Efficacité de l'intelligence artificielle endoscopique dans le diagnostic du cancer œsophagien précoce

Résumé Contexte L'exactitude de l'intelligence artificielle (IA) et des experts dans le diagnostic du cancer œsophagien précoce (EC) et de sa profondeur d'infiltration a été résumée et analysée, identifiant ainsi les avantages de l'IA par rapport au diagnostic manuel traditionnel, dans le but d'assister plus précisément les médecins dans l'évaluation des conditions des patients et d'améliorer leurs taux de guérison et de survie. Méthodes Les bases de données PubMed, EMBASE, Cochrane, Google et CNKI ont été recherchées pour la littérature pertinente concernant le diagnostic par IA du cancer œsophagien précoce et sa profondeur d'invasion publiée avant août 2023. Une analyse sommaire de la sensibilité groupée, de la spécificité, des caractéristiques opérationnelles du récepteur sommaire (SROC) et de l'aire sous la courbe (AUC) de l'IA dans le diagnostic de l'EC précoce a été réalisée, et Review Manager et Stata ont été adoptés pour l'analyse des données. Résultats Un total de 19 études a été inclus avec un faible à modéré risque de biais total. La sensibilité groupée de l'IA pour le diagnostic de l'EC précoce était nettement supérieure à celle des novices et comparable à celle des endoscopistes. De plus, l'IA a prédit l'EC précoce avec des AUC nettement plus élevés que celles des novices et des experts (0,93 contre 0,74 contre 0,89). En outre, la sensibilité et la spécificité groupées dans le diagnostic de la profondeur d'invasion dans l'EC précoce étaient plus élevées que celles des experts, avec des AUC de 0,97 et 0,92, respectivement. Conclusion L'assistance par IA peut diagnostiquer l'EC précoce et sa profondeur d'infiltration de manière plus précise, ce qui peut aider à son intervention précoce et à la personnalisation des plans de traitement. Par conséquent, les systèmes d'IA ont un grand potentiel dans le diagnostic précoce de l'EC.