Ensaio clínico randomizado publicado na Gastroenterology mostrou resultados encorajadores da inteligência artificial no diagnóstico endoscópico, identificando que o uso de CADx realizado de forma autônoma teve precisão não inferior quando comparado com uma combinação de diagnóstico de CADx apoiado pela análise do endoscopista.
Sistemas de diagnóstico óptico baseados em inteligência artificial (IA) foram desenvolvidos para permitir a previsão da patologia de pólipos colorretais durante colonoscopias. No entanto, os sistemas CADx (Computer Aided Diagnosis) ainda não foram validados para desempenho autônomo.
Neste ensaio randomizado de não inferioridade, o objetivo foi comparar IA autônoma com diagnóstico óptico humano assistido por IA (IA-H). Foram inscritos pacientes submetidos a colonoscopias eletivas em uma instituição acadêmica, randomizados para 1) diagnóstico óptico CADx autônomo baseado em IA de pólipos diminutos sem intervenção humana; 2) diagnóstico óptico de pólipos diminutos realizado por endoscopistas após verem o diagnóstico CADx em tempo real. O endpoint primário foi a precisão no diagnóstico óptico em ambos os braços, utilizando a patologia como padrão ouro. Endpoints secundários incluíram concordância com a patologia para intervalos de vigilância.
Os resultados mostram que 467 pacientes foram randomizados (238 pacientes/158 pólipos no grupo IA Autônoma; 229 pacientes/179 pólipos no grupo IA-H). A acurácia para diagnóstico óptico foi de 77,2% (Intervalo de Confiança de 95% 69,7-84,7) no grupo IA autônoma e de 72,1% (IC95% 65,5-78,6) no grupo IA-H (p=0,86).
Para diagnósticos de alta confiança, a acurácia para diagnóstico óptico foi de 77,2% (IC95% 69,7-84,7) no grupo de IA autônoma e de 75,5% (IC95% 67,9-82,0) no grupo IA-H. A IA autônoma teve concordância estatisticamente significativamente maior com os intervalos de vigilância baseados em patologia comparada à IA-H (91,5% [IC95% 86,9-96,1] vs 82,1% [IC95% 76,5-87,7]; p=0,016).
“O diagnóstico óptico autônomo baseado em IA exibe precisão não inferior ao diagnóstico baseado na análise do endoscopista”, concluem os autores. “Tanto a IA autônoma quanto a IA-H exibiram precisão relativamente baixa para diagnóstico óptico, no entanto, a IA autônoma alcançou maior concordância com intervalos de vigilância baseados em patologia”, destacam.
Em síntese, a IA autônoma alcançou maior concordância com os intervalos de vigilância (91,5% vs 82,1%) quando comparada com IA-H (p=0,016). Além disso, tanto a IA autônoma quanto a IA-H atingiram os limiares de valor preditivo negativo (≥90%) para adenomas retossigmoides.
Referência: Djinbachian R, Haumesser C, Taghiakbari M, Pohl H, Barkun A, Sidani S, Liu Chen Kiow J, Panzini B, Bouchard S, Deslandres E, Alj A, von Renteln D, Autonomous Artificial Intelligence versus AI Assisted Human optical diagnosis of colorectal polyps: A randomized controlled trial, Gastroenterology (2024), doi: https://doi.org/10.1053/j.gastro.2024.01.044.
