Grâce au soutien de la Fondation CARE, le CHIREC – site Delta dispose à présent du module GI Genius (Medtronic) pour améliorer la détection des polypes coliques lors des coloscopies. Il devient le premier centre en Belgique francophone à disposer de cet outil et se positionne parmi les tous premiers centres belges.
L’intelligence artificielle (IA) est actuellement disponible pour assister la colonoscopie dans le but d’améliorer la détection de lésions précancéreuses du cancer colorectal (notamment les adénomes)1. Tout prochainement, une étude randomisée de phase IV soutenue par la Fondation CARE nous permettra d’étudier l’impact de l’IA sur le dépistage des lésions pré-cancéreuses du cancer colorectal (adénomes) dans le cadre d’un hôpital général et en pratique quotidienne.
Etude IA et coloscopie de dépistage (Fondation CARE)
L’IA désigne la capacité d’un logiciel informatique d’intégrer un volume important de données et d’utiliser cette « connaissance » pour faire des choix1. L’IA médicale est en plein essor, notamment en endoscopie digestive1.
Le dépistage préventif du cancer du côlon par colonoscopie repose sur la détection de lésions pré-cancéreuses (polypes à risque). La majorité des lésions pré-cancéreuses du cancer colorectal sont des polypes adénomateux, dont à la fois la détection efficace et complète ainsi que leurs résections lors de la coloscopie totale, permettent de prévenir la survenue de cancers colorectaux2,3.La détection de ces polypes à risque est aussi déterminante pour élaborer un plan de suivi endoscopique.
Des recommandations internationales de délai de surveillance de colonoscopie tenant compte du nombre, du grade et de la taille des adénomes détectés ont été validées4. Par ailleurs, le taux de détection d’adénomes est un des critères importants lors de colonoscopies de dépistage et représente un critère de qualité de l’endoscopie faisant l’objet de recommandations5,6.
L’apport de l’IA à la colonoscopie a fait l’objet de plusieurs publications (études randomisées ainsi que des méta-analyses). Si plusieurs études initiales montraient une augmentation statistiquement significative du taux de détection d’adénomes7,8, d’autres ne montraient pas d’effet global significatif de l’IA sur ce paramètre, ni même sur la durée des colonoscopies ou la détection de lésions non-adénomateuses9. D’autres données suggèrent aussi que, outre l’augmentation globale du taux de détection d’adénome, l’apport de l’IA pourrait significativement augmenter ce taux de détection selon le moment de la journée et selon l’expérience et le niveau d’expertise de l’endoscopiste.
Ainsi, dans une large série de patients, l’apport de l’IA a été meilleur pour les colonoscopies réalisées en fin de journée, lorsque le taux de détection d’adénomes était à la baisse, suggérant que l’IA permettrait d’aider à maintenir une haute qualité de performance lors de la colonoscopie tout au long de la journée10.
Des études récentes sous forme de méta-analyse suggère également une amélioration significative du taux de détection d’adénomes11. Si d’autres études randomisées ne montraient pas de différence significative du taux de détection d’adénome par coloscopie, une amélioration significative du nombre de polypes adénomateux détectés par coloscopie étaient démontrées, critère également important dans la prévention du cancer colorectal12. Une amélioration du taux de détection d’adénome par coloscopie d’au moins 5% (parfois jusque 15%) a été décrite dans la plupart des études.
Si des unités d’IA adaptées à la colonoscopie sont désormais commercialisées 13,14, l’impact en pratique courante, n’a qu’exceptionnellement été évalué et n’a pas encore été évalué en Belgique à notre connaissance, notamment dans un grand hôpital général non académique.
De plus, récemment, outre l’augmentation potentiellement significative du taux de détection d’adénome ainsi que du nombre d’adénomes par coloscopie, il a été suggéré que l’apport de cet outil serait coût efficace en termes de prévention du cancer colorectal15.
Nous sommes heureux de disposer à présent du module GI Genius d’IA pour nous assister dans nos coloscopies (premier centre belge francophone). Ceci nous permettra de débuter prochainement une étude randomisée évaluant l’intérêt de cet outil en pratique clinique lors de nos coloscopies totales sur le site de Delta (Dr Erik François, coordinateur principal) grâce au soutien de la Fondation CARE.
Ph. Langlet, chef de service et investigateur principal de l’étude
E. François, coordinateur de l’étude
D. Franchimont , investigateur principal de l’étude
Et toute l’équipe de gastro-entérologie (Hôpital Delta)
Références
1) Hassan C, Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Jovani M, Chandrasekar VT, Antonelli G, Yu H, Areia M, Dinis-Ribeiro M, Bhandari P, Sharma P, Rex DK, Rösch T, Wallace M, Repici A. Performance of artificial intelligence in colonoscopy for adenoma and polyp detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc. 2021 Jan;93(1):77-85.
