In CDI Saint Bon una valida alleata nell’individuazione dei polipi più piccoli. Intervista alla dott.ssa Sabrina Testoni, gastroenterologa CDI
Il tumore del colon-retto è la seconda causa di morte per cancro. La maggior parte dei tumori del colon-retto si sviluppa sporadicamente da adenomi colo-rettali.
Ad oggi, la colonscopia rappresenta l’esame fondamentale per la corretta diagnosi e la prevenzione del tumore del colon- retto. Individuare il tumore precocemente è fondamentale per la cura ottimale e il decorso positivo, e l’asportazione dei polipi pre-cancerosi mediante polipectomia endoscopica riduce l’incidenza e la mortalità del tumore del colon-retto. Lo screening per il tumore del colon-retto con colonscopia ha ridotto la sua incidenza e mortalità rispettivamente del 44.2% e del 48.7%. Chi ha familiarità di primo grado per il tumore del colon-retto (genitori o fratelli con diagnosi) dovrebbe iniziare a sottoporsi all’esame intorno ai 40 anni; chi invece non ha familiarità dovrebbe pensare ad essa intorno ai 50 anni.
La quailità della colonscopia come fattore determinante per la diagnosi
La qualità della colonscopia è un fattore determinante per il rilevamento degli adenomi del colon-retto (il cosiddetto “adenoma detection rate”, che rappresenta il principale parametro indice di qualità della colonscopia). In questo contesto, l’Intelligenza Artificiale si è dimostrata una valida alleata durante la colonscopia per la prevenzione del tumore del colon-retto. Lo sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale applicati permette, con segni grafici e sonori a basso volume, di supportare i professionisti sanitari durante la colonscopia nell’individuazione dei polipi anche di dimensioni molto piccole o altrimenti difficili da notare, o perché non ben esposti o per il colore spesso molto simile a quello della mucosa sana.
Uno studio clinico randomizzato (1) ha dimostrato che l’intelligenza artificiale durante colonscopia ha significativamente incrementato di circa il 13% l’”adenoma detection rate” rispetto alla colonscopia senza il suo utilizzo, riducendo quindi il rischio di incorrere in errori diagnostici con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale. Risultati simili sono stati osservati nel numero di adenomi per colonscopia e nelle lesioni piccole e distali del colon. A comprova di ciò, l’uso dell’intelligenza artificiale durante colonscopia, ma non il livello di esperienza dell’esaminatore, era significativamente associato a differenze nel rilevamento degli adenomi del colon-retto. Altri studi randomizzati controllati (2) hanno osservato che l’uso dell’intelligenza artificiale durante colonscopia ha significativamente ridotto dal 36.7% al 13.8% il tasso di mancata identificazione degli adenomi del colon-retto (il cosiddetto “adenoma miss rate”).
Circa un quarto dei tumori del colo-retto non viene rilevato durante la colonscopia di screening, rendendolo la causa principale del cancro colo-rettale intervallare (3). Utilizzando l’intelligenza artificiale durante colonscopia di screening i tassi di incidenza del tumore del colon-retto e della sua mortalità relativa si sono ridotti rispettivamente del 48.9% e del 52.3%.
Tali risultati sono stati recentemente confermati in una metanalisi di sei studi randomizzati controllati, che ha evidenziato come la colonscopia assistita dall’intelligenza artificiale riduca significativamente i tassi di “adenoma missing rate” e di “polyp missing rate” rispetto alla colonscopia non assistita dall’intelligenza artificiale, in particolare nel contesto del programma di screening/sorveglianza per la prevenzione del tumore del colon-retto, potenzialmente riducendo l’incidenza del cancro colo-rettale intervallare (4).
Spetta, comunque, sempre al medico esaminatore decidere su come procedere una volta identificato un polipo o una lesione sospetta, secondo la pratica clinica standard e le linee guida.
I benefici dell’Intelligenza Artificiale
I benefici legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale durante colonscopia di screening non sono soltanto clinici, ma si traducono anche in termini di maggiore sostenibilità economica, grazie alla riduzione dei costi di terapia legata alla maggiore prevenzione (5).
L’insieme di questi dati, pertanto, testimonia l’importanza di utilizzare l’intelligenza artificiale durante la colonscopia sia per garantire al paziente un’assistenza sempre più efficace e personalizzata sia per promuovere una Sanità più sostenibile.
Presso CDI Saint Bon.
- Repici A, Spadaccini M, Antonelli G, et al. Artificial intelligence and colonoscopy experience: lessons from two randomised trials. Gut. 2022;71(4):757-765.
- Larsen SLV, Mori Y. Artificial intelligence in colonoscopy: A review on the current status. DEN Open. 2022;2(1):e109.
- Zhao S, Wang S, Pan P, et al. Magnitude, Risk Factors, and Factors Associated With Adenoma Miss Rate of Tandem Colonoscopy: A Systematic Review and Meta-analysis. Gastroenterology 2019;156:1661-1674.e11.
- Maida M, Marasco G, Maas MHJ, et al. Effectiveness of artificial intelligence assisted colonoscopy on adenoma and polyp miss rate: A meta-analysis of tandem RCTs. Digestive and Liver Disease 2025;56:169-175.
- Areia M, Mori Y, Correale L, et al. Cost-effectiveness of artificial intelligence for screening colonoscopy: a modelling study. Lancet Digit Health. 2022;4(6):e436-e444.