Melhoria assistida por IA no diagnóstico endoscópico de lesões ampulares

Neoplasmas ampulares são frequentemente desafiadores de detectar durante a esofagoduodenoscopia em visão frontal. Este estudo teve como objetivo avaliar o impacto da assistência da inteligência artificial (IA) na precisão dos endoscopistas na identificação de lesões ampulares. O modelo de IA independente alcançou uma precisão de 84,2%, com AUCs variando de 83,2% a 90,9% em tarefas de classificação binária. Com a assistência da IA, as precisões diagnósticas médias melhoraram significativamente para os residentes de endoscopia (63,5%-75,8%, P < 0,001) e para os endoscopistas gastrointestinais (68,4%-76,5%, P = 0,012), enquanto nenhuma diferença significativa foi observada para os endoscopistas pancreatobiliares (70,8%-73,1%, P = 1,000). Em tarefas binárias, a assistência de IA melhorou significativamente a especificidade para dois residentes ao distinguir ampulas normais de anormais (P = 0,023 e P = 0,041) e para outro residente ao diferenciar malignidade (67,4%-89,1%, P = 0,004). Essas melhorias em precisão e especificidade, particularmente entre os endoscopistas menos experientes, foram alcançadas sem comprometer a sensibilidade para a detecção de lesões anormais. A assistência da IA aprimorou a precisão diagnóstica e a especificidade para lesões ampulares, particularmente entre endoscopistas não pancreatobiliares, sem comprometer a sensibilidade. Esses achados demonstram o potencial de prova de conceito retrospectiva da assistência de IA, destacando a necessidade de validação subsequente prospectiva e baseada em vídeo para confirmar sua utilidade clínica na avaliação de lesões ampulares.