2) Săftoiu A, Hassan C, Areia M, Bhutani MS, Bisschops R, Bories E, Cazacu IM, Dekker E, Deprez PH, Pereira SP, Senore C, Capocaccia R, Antonelli G, van Hooft J, Messmann H, Siersema PD, Dinis- Ribeiro M, Ponchon T. Role of gastrointestinal endoscopy in the screening of digestive tract cancers in Europe: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Position Statement. Endoscopy. 2020 Apr;52(4):293-304.
3) Brenner H, Hoffmeister M, Stegmaier C, Brenner G, Altenhofen L, Haug U. Risk of progression of advanced adenomas to colorectal cancer by age and sex: estimates based on 840,149 screening colonoscopies. Gut. 2007 Nov;56(11):1585-9.
4) Hassan C, Antonelli G, Dumonceau JM, Regula J, Bretthauer M, Chaussade S, Dekker E, Ferlitsch M, Gimeno-Garcia A, Jover R, Kalager M, Pellisé M, Pox C, Ricciardiello L, Rutter M.
5) Kaminski MF, Thomas-Gibson S, Bugajski M, Bretthauer M, Rees CJ, Dekker E, Hoff G, Jover R, Suchanek S, Ferlitsch M, Anderson J, Roesch T, Hultcranz R, Racz I, Kuipers EJ, Garborg K, East JE, Rupinski M, Seip B, Bennett C, Senore C, Minozzi S, Bisschops R, Domagk D, Valori R, Spada C, Hassan C, Dinis-Ribeiro M, Rutter MD. Performance measures for lower gastrointestinal endoscopy: a European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) quality improvement initiative. United European Gastroenterol J. 2017 Apr;5(3):309-334.
6) Gupta S, Lieberman D, Anderson JC, Burke CA, Dominitz JA, Kaltenbach T, Robertson DJ, Shaukat A, Syngal S, Rex DK. Recommendations for Follow-Up After Colonoscopy and Polypectomy: A Consensus Update by the US Multi-Society Task Force on Colorectal Cancer. Gastrointest Endosc. 2020 Mar;91(3):463-485.
7) Wang P, Berzin TM, Glissen Brown JR, Bharadwaj S, Becq A, Xiao X, Liu P, Li L, Song Y, Zhang D, Li Y, Xu G, Tu M, Liu X. Real-time automatic detection system increases colonoscopic polyp and adenoma detection rates: a prospective randomised controlled study. Gut. 2019 Oct;68(10):1813- 1819.
8) Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.
9) Ladabaum U, Shepard J, Weng Y, Desai M, Singer SJ, Mannalithara A. Computer-aided Detection of Polyps Does Not Improve Colonoscopist Performance in a Pragmatic Implementation Trial. Gastroenterology. 2023 Mar;164(3):481-483.
10) Lu Z, Zhang L, Yao L, Gong D, Wu L, Xia M, Zhang J, Zhou W, Huang X, He C, Wu H, Zhang C, Li X, Yu H. Assessment of the Role of Artificial Intelligence in the Association Between Time of Day and Colonoscopy Quality. JAMA Netw Open. 2023 Jan 3;6(1):e2253840.
11) Aasma Shaukat,1,2 David R. Lichtenstein,3 Samuel C. Somers,4 Daniel C. Chung,5David G. Perdue,6 Murali Gopal,7 Daniel R. Colucci,7 Sloane A. Phillips,7 Nicholas A. Marka,8 Timothy R. Church,2 and William R. Brugge,9 Computer-Aided Detection Improves Adenomas per Colonoscopy for Screening and Surveillance Colonoscopy: A Randomized Trial. Gastroenterology 2022;163:732-41.
12) Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, et al. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy 2021; 53:277–284.
13) Spadaccini M, Marco A, Franchellucci G, Sharma P, Hassan C, Repici A. Discovering the first US FDA- approved computer-aided polyp detection system. Future Oncol. 2022 Apr;18(11):1405-1412.
14) Gimeno-García AZ, Hernández Negrin D, Hernández A, Nicolás-Pérez D, Rodríguez E, Montesdeoca C, Alarcon O, Romero R, Baute Dorta JL, Cedrés Y, Castillo RD, Jiménez A, Felipe V, Morales D, Ortega J, Reygosa C, Quintero E, Hernández-Guerra M. Usefulness of a novel computer-aided detection system for colorectal neoplasia: a randomized controlled trial. Gastrointest Endosc. 2023 Mar;97(3):528-536.
15) Miguel Areia*, Yuichi Mori*, Loredana Correale, Alessandro Repici, Michael Bretthauer, Prateek Sharma, Filipe Taveira, Marco Spadaccini, Giulio Antonelli, Alanna Ebigbo, Shin-ei Kudo, Julia Arribas, Ishita Barua, Michal F Kaminski, Helmut Messmann, Douglas K Rex,
Mário Dinis-Ribeiro*, Cesare Hassan* Cost-effectiveness of artificial intelligence for screening colonoscopy: a modelling study. Lancet Digit Health 2022; 4: e436–44.
