Проверка EAGLE: эффективность и ценность клинической трансляции систем колоноскопии с использованием искусственного интеллекта

Компания Olympus официально опубликовала результаты исследования EAGLE Trial, которые подтвердили основную ценность ее облачного решения для компьютерной диагностики (CADe) CADDIE™ при клиническом выявлении колоректальных поражений. Эффективные аналитические возможности этого решения искусственного интеллекта в режиме реального времени подкреплены высокоточной визуализацией специальных модулей миниатюрных эндоскопических камер Olympus. CADDIE™ — первое облачное приложение CADe для обнаружения полипов в режиме реального времени во время колоноскопии, получившее разрешение FDA и маркировку CE. Оно также является первым внедренным решением интеллектуальной эндоскопической экосистемы Olympus OLYSENSE™. Реализация его клинической эффективности обеспечивает глубокую техническую синергию с точностью визуализации модулей камер эндоскопов.

Исследование EAGLE — это многоцентровое рандомизированное контролируемое исследование, проводимое в восьми клинических центрах в четырех европейских странах. В основной анализ был включен 841 субъект, проходящий колоректальный скрининг и наблюдение, а также 22 врача-эндоскописта, и субъекты были случайным образом распределены в группу стандартной колоноскопии или группу с использованием CADDIE™. Соответствующие результаты исследования опубликованы в журнале npj Digital Medicine. Основной дизайн исследования сосредоточен на клинически высоком риске и трудно выявляемых колоректальных поражениях, визуальная идентификация которых в первую очередь основана на четком захвате тонких особенностей слизистой оболочки кишечного тракта с помощью модулей камеры эндоскопа. Эта аппаратная основа обеспечивает незаменимую поддержку визуальных данных для точного анализа алгоритмов искусственного интеллекта.

Данные основного исследования подтвердили синергетическую ценность оборудования для визуализации и алгоритмов искусственного интеллекта: по сравнению со стандартной колоноскопией исследование с помощью CADDIE™ позволило добиться абсолютного увеличения частоты обнаружения аденом (ADR) на 7,3%. Для труднообнаружимых подтипов, включая большие аденомы (> 10 мм), неполиплоидные аденомы и сидячие зубчатые поражения (SSL), относительная частота обнаружения увеличилась на 93%, 57% и 230% соответственно, без ущерба для безопасности и рабочего процесса клинических операций на протяжении всего процесса. Алгоритм CADDIE™ специально обучен на наборе данных, обогащенном такими клинически значимыми поражениями, а его техническая совместимость с модулями камер эндоскопов обеспечивает синхронизацию получения изображений и анализа искусственного интеллекта в реальном времени, что делает клиническую реализацию облачного искусственного интеллекта технически осуществимой.

Развертывание облачной архитектуры стало еще одним ключевым преимуществом решения, которое дополняет стандартизированный вывод изображений модулей эндоскопических камер: CADDIE™ оснащен облачной архитектурой, совместимой со стандартными средствами управления безопасностью, что не только снижает зависимость медицинских учреждений от локального оборудования и обеспечивает модель закупок на основе подписки, но также создает единую платформу данных для технологической модернизации модулей эндоскопических камер и итеративной оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта посредством стандартизированного взаимодействия данных изображений. Эта модель также значительно улучшает клиническую доступность передовых инструментов обнаружения искусственного интеллекта.

Эксперты отрасли высоко оценили эту модель интеграции технологий. Главный исследователь исследования EAGLE отметил, что развертывание облака преодолевает аппаратные барьеры эндоскопии с использованием искусственного интеллекта, а модули эндоскопических камер с высоким разрешением и высокой точностью обеспечивают основу для клинического внедрения инноваций в области искусственного интеллекта. Сочетание этих двух факторов стало ключом к повышению эффективности выявления поражений колоректального рака высокого риска. Руководители Olympus заявили, что результаты испытаний обеспечивают научно обоснованную поддержку клинической популяризации CADDIE™, а также подтверждают клиническую ценность совместной разработки оборудования для визуализации и алгоритмов искусственного интеллекта, указывая на направление углубленной интеграции с интеллектуальными алгоритмами для исследований и разработок модулей камер медицинских эндоскопов.

Следует уточнить, что CADDIE™ используется только в качестве вспомогательного клинического инструмента обнаружения и не заменяет профессиональную диагностическую оценку эндоскопистов. Кроме того, решение ограничивается анализом данных визуализации со стандартных модулей эндоскопических камер белого света. Эта граница совместимости также обеспечивает клинический эталон для стандартизированных исследований и разработок модулей камер медицинских эндоскопов.

В целом результаты исследования EAGLE не только подтверждают клиническую ценность облачного искусственного интеллекта в области пищеварительной эндоскопии, но также подчеркивают основополагающую роль модулей эндоскопических камер как основного оборудования интеллектуальной экосистемы эндоскопии. Благодаря интегрированной компоновке оборудования для визуализации и программного обеспечения искусственного интеллекта через экосистему OLYSENSE™ компания Olympus предоставляет зарубежным клиентам, занимающимся исследованиями и разработками модулей камер медицинских эндоскопов и закупками медицинского оборудования, интегрированное решение, обладающее как клинической ценностью, так и технической осуществимостью, а также предлагает воспроизводимый технический путь для интеллектуальной модернизации оборудования для медицинской визуализации.