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대장 내시경 검사 중에 AI를 사용하면 누가 도움이 될 수 있습니까?

인공지능(AI)은 암 진행 중에 전암 상태 및 진행된 악성 병변을 확인할 수 있을 것으로 기대됩니다. 결장 내시경 검사 그렇지 않으면 놓칠 수 있습니다.

그 약속은 지켜지고 있습니까?

그것은 어디에서, 어떻게, 누가 구현하는지에 따라 다르다.

임상시험과 현실세계

캔자스시티에 있는 캔자스 대학 암 센터의 소화기 내과 의사인 플라틱 샤르마 의사는 전세계에서 실시된 AI 이용의 무작위화 임상시험의 대부분에서 “결장 내시경 검사 중 선종 검출 비율(ADR)의 증가가 분명히 나타났다”고 말했다. 메드스케이프 의료 뉴스. “그러나 실제 결과는 매우 다양합니다.

Sharma는 최근 저서의 공동 저자입니다. 풀링된 분석 폴립 절제 후 결장 내시경 검사 감시에 대한 AI의 영향에 대한 9 가지 무작위 비교 테스트 결과. AI를 사용하면 집중적인 감시를 필요로 하는 환자의 비율이 미국에서 약 35%, 유럽에서 약 20% 증가한 것으로 밝혀졌다(절대 증가율은 각각 2.9%와 1.3%).

“이것은 암 예방 개선에 기여할지도 모르지만 환자 부담과 의료비가 크게 증가한다”고 저자들은 결론을 내렸다.

최근의 소급 분석 시카고의 단일 학술 센터에서 컴퓨터 지원 검출 (CADe) 시스템을 단계적으로 도입 한 결과, 스크리닝과 모니터링의 대장 내시경 검사를 결합하면 CADe를 사용하는 내시경 의사는 더 많은 선종과 톱니 모양의 폴립이 확인되었지만 CADe를 정기적으로 사용한 내시경 의사 만이 밝혀졌습니다 (대다수).

체계적인 검토 및 메타 분석 CADe와 표준 결장 내시경 검사를 비교한 21건의 랜덤화 대조 시험에서는 선종 검출이 증가하였으나 진행 선종 검출은 증가하지 않고 비종양성 폴립의 불필요한 절제율이 높다. 일이 밝혀졌다.

이에 더하여, 대변 면역화학 검사가 양성인 환자를 대상으로 한 다시설 랜덤화 비교 시험은 AI의 사용이 진행성 신생물의 보다 양호한 검출과 관련이 없는 것으로 밝혀졌다. 필두 저자 Carolina Mangas Sanjuán, MD, PhD, Hospital General Universitario, Dr. Balmis, 알리칸테, 스페인, 말했다 메드스케이프 의료 뉴스 이전 연구에서 이점이 제시되었음을 감안할 때, 이 결과는 “놀라운” 것이었다.

마찬가지로, 실용적인 구현 평가판 캘리포니아주 스탠포드에 의해 수행된 연구는 ADR, 결장 내시경 검사에 의한 선종 또는 기타 검출 기준에 대한 CADe의 유의한 영향을 나타내지 않았다. 또한 CADe는 치료 시간이나 비 종양 검출률에 영향을 미치지 않았습니다.

그러나 저자들은 자신들의 연구를 ‘이상치’로 간주하는 것에 대해 경고하고 다음과 같은 문제가 있다고 지적했다. 이스라엘 연구 AI 지원 결장 내시경 검사 도입 6개월 전과 6개월 후 선종과 폴립의 검출률을 비교. 이러한 저자들은 AI 디바이스에 의한 성능 향상은 보고되지 않았으며 일상적인 실천에는 도움이 되지 않는다고 결론지었다.

방법의 “모임”

“일부 연구가 긍정적이고 일부 연구가 부정적인 이유는 불분명하다”고 샤르마는 인정했다.

연구 디자인은 특히 현실 세계 연구에서 중요한 요소라고 말했다. 이스라엘 연구와 마찬가지로 전/후 접근법을 사용하는 연구자도 있습니다. 다른 룸, 즉 CADe 디바이스가 있는 룸과 없는 룸에서의 사용을 비교하는 사람도 있습니다. 시카고 분석 뿐만 아니라, 이와 같은 연구 결과는 아마, 방에 CADe 장비를 가진 결장 내시경 의사가 실제로 그것을 사용하고 있는지에 달려 있습니다.

Sharma씨에 의하면, 다른 실제의 연구에서는 시간마다의 검출을 조사하고 있다고 한다.

예를 들어 중국에서 1780건의 대장 내시경 검사 연구 아마도 피로 때문에 선종의 검출률이 보통 저하되는, 그 날의 늦은 시간에 실시된 결장 내시경 검사에서, AI 시스템의 지원 능력이 높은 것을 발견했습니다.

이 저자들은 인공 지능이 대장 내시경 검사의 고품질과 균일 성을 유지하고 대규모 스크리닝 프로그램과 고부하 센터에서 내시경 의사의 성능을 향상시킬 수 있음을 시사합니다. 하고 있습니다.

