Position du problème
Les standards actuels de l’ASGE et de l’ESGE ont pour objectif de développer des stratégies de ‘diagnose and leave’ et de ‘resect and discard’ grâce à la caractérisation.
CAD-EYE (Fujifilm, Japon) est un système de diagnostic optique piloté par l’IA (CADx) qui a donné des résultats préliminaires encourageants entre les mains d’experts ou dans le cadre d’études monocentrique.
L’objectif est désormais d’évaluer la performance de ce dispositif entre les mains de non-experts, et explorer l’impact de la prédiction basée sur l’IA sur la courbe d’apprentissage des endoscopistes non-experts.
Méthode
Etude observationnelle prospective multicentrique (4 centres : UK, Slovénie, Pays Bas) comparant les performances du CAD-EYE à celles des endoscopistes : 5 endoscopistes experts (> 2000 coloscopie) et 5 non experts, combinée à des réunions mensuelles de révision par tous les endoscopistes participant à l’étude, dans le but d’apprendre en groupe et d’améliorer les compétences en matière de diagnostic pour les endoscopistes non experts.
Résultat
Il n’y a pas de différence significative entre le taux de détection des adénomes entre l’IA et les endoscopistes, pour les polypes de < 5mm avec une sensibilité de 83% et 84,4% et une spécificité de 87,1% et 85,7%.
Dans l’analyse en sous groupe, une amélioration des performances des non-experts a été constatée au cours de l’étude, avec une amélioration de la précision de 63 % pour les 50 premiers polypes à 85 % pour les 50 derniers polypes, avec une augmentation associée de la sensibilité (65 % et 82 %), de la spécificité (50 % et 91 %), de la VAN (55 % et 79 %) et également du degré de confiance (65 % et 90 %) [p<0,05 pour tous les indicateurs clés de performance].
Conclusion
Ces données montrent que le diagnostic basé sur le CAD-EYE peut répondre aux critères pour les stratégies de ‘resect & discard’ et ‘diagnose & leave’, ce qui conduirait à une vraie transformation de nos pratiques et une réduction du coût. particulier entre les mains de non-experts en amélioration leurs performances. Cette étude et d’autres de la même session suggèrent une vraie utilité de l’IA chez les endoscopistes peu experts et pour la formation des jeunes endoscopistes.