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Wird die bessere Adenomdetektionsrate eine Frage des besseren Computers?


Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: A prospective randomised controlled study.   

Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, Liu P, Li L, Song Y, Zhang D, Li Y, et al.

Gut 2019 Oct; 68:1813-1819

 

Impact of realtime automatic quality control system on colorectal polyp and adenoma detection: A prospective randomized controlled study.      

Su JR, Li Z, Shao XJ, Ji CR, Ji R, Zhou RC, Li GC, Liu GQ, He YS, Zuo XL, Li YQ.

Gastrointest Endosc 2019 [Epub ahead of print]

 

Koloskopie ist als Vorsorge-Werkzeug gut, aber nicht perfekt. Wir übersehen Polypen und Adenome, das führt zum Auftreten von Intervallkarzinomen in jedem Vorsorgeprogramm. 

Dabei handelt es sich um Karzinome, die nach einer Vorsorgeuntersuchung und noch vor dem geplanten nächsten Koloskopie-Termin symptomatisch werden. Dazu tragen auch andere Faktoren wie inkomplette Polypektomie oder aggressive Biologie bei.

Wir wissen, dass das Übersehen von Polypen unter anderem mit der Vorbereitungsqualität, Sedierung, Gerätetechnologie, handwerklichem Können und Aufmerksamkeit zu tun hat. Zwei Personen sehen mehr als eine. Damit ist der gedankliche Weg nicht mehr weit zum Bau und Programmieren von Maschinen, die Polypen am Videobild in Echtzeit erkennen und uns darauf aufmerksam machen. Es handelt sich um Computer, die in sogenannten „neuronalen Netzwerken“ anhand vieler Polypen „lernen“, was am Videobild einen Polypen ausmacht. Vorerst war das nur an Standbildern möglich, dann mit Zeitverzögerung an Videos, schlussendlich in (fast) Echtzeit während einer Endoskopie am Live-Monitor.

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Tags: gastro&hepa-news endoskopie koloskopie adenomdetektion künstliche intelligenz polypen adenome karzinome 

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