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Enregistrement W7105029606 · doi:10.71781/29125

Optimizing endoscopic strategies for colorectal cancer screening : improving colonoscopy effectiveness by optical, non-optical, and computer-based models

2022· dissertation· en· W7105029606 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyColonic diseaseMedical screeningColorectal cancerCancerPremalignant lesion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Le cancer colorectal demeure un grave problème de santé publique au Canada. Les programmes de dépistage pourraient réduire l'incidence du cancer colorectal et la mortalité qui lui est associée. Une coloscopie de haute qualité est considérée comme un moyen rentable de prévenir le cancer en identifiant et en éliminant les lésions précurseurs du cancer. Bien que la coloscopie puisse servir de mesure préventive contre le cancer, la procédure peut imposer un fardeau supplémentaire à la santé publique par l'enlèvement et l'évaluation histologique de polypes colorectaux diminutifs et insignifiants, qui présentent un risque minime d'histologie avancée ou de cancer. La technologie de l'amélioration de l'image permettrait aux médecins de réséquer et de rejeter les polypes diminutifs ou de diagnostiquer et de laisser les polypes rectosigmoïdiens diminutifs sans examen histopathologique. Malgré la disponibilité de systèmes informatiques de caractérisation des polypes, la pratique du diagnostic optique reste limitée en raison de la crainte d'un mauvais diagnostic de cancer, d'une mauvaise surveillance des patients et des problèmes médico-légaux correspondants. Il est donc indispensable d'élaborer des stratégies alternatives de résection et d'élimination non optiques pour améliorer la précision et la sécurité du diagnostic optique et l'adapter à la pratique clinique. Ces stratégies doivent répondre à des critères cliniques simples et ne nécessitent pas de formation supplémentaire ni de dispositifs d'amélioration de l'image. De plus, la pratique sûre du diagnostic optique, la prise de décision appropriée concernant la technique de polypectomie ou l'intervalle de surveillance dépendent de l'estimation précise de la taille des polypes. La variabilité inter-endoscopistes dans la mesure de la taille des polypes exige le développement de méthodes fiables et validées pour augmenter la précision de la mesure de la taille. Une balance virtuelle intégrée à un endoscope haute définition est actuellement disponible pour le calcul automatique de la taille des polypes, mais sa faisabilité clinique n'a pas encore été établie. En dehors des points susmentionnés, une coloscopie de haute qualité nécessite l'examen complet de la muqueuse colique, ainsi que la visualisation de la valve iléocæcale et de l'orifice appendiculaire. À ce jour, aucune solution informatique n'a été capable d'assister les endoscopistes pendant les coloscopies en temps réel en détectant et en différenciant les points de repère cæcaux de façon automatique. Objectifs: Les objectifs de cette thèse sont : 1) d'étudier l'effet de la limitation du diagnostic optique aux polypes de 1 à 3 mm sur la sécurité du diagnostic optique pour le traitement des polypes diminutifs et l'acceptation par les endoscopistes de son utilisation dans les pratiques en temps réel tout en préservant ses potentiels de temps et de rentabilité ; 2) élaborer et examiner des stratégies non optiques de résection et d'élimination qui peuvent remplacer le diagnostic optique tout en offrant les mêmes possibilités d'économie de temps et d'argent ; 3) examiner la précision relative d'un endoscope à échelle virtuelle pour mesurer la taille des polypes ; 4) former, valider et tester un modèle d'intelligence artificielle qui peut prédire la complétude d'une procédure de coloscopie en identifiant les points de repère anatomiques du cæcum (c'est-à-dire la valve iléo-cæcale et l'orifice appendiculaire) et en les différenciant les uns des autres, des polypes et de la muqueuse normale. Méthodes: Pour atteindre le premier objectif de cette thèse, une analyse post-hoc de trois études prospectives a été réalisée pour évaluer la proportion de patients chez lesquels des adénomes avancés ont été découverts et le diagnostic optique a entraîné une surveillance retardée dans trois groupes de taille de polypes : 1–3, 1–5, et 1–10 mm. Pour atteindre le second objectif de cette thèse, deux stratégies non optiques ont été développées et testées dans deux études prospectives: une stratégie de résection et d'élimination basée sur la localisation qui utilise la localisation anatomique des