引言：AI技术在结直肠癌筛查中的新进展与挑战
结直肠癌（CRC）是全球常见的恶性肿瘤之一。结肠镜检查是筛查和预防结直肠癌的关键手段。近年来，人工智能（AI）技术，特别是计算机辅助检测（CADe）系统，开始被应用于结肠镜检查，旨在提高息肉（尤其是癌前腺瘤）的检出率。然而，这项新技术的临床价值和推广应用仍存在争议。美国胃肠病学协会（AGA）的一个多学科专家小组近期就此发布了评估报告。
AGA专家组评估：证据不足，无法明确推荐CADe
该专家组在系统性回顾了现有数据后得出结论：目前无法就“推荐或反对使用CADe辅助结肠镜检查进行结直肠癌筛查”给出明确建议。这项研究是AGA与《英国医学杂志》（The BMJ）的MAGIC快速推荐项目合作进行的。值得注意的是，在AGA指南发布后不久，The BMJ基于相同证据发布了反对使用CADe的独立建议。
由明尼苏达大学胃肠病学、肝病学和营养科的Shahnaz S. Sultan博士领导的这项研究，最近发表在《Gastroenterology》杂志上。研究发现，对于几项关键的长期结局指标（包括有利和不利方面），基于GRADE方法的证据确定性都非常低。这些指标的评估结果（基于模型推算）包括：
- 每10000人中减少11例结直肠癌
- 每10000人中减少2例结直肠癌死亡
- 增加更密集的监测性结肠镜检查负担（每10000人增加635次）
- 涉及成本和资源投入问题
CADe确实能提高检出率，但临床意义尚不明确
尽管长期获益不确定，但数据显示，CADe技术确实能将腺瘤检出率（ADR）绝对值提高8%（95% CI, 6%-10%），并将晚期腺瘤和/或无柄锯齿状病变的检出率提高2%（95% CI, 0%-4%）。
Sultan博士解释说：“这些检出率的提高如何转化为结直肠癌发病率或死亡率的降低，正是我们不确定的地方。我们尽力将ADR和其他内镜检查结果转化为CRC发病率和死亡率的预测，但这依赖于包含许多假设的模型研究，这也导致了我们整体证据确定性较低。”
该系统评价和荟萃分析纳入了41项随机对照试验，涉及超过32108名接受CADe辅助结肠镜检查的参与者。结果显示，与标准结肠镜检查相比，CADe技术具有更高的息肉检出率（56.1% vs 47.9%；RR, 1.22）和更高的ADR（44.8% vs 37.4%；RR, 1.22）。
过度诊断与资源消耗：CADe面临的潜在风险
专家组指出，虽然CADe辅助结肠镜检查可能提高ADR，但也存在过度诊断的风险。因为结肠镜检查中发现的大多数息肉都是微小的（< 5毫米），恶变潜力较低。此外，仍有约25%的病变在结肠镜检查中被遗漏。美国每年进行超过1500万次结肠镜检查，但研究表明，各项关键质量指标显示的检查质量参差不齐。
Sultan博士表示：“人工智能正在彻底改变胃肠病学领域的医学和医疗保健，结肠镜检查中的CADe已经商业化。与许多内镜研究领域临床试验数据有限不同，CADe辅助结肠镜检查干预已在超过44项随机对照试验和众多非随机、真实世界研究中进行了探讨。是否在医疗系统或实践层面采用这种干预是一个重要问题，需要优先解决并提供指导。”
不同机构的观点差异与未来展望
丹佛市的胃肠病学家Larry S. Kim博士（未参与指南制定）评论说，他所在的执业团队在其附属医院使用了GI Genius AI系统，但目前选择不在其内镜中心实施该技术。他补充说，The BMJ基于相同的数据、证据分级系统和微观模拟得出了不同的结论，“这凸显了一个观点，即当获益证据不确定时，潜在的价值观至关重要。” AGA专家组在不作推荐时，权衡了提高潜在癌前腺瘤检出率的益处与在获益不明情况下增加资源利用的弊端。“基于不同的优先考虑，其他机构完全有可能做出推荐或反对CADe的决定。”
未来研究方向：聚焦长期数据与患者价值
Sultan博士认为，未来需要更好地了解患者的价值观和偏好，以及他们如何看待腺瘤检出率的提高——这可能导致终生接受更多结肠镜检查，却未必能降低结直肠癌风险。
她强调：“我们需要关于腺瘤检出对间期癌和结直肠癌发病率影响的更好的中长期数据。我们需要关于检出更具临床意义息肉（如6-10毫米大小）以及锯齿状无柄病变的数据。我们还需要了解在人群或卫生系统层面上，这对资源、成本和可及性的影响。” 及时获取最新的癌症诊疗资讯对于患者和医生都至关重要，您可以通过MedFind资讯板块了解更多抗癌前沿信息。
最终，这份动态指南强调了在有利和不利影响之间的权衡，以及当前证据在支持推荐方面的局限性。但作为一种迭代的AI应用，CADe必须通过进一步验证和更好的训练来改进。随着AI机器学习读取的图像数量增加，软件准确性有望提高。Sultan补充说：“下一代软件可能会表现更好，特别是在检测更具临床意义的息肉或更难发现的扁平无柄锯齿状息肉方面。我们计划在一两年内重新审视这个问题，并可能修订指南。” 了解AI在医疗领域的更多应用，或可咨询MedFind AI问诊服务获取相关信息。
这些指南完全由AGA研究所资助，未接受任何外部机构或行业的资助。
Sultan博士受到美国食品药品监督管理局的支持。共同作者Shazia Mehmood Siddique、Dennis L. Shung和Benjamin Lebwohl受到美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所的资助。Theodore R. Levin受到Permanente医疗集团交付科学和应用研究项目的支持。Cesare Hassan是Fujifilm和Olympus的顾问。Peter S. Liang报告曾为Freenome进行研究工作，并为Guardant Health和Natera提供咨询。
Kim博士是AGA的候任主席。他没有披露与其评论相关的竞争利益。