“다양한 종류의 실세계 연구가 엉망이 되어 들어오고 있으며, 그것을 모두 파악하는 것은 매우 어렵습니다”라고 샤르마 씨는 말한다. “우리는 이러한 장치를 혁신으로 파악, 수락 및 협력하여 이를 어떻게 실천하는지 확인해야 합니다.”

인식과 기대

Sharma 씨는 내시경 의사의 인식과 기대가 실제 AI의 잠재적 이점 평가에 영향을 줄 수 있음을 시사하는 새로운 증거가 있다고 지적했다.

「『나는 훈련을 받은 의사인데, 왜 도와주는 기계가 필요한 거야?』라고 하는 사람도 있을지도 모릅니다.」 그러므로, 내시경의가 항상 장치에 도전해, 장치를 덮으려고 또는 장비를 인정하지 않는 상황이 발생할 수 있습니다. “

다른 사람들은 AI 장치가 확실히 유용하다는 것을 알고 있기 때문에 선종을 너무 신중하게 조사하지 않을 수 있습니다.

연구 휴스턴의 텍사스 대학 MD 앤더슨 암 센터에서의 연구에서는 AI 시스템의 시작이 내시경 의사의 재량에 맡겨졌지만, 기준선 검출률이 높은 내시경 의사 중에서는 실시간 CADe 선종의 검출을 개선하지 않는 것으로 밝혀졌다.

그러나 가용성에도 불구하고 AI 지원 결장 내시경 검사가 유효한 것은 사례의 절반뿐이며, 치료 후 조사에서 직원과 내시경 의사로부터 여러 가지 우려가 제기되었습니다. 했다. 특히, 내시경의사는 이 시스템이 너무 가짜 양성 신호(82.4%), 너무 흩어져(58.8%) 및 치료 시간이 길어지는(47.1%) 우려했다.

의 저자 스탠포드 연구 일상진료에서는 CADe에 의한 이점은 발견되지 않았지만, “가장 우려되는 것은 아마 CADe를 사용하면 높은 효과가 보장된다는 잘못된 안심감으로 인해 CADe의 사용이 부주의하고 점막 노출의 질의 무의식의 저하를 동시에 일으킨 경우이다”라고 말했다. – 품질 검사. “

“우리는 내시경 의사와 AI 장치 간의 이러한 상호 작용의 일부를 임상 시험뿐만 아니라 실제 현장에서도 평가하려고합니다”라고 Sharma는 말했습니다. “많은 일은 당신이 장치에 어떻게 대처하고 제시하는지에 따라 달라집니다. “대신이 아니라는 것을 알고 있습니다. 이것은 당신의 삶을 편하게 할 수있는 것입니다.”, 시도해보십시오. “

경험이 적은 내시경 의사는 더 많은 도움을받을 수 있습니까?

경험이 얕은 내시경 의사가 AI에 의해 도움이 될 수 있다는 것은 직관적으로 보이지만 실제로 몇 가지 최근 연구가 이것을 뒷받침합니다.

작은 랜덤화 비교 시험 2023년 5월 미국 소화기 내시경 학회(ASGE) 연차 총회의 회장 프리너리에서 발표된 일본에서의 연구에서, CADe 시스템은 초보자의 내시경 의사에게 “특히 유용”하며, 백내 시경 장치에 비해 선종의 누락율이 낮음이 나타났다. 광 제어 장치.

또 다른 랜덤화 비교 시험 일본에서는 CADe의 사용이 교육 중 내시경 의사의 전반적인 ADR 증가와 관련이 있음을 발견했습니다.

그러나 경험이 풍부한 내시경 의사도 마찬가지로 혜택을 받을 수 있다면 ASGE 회장이며 오로라에있는 콜로라도 대학 의학부 안슈츠 메디컬 캠퍼스의 소화과과 간과 부장인 제니퍼 크리스티 의사 지적한다.

“이 AI 장치가 결장의 특정 병변을 감지하도록 동료를 훈련시키는 데 도움이 될 것임을 우리는 알고 있습니다.”라고 그녀는 말했다. “그러나 이들은 진단의 관점에서 유용한 보조 도구로서 많은 매우 숙련된 개업의에게도 도움이 됩니다.”

일부 연구는 이 이중 장점을 반영합니다.

AID-2 연구는 다음을 확인하기 위해 특별히 설계되었습니다. 경험이 영향을 받은 결장 내시경 검사 중 AI 소견에 대한 조사는 전문가가 아닌 내시경 의사를 대상으로 실시되었습니다 (평생 결장 내시경 검사 건수는 2,000 건 미만). Sharma씨를 포함한 연구자들은 CADe가 대조군에 비해 ADR을 22% 증가시켰음을 발견했다.