polypes pour classer les polypes du côlon en non-néoplasiques ou néoplasiques à faible risque et une stratégie de résection et d'élimination basée sur les polypes qui attribue des intervalles de surveillance en fonction du nombre et de la taille des polypes. Dans les trois études, la concordance de l'attribution d'intervalles de surveillance basée sur un diagnostic optique à haute confiance ou sur des stratégies non optiques avec les recommandations basées sur la pathologie, ainsi que la proportion d'examens pathologiques évités et la proportion de communications immédiates d'intervalles de surveillance, ont été évaluées. Le troisième objectif de cette thèse a été abordé par le biais d'une étude de faisabilité pilote prospective qui a utilisé la mesure de spécimens de polypes immédiatement après leur prélèvement, suite à une polypectomie par un pied à coulisse Vernier comme référence pour comparer la précision relative des mesures de la taille des polypes entre les endoscopistes et un endoscope à échelle virtuelle. Enfin, le quatrième objectif de cette thèse a été évalué par l'enregistrement et l'annotation prospective de vidéos de coloscopie. Des images non modifiées de polype, de valve iléo-caecale, d'orifice appendiculaire et de muqueuse normale ont été extraites et utilisées pour développer et tester un modèle de réseau neuronal convolutionnel profond pour classer les images pour les points de repère qu'elles contiennent. Résultats: La réduction du seuil du diagnostic optique favoriserait la sécurité du diagnostic optique en diminuant de manière significative le risque d'écarter un polype avec une histologie avancée ou la mauvaise surveillance d'un patient avec de tels polypes. En outre, les stratégies non optiques de résection et d'élimination pourraient dépasser le critère de référence d'au moins 90% de concordance dans l'attribution des intervalles de surveillance post-polypectomie par rapport aux décisions basées sur l'évaluation pathologique. De plus, il a été démontré que l'endoscope à échelle virtuelle est plus précis que l'estimation visuelle de la taille des polypes en temps réel. Enfin, un modèle d'apprentissage profond s'est révélé très efficace pour détecter les repères cæcaux, les polypes et la muqueuse normale, à la fois individuellement et en combinaison. Discussion: La prédiction histologique optique des polypes de 1 à 3 mm est une approche efficace pour améliorer la sécurité et la faisabilité de la stratégie de résection et d'écartement dans la pratique. Les approches non optiques de résection et d'élimination offrent également des alternatives viables au diagnostic optique lorsque les endoscopistes ne sont pas en mesure de répondre aux conditions de mise en œuvre systématique du diagnostic optique, ou lorsque la technologie d'amélioration de l'image n'est pas accessible. Les stratégies de résection et de rejet, qu'elles soient optiques ou non, pourraient réduire les coûts supplémentaires liés aux examens histopathologiques et faciliter la communication du prochain intervalle de surveillance le même jour que la coloscopie de référence. Un endoscope virtuel à échelle réduite faciliterait l'utilisation du diagnostic optique pour la détection des polypes diminutifs et permet une prise de décision appropriée pendant et après la coloscopie. Enfin, le modèle d'apprentissage profond peut être utile pour promouvoir et contrôler la qualité des coloscopies par la prédiction d'une coloscopie complète. Cette technologie peut être intégrée dans le cadre d'une plateforme de vérification et de génération de rapports qui élimine le besoin d'intervention humaine. Conclusion: Les résultats présentés dans cette thèse contribueront à l'état actuel des connaissances dans la pratique de la coloscopie concernant les stratégies pour améliorer l'efficacité de la coloscopie dans la prévention du cancer colorectal. Cette étude fournira des indications précieuses pour les futurs chercheurs intéressés par le développement de méthodes efficaces de traitement des polypes colorectaux diminutifs. Le diagnostic optique nécessite une formation complémentaire et une mise en œuvre à l'aide de modules de caractérisation informatisés. En outre, malgré la lenteur de l'adoption des solutions informatiques dans la pratique clinique, la coloscopie assistée par l'IA ouvrira la voie à la détection automatique, à la caractérisation et à la rédaction semi-automatique des rapports de procédure.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

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Publié2022
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