоскопии. Однако с учётом ограничений и неоднородности имеющихся исследований необходимы более качественные исследования с большими выборками для всесторонней оценки практической ценности ИИ в диагностике БК и его последующего широкого внедрения и совершенствования в клинической практике.