이전 연구에서는 AID-1 심지어 비슷한 디자인을 사용했지만 경험이 풍부한 내시경 의사 사이에서 실시되었습니다. AID-1에서 ADR은 대조군 (40.4 %)과 비교하여 CADe 군 (54.8 %)에서 유의하게 높았으며, 대장 내시경으로 검출 된 선종은 대조군보다 CADe 군 (평균 1.07) 유의하게 높았다. 그룹 (평균, 0.71).

다변량 사후 분석 AID-1과 AID-2의 결과를 통합 한 결과는 CADe 사용과 결장 내시경 검사의 적응이 ADR의 차이와 관련이 있지만 검사관의 경험 수준과 관련이 있습니다. 없음을 보여주었습니다. 이를 통해 연구자들은 “경험은 ADR의 결정 요인으로 별로 역할을 하지 않은 것 같다”고 결론지었다.

마찬가지로, 2023년 조사 중국 연구자들은 내시경 의사의 경험을 바탕으로 각 결장 내시경 검사에서 검출되는 선종의 평균 수를 조사했다. 기존의 비 AI 결장 내시경 검사와 비교하여 AI 지원 결장 내시경 검사에서는 모든 비율이 유의하게 높았다. 전체 ADR은 39.9% 대 32.4%. 진보된 ADR, 6.6% 대 4.9%. 내시경 전문의 ADR, 42.3% 대 32.8%. 비 직업적인 내시경의 ADR, 37.5% 대 32.1%. 결장 내시경 검사 당 선종, 각각 0.59 대 0.45.

저자들은 “AI 지원 결장 내시경 검사는 전반적인 ADR, 고급 ADR, 전문가와 비전문가 모두 담당 내시경 의사의 ADR을 개선했다”고 결론 지었다.

알고리즘 개선

전문가들은 현재와 미래의 연구를 통해 모든 사용자에 대한 AI 결장 내시경 검사의 정확성과 품질을 향상시키고 임상 시험과 현실 세계 애플리케이션 모두에서 새로운 기준과 더 일관된 결과를 제공합니다. 것에 동의합니다.

크리스티에 따르면 알고리즘을 개선하기 위해 현재 진행중인 작업은 그 방향을 향한 중요한 단계가 된다고 한다.

“적어도 이미징 관점에서 조기 병변을 검출할 수 있는 AI 알고리즘을 생성하기에 충분한 정보가 필요하며, 감도와 특이도, 예측치를 개선하고 높여야 한다”고 그녀는 말했다. .

AI는 건강의 공정성에서도 역할을 할 수 있다고 그녀는 지적했다.

“그러나 이것은 칼날의 칼입니다. 왜냐하면 이것도 알고리즘과 기계 학습에 의존하기 때문입니다. 아마도 AI는 우리의 임상 결정에서 편견의 일부를 제거 할 수 있습니다. 그러나 탁월한 다양한 데이터를 사용하여 기계를 적절히 훈련시키지 않으면 “환자 샘플을 수집하고 컴퓨터가 고려하지 않는 건강의 사회적 결정 요인 중 일부를 통합하는 방법을 찾는다. 더 큰 격차와 더 큰 편견을 만들 수 있습니다. 인공 지능 장치는 우리가 만든 것만큼 뛰어나고 포괄적 일 수 있습니다. ” 크리스티는 말했다.

미래를 향해

Sharma는 “다음에 많은 연구가 특성화에 관한 것일 것입니다. 단지 이상이 있다고 말할 뿐만 아니라, 그것을 더 구별하고, 그 병변이 비암성, 전암성 또는 암 인지를 밝히게 될 것”이라고 예상하고 있다.

다른 연구는 이탈 시간과 배변 준비와 같은 요소의 품질을 개선하는 데 중점을 둡니다.

그 중 임상 실천의 최신 정보 AI와 관련하여 미국 소화기 병학회는 다음과 같이 말합니다. 궁극적으로 결장 내시경 검사를 위한 AI 도구 모음은 안전하고 효율적인 임상 실천을 지원하는 강력한 보조 수단으로 필수적이 될 것으로 예상합니다. 결장 내시경 검사의 품질 향상된 AI 도구는 더 받아들여질 수 있으며, 아마도 지불자와 관리자, 심지어 결장의 최고 품질 검사를 받고 싶은 지식이 풍부한 환자에게도 필요합니다.

ASGE AI 태스크포스 미 상원 보건·교육·노동·연금위원회에 말했다. 2023년 9월에는 올해 2개의 논문을 발표할 예정이라고 한다. 하나는 “AI에 대한 소화기 병학 커뮤니티의 인식을 조사하고 AI의 수용과 영향에 빛을 가한다”이고, 두 번째는 AI와 내시경 검사에서 “중요한 연구 분야”를 개설한다 합의 성명입니다.

관심있는 내시경 의사 신청할 수 있는 AI 태스크포스 개발 및 데이터 과학 우선순위를 다루고 강력한 기능 세트 활용 AI 리소스ASGE 웹사이트에 따르면.

Sharma와 Christie는 관련 이해 상충에 대해 전혀 공개하지 않습니다.

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