A detecção assistida por computador por inteligência artificial (CADe) de neoplasia colorretal durante a colonoscopia pode aumentar as taxas de detecção de adenoma (RAMs) e reduzir as suas taxas de erro, mas pode aumentar o sobrediagnóstico e o sobretratamento de pólipos não neoplásicos.

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A taxa de detecção de adenoma (proporção de pacientes com ≥1 adenoma), o número de adenomas detectados por colonoscopia, adenoma avançado (≥10 mm com displasia de alto grau e histologia de vilosidades), o número de lesões serrilhadas por colonoscopia e o erro de adenoma as taxas foram extraídas como resultados de lucro.

O número de polipectomias para lesões não neoplásicas e o tempo de remoção foram extraídos como desfechos de danos. Para cada resultado, os estudos foram agrupados utilizando um modelo de efeitos aleatórios. A certeza da evidência foi avaliada utilizando a estrutura GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Assessment).

> Síntese de dados

Foram incluídos 21 ensaios randomizados com 18.232 pacientes. A RAM foi maior no grupo CADe do que no grupo de colonoscopia padrão (44,0% versus 35,9%; risco relativo, 1,24 [IC 95%, 1,16 a 1,33]; evidência de baixa certeza), correspondendo a 55% (razão de risco) 0,45 [IC: 0,35 a 0,58]) redução relativa na taxa de erro (evidência de qualidade moderada).

Mais pólipos não neoplásicos foram removidos no grupo CADe do que no grupo padrão (0,52 versus 0,34 por colonoscopia; diferença média [MD], polipectomia de 0,18 [IC, 0,11 a 0,26 polipectomia]; evidência de baixa qualidade). O tempo médio de inspeção aumentou apenas marginalmente com CADe (MD, 0,47 minutos [IC, 0,23 a 0,72 minutos]; evidência de qualidade moderada).

Para sua pesquisa, o Dr. Hassan e colaboradores (2023) analisaram os resultados de 21 estudos que designaram aleatoriamente mais de 18.000 pacientes para colonoscopia com detecção assistida por computador (CADe) ou o procedimento padrão. Os ensaios incluídos, todos publicados em 2019 ou posteriormente, foram realizados na Ásia, América do Norte e Europa. Na maioria dos estudos, os endoscopistas não ficaram cegos quanto à atribuição do tratamento.

A taxa de detecção de adenoma, ou a proporção de pessoas submetidas à colonoscopia que tiveram pelo menos um adenoma detectado e removido, foi de 44% nos braços de detecção auxiliada por computador (CADe), em comparação com 35,9% atribuído ao tratamento padrão (risco relativo [ RR], 1,24; IC 95%, 1,16-1,33). Os pacientes com CADe também tiveram mais pólipos não neoplásicos removidos: 0,52 por colonoscopia, em comparação com 0,34 no tratamento padrão. O aumento na taxa de detecção de adenoma pareceu ser devido a uma diminuição de 55% na taxa de erro ou omissão de adenomas na análise por pólipo, escreveram os pesquisadores em seu artigo.

A detecção assistida por computador (CADe) não aumentou o número de adenomas avançados (definidos como maiores que 10 mm, com displasia de alto grau e histologia vilosa) detectados por colonoscopia. Em vez disso, o benefício foi “limitado principalmente ao aumento da detecção de adenomas minúsculos (≤5 mm)”, escreveram os pesquisadores. Dr. Hassan comentou que a falta de benefício na detecção de adenomas maiores era esperada, pois eles são mais fáceis de serem identificados visualmente pelos endoscopistas.

A principal limitação da meta-análise, disse o Dr. Hassan, foi o fato de que os endoscopistas dos estudos não puderam ser cegados. “Podemos assumir que existe um risco de viés nas nossas estimativas; É por isso que descrevemos a qualidade da evidência como baixa ou moderada, nunca alta. “Através da randomização podemos controlar outros aspectos, principalmente a prevalência da doença, o que evita um cenário em que o endoscopista opte por tratar pacientes de maior risco com DACA.” Mas não se pode excluir a possibilidade de mudança na atuação do endoscopista ao utilizar esses sistemas.

Dr. Hassan comentou que quantificar os riscos e custos do tratamento excessivo relacionado ao CADe exigiria mais pesquisas. “Cada vez que removo um pólipo há risco de perfuração e sangramento”, observou ele, embora a maioria das ressecções desnecessárias observadas na meta-análise fossem de pequenos pólipos hiperplásicos considerados de baixo risco de complicações. Os pesquisadores descobriram que o uso do CADe foi associado apenas a ligeiros aumentos no tempo do procedimento.

Em um estudo multicêntrico espanhol também publicado no Annals of Internal Medicine, Carolina Mangas-Sanjuan, MD, PhD, do Hospital General Universitário Dr. Balmis, Alicante, Espanha, e colegas analisaram a detecção assistida por computador de neoplasias colorretais avançadas em uma coorte superior risco e viu poucas vantagens sobre a colonoscopia padrão.

Este estudo, que randomizou 3.213 indivíduos, é o maior até o momento e tem como objetivo saber se a IA pode melhorar a detecção de lesões avançadas. Tal como na metanálise do Dr. Hassan, os investigadores não observaram diferenças significativas nas taxas de detecção destas lesões maiores. Neste estudo, o CADe também não melhorou a taxa geral de detecção de adenoma entre indivíduos positivos para FIT selecionados.

A taxa de detecção de neoplasias colorretais avançadas (adenoma avançado ou pólipo serrilhado avançado) foi de 34,8% com CADe (IC 95%, 32,5%-37,2%) e 34,6% com colonoscopia padrão (IC 95%, 32,2%-36,9%); taxa de risco ajustada, 1,01 [IC 95%, 0,92-1,10]. O número médio de neoplasias colorretais avançadas detectadas por colonoscopia foi de 0,54 para o grupo de intervenção, em comparação com 0,52 para o tratamento padrão. Para todos os adenomas, a taxa de detecção foi de 64,2% com CADe versus 62% para os controles.

O Dr. Rodrigo Jover, do Hospital Geral Universitário Dr. Balmis, autor correspondente do estudo, comentou a este meio que “embora os sistemas CADe sejam capazes de melhorar a detecção de lesões pequenas e de baixo risco, esses dispositivos ainda não são capazes de detectar lesões mais significativas.” Lesões de alto risco. Portanto, ainda há espaço para melhorias se esses sistemas forem adequadamente treinados com conjuntos de dados de lesões grandes e difíceis de detectar”.

Num comentário editorial sobre os estudos espanhóis e italianos, Dennis Shung, MD, PhD da Universidade de Yale em New Haven, Connecticut, concluiu que “essa evidência recente sugere que os sistemas CADe não melhoram significativamente a detecção de tumores maiores e clinicamente significativos”. (≥10 mm). “Isso diminui o entusiasmo pelo CADe, mas não nega o claro benefício de desempenho na detecção de adenomas de todos os tamanhos.”

Como integrar os sistemas de IA na prática do mundo real é o verdadeiro desafio que temos pela frente, argumentou o Dr. Shung, observando que, ao contrário dos ensaios randomizados, “vários estudos recentes do mundo real não encontraram nenhuma melhoria [na taxa de detecção de adenoma] quando o CADe é implantado.” Menos confiança nos sistemas pode levar à sua subutilização, argumentou o Dr. Shung, enquanto mais confiança pode levar à dependência excessiva. “Como os sistemas algorítmicos fazem parceria com os médicos e como eles devem ser projetados e refinados em sistemas e contextos heterogêneos são questões necessárias que devem ser exploradas para minimizar interrupções e levar à eficácia no mundo real”.