Kommentar

Die Koloskopie stellt nach wie vor den Goldstandard in der Detektion und Therapie von Krebsvorstufen bei der Darmkrebsvorsorge dar. Als anerkannter Qualitätsmaßstab hat sich in den letzten Jahren die sogenannte Adenoma Detection Rate (ADR) etabliert. Sie gibt den prozentualen Anteil der Patienten wieder, bei denen während der Vorsorgekoloskopie ein Adenom gefunden wurde. Eine Vielzahl von Faktoren beeinflusst diese Größe. Neben der Notwendigkeit einer optimalen Koloskopievorbereitung, um eine vollständige Visualisierung aller Kolonabschnitte zu erreichen, sind die Erfahrung des Endoskopiepersonals, die technischen Möglichkeiten der verwendeten Endoskope (Weitwinkel, NBI, FICE, etc.), sowie weitere Einflussfaktoren relevant. Selbst unter optimalen Bedingungen gibt es trotzdem Adenome, die übersehen werden. Der prozentuale Anteil wird als Adenoma Miss Rate (AMR) zusammengefasst. Die klinische Relevanz liegt hierbei in der Entwicklung von sogenannten „Intervallkarzinomen“. Das sind Darmkrebsfälle, die sich in der Phase zwischen zwei Vorsorgekoloskopien entwickeln. Die Reduzierung der AMR ist also hochrelevant. In der vorliegenden Studie wird nun ein „new player-in-the-field“ in einer Tandemstudie getestet. Neben den bisher vorhandenen technischen Verbesserungen der Endoskope kann nun auch auf ein computerunterstütztes Detektionssystem (CAD) zurückgegriffen werden. Verschiedene Anbieter haben solche Geräte schon im Portfolio, die oft als „künstliche Intelligenz“ beworben werden (z. B. CAD EYE^™ Fujifilm, Endo-Aid^™ Olympus, DISCOVERY-AI^™ Pentax, GI-Genius^™ Medtronic etc.). Realistisch betrachtet handelt es sich um eine Echtzeit-Bilderkennung, bei manchen Herstellern kombiniert mit einer zusätzlichen Klassifikation von Polypen. Diese Systeme machen sich spezielle Algorithmen zunutze, die auch „lernfähig“ sind. Erkennt das Computersystem einen Polypen im Endoskopiebild, wird dies optisch und akustisch mitgeteilt. Die Vorteile eines solchen Systems liegen in der Unabhängigkeit von menschlichen Einflussfaktoren auf die Adenomdetektion.

Publication History

Article published online:
08 March 2021