Um estudo publicado no JAMA Network Open descobriu que os sistemas baseados em inteligência artificial (IA) ajudaram com sucesso as clínicas de diagnósticos em sessões de colonoscopia no final do dia, indicando seu potencial para melhorar o desempenho do endoscopista e apoiar a detecção de adenoma.
Segundo o estudo, a hora do dia é um fator que influencia na qualidade da detecção do adenoma, que ocorre durante as colonoscopias. Embora pesquisas anteriores indiquem que a IA pode melhorar a taxa de detecção de adenoma (ADR), as clínicas de diagnósticos não estão claros quanto à sua capacidade de melhorar a ADR em diferentes momentos ao longo do dia.
Para avaliar como o uso de sistemas de IA afeta o declínio comum relacionado ao tempo na ADR, os pesquisadores conduziram um estudo de coorte de dois ensaios clínicos randomizados (RCTs) do Hospital Renmin da Universidade de Wuhan.
A população do estudo compreendeu um total de 1.780 pacientes. Os pesquisadores designaram pacientes submetidos à colonoscopia em um dos dois grupos: um grupo assistido por IA ou um grupo não assistido. Houve dois períodos de estudo, um de 18 de junho de 2019 a 6 de setembro de 2019 e outro de 1º de julho de 2020 a 15 de outubro de 2020.
Os pesquisadores compararam as taxas de ADR de sessões de colonoscopia precoces e tardias por meio dia, tanto antes quanto depois da intervenção de IA.
Um total de 1.041 procedimentos ocorreu nas primeiras sessões, incluindo 357 no grupo não AI e 684 no grupo IA. Estas sessões decorreram entre às 8h e às 10h59 ou entre às 13h e às 14h59. Um total de 739 procedimentos ocorreram durante as sessões tardias, dos quais 263 não foram assistidos por IA e 476 incluíram assistência por IA. Essas sessões ocorreram das 11h às 12h59 ou das 15h00 às 16h59.
Os pesquisadores observaram que o grupo sem IA relatou uma ADR na sessão inicial de 13,73%, visivelmente maior do que nas sessões posteriores, que relataram 5,7%. No entanto, os pesquisadores não encontraram nenhuma diferença significativa na ADR entre as sessões iniciais e tardias após a implementação do sistema de IA.
Eles também descobriram que a IA exibia recursos de assistência mais avançados em sessões posteriores, em oposição às sessões anteriores. O sistema de IA mostrou a maior capacidade de assistência na última hora por meio dia, “o que demonstrou o benefício potencial do uso de IA para manter procedimentos de colonoscopia de alta qualidade”, escreveram os autores do estudo.
Com base nessas descobertas, os pesquisadores observaram que os sistemas de IA têm o potencial de garantir a qualidade da colonoscopia. Além disso, esses tipos de ferramentas podem elevar o desempenho do endoscopista em grandes programas de triagem e em centros com altas cargas de trabalho.
No entanto, algumas limitações deste estudo incluem a validação dos resultados em apenas um único centro, a falta de reconhecimento de diferentes ambientes, dietas e estilos de vida e a necessidade de amostras regionais para determinar a aplicabilidade dos resultados.
A IA está sendo cada vez mais aplicada aos procedimentos de gastroenterologia. Em agosto do ano passado, o Hackensack University Medical Center, com sede em Nova Jersey, anunciou que usaria o financiamento do Health Equity Assistance Program para instalar a tecnologia de colonoscopia assistida por IA para ajudar comunidades carentes.
Conhecida como GI Genius, a ferramenta visa detectar pólipos colorretais para apoiar a detecção precoce do câncer e a tomada de decisões clínicas. O hospital planejou usar a ferramenta para aumentar as taxas de triagem em um esforço para mitigar o câncer colorretal entre as comunidades carentes.
