Affidare la colonscopia allo specializzando? Con l’intelligenza artificiale si può
- Daniela Ovadia — Agenzia Zoe
- Attualità mediche
In una fase storica in cui emerge la necessità di rendere velocemente indipendenti i giovani medici, i risultati di uno studio sull’uso dell’intelligenza artificiale (AI) in endoscopia sono di conforto. Lo studio, condotto presso la Casa Sollievo della Sofferenza di San Giovanni Rotondo (FG), dimostra infatti che, con il supporto dell’AI, la performance di un endoscopista all’inizio della carriera non è significativamente diversa da quella di un endoscopista esperto.
“Negli ultimi anni, sono stati proposti nuovi approcci per migliorare il tasso di rilevamento dell'adenoma del colon (Adenoma Detection Rate, ADR), tuttavia, alti tassi di fallimento (Adenoma Miss Rate, AMR) e ADR inaccettabili persistono, aumentando il rischio di carcinomi di intervallo – scrivono gli autori dello studio, pubblicato sulla rivista Endoscopy International Open – Diversi studi hanno mostrato il valore aggiunto dell’AI in termini di ADR, AMR e adenoma per colonscopia (APC), indicando che [questi parametri] non sono influenzati dalle dimensioni o dalla morfologia delle lesioni, ma dall’occhio umano”. L’aiuto dell’AI potrebbe quindi andare a controbilanciare una minore esperienza sul campo.
Lo studio ha coinvolto sette medici, 4 specializzandi (età media 33 anni) e 3 specialisti (età media 51 anni) in gastroenterologia. Gli specializzandi avevano eseguito almeno 200 colonscopie (range 200-400), mentre gli specialisti nel corso della loro vita professionale ne avevano eseguite più di 10.000. Sono stati arruolati 45 pazienti che dovevano sottoporsi a colonscopia di screening e ognuno di loro è stato esaminato da uno specializzando assistito dall’AI e successivamente dallo specialista. L’endoscopista esperto non era a conoscenza di quanto refertato dallo specializzando. Sono stati quindi valutati ADR, APC (Adenoma Per Colonoscopy), PDR (Polyp Detection Rate), PPC (Polyp Per Colonoscopy) e PMR (Polyp Miss Rate).
Per gli specializzandi supportati dall’AI, ADR, APC, PDR e PPC erano rispettivamente 38%, 0,93, 62% e 1,93. Per gli endoscopisti esperti (non supportati dall’AI), i parametri erano 40%, 2,07, 58% e 2,22. Le differenze tra i gruppi non erano statisticamente significative. AMR e PMR per gli specializzandi assistiti dall’AI erano 12,5% e 13%.
“Pensiamo che se durante l’esame di un endoscopista in formazione si utilizza un sistema di assistenza al rilevamento di polipi computerizzato (CADe, computer-aided polyp detection system assistance) – scrivono gli autori, che per la loro ricerca hanno utilizzato il sistema GI-Genius (Medtronic, Minneapolis, USA) – ciò possa aiutare ad accorciare e migliorare la curva di apprendimento per una performance di qualità (per esempio, capire dove potrebbe trovarsi una lesione, quando è necessario osservare con maggiore attenzione, quali sono le caratteristiche dei polipi)”. Gli autori ritengono che ciò possa andare a ridurre l’AMR e a migliorare lo screening endoscopico, ma rimarcano che “L’AI è solo un utile strumento che aggiunge all’occhio umano. Un buon endoscopista è uno che riesce a raggiungere il cieco e a individuare polipi senza l’AI e a rimuoverli definitivamente”.
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