亮点
- 将基于人工智能的计算机辅助检测（CADe）与水交换（WE）结肠镜检查结合使用，可以显著增加每次结肠镜检查中检测到的腺瘤数量（APC）。
- 这种组合不会延长回撤时间，也不会增加非肿瘤性病变的检测。
- 尽管APC增加，但腺瘤检出率（ADR）和无蒂锯齿状病变检出率没有显著差异，这可能是由于样本量不足。
- 基于中期疗效数据支持人工智能集成，试验提前终止。
研究背景和疾病负担
结直肠癌（CRC）仍然是全球癌症发病率和死亡率的主要原因之一。有效的筛查和监测结肠镜检查在早期发现和切除癌前腺瘤方面至关重要，从而降低CRC的发病率。然而，结肠镜检查过程中腺瘤漏检率仍然是一个临床挑战，导致间期癌的发生。水交换（WE）结肠镜检查——一种在插入时用水代替空气膨胀的技术——已显示出通过改善黏膜可视化和减少结肠痉挛来提高腺瘤检出率（ADR）。同时，基于人工智能（AI）的计算机辅助检测（CADe）系统作为辅助工具，有助于内镜医生实时识别腺瘤，从而帮助减少漏检率。
虽然WE和CADe单独使用都显示出提高腺瘤检出率的好处，但它们联合使用的有效性尚未得到严格评估。这项两中心随机对照试验调查了在水交换结肠镜检查中加入CADe是否可以进一步提高每结肠镜检查中的腺瘤数量（APC），这是一个考虑检测和多发性腺瘤的定量指标——可能比单独的ADR更敏感的结果。
研究设计
这项随机对照试验同时在两个医院进行，意大利使用ENDO-AID（Olympus）系统，台湾使用CAD-EYE（Fujifilm）系统，涵盖了两种不同的、商用的CADe平台。符合条件的患者年龄在45至75岁之间，正在进行结肠镜检查以进行筛查、监测或粪便隐血试验阳性后的评估。
患者被随机分为两组：水交换结肠镜检查加CADe辅助（WE-CADe）和单独水交换（WE-alone）。主要结局是每结肠镜检查中的腺瘤数量（APC）率。次要结局包括腺瘤检出率（ADR）、无蒂锯齿状病变检出率、回撤时间和非肿瘤性病变的检测。
计划招募752名患者，但在达到560名患者后进行了中期分析，代表计划样本量的75%。
主要发现
中期分析队列包括560名患者，各组基线特征均衡（平均年龄59.4岁，299名男性，279名在WE-CADe组）。
- 与单独使用WE组相比，WE-CADe组的APC显著更高（1.39 [95% CI 1.06–1.72] vs. 1.05 [95% CI 0.87–1.23]），发生率比（IRR）为1.32（95% CI 1.14–1.54），相当于每次结肠镜检查增加0.34个腺瘤。
- APC的统计学显著改善导致试验提前终止，强调了主要结局的稳健性。
- 未观察到ADR有显著差异（54.1% vs. 50.2%，P = 0.350），也未观察到无蒂锯齿状病变检出率有显著差异（3.6% vs. 3.6%，P = 0.987）。这可能反映了这些次要结局的样本量不足。
- 两组之间的回撤时间相当，表明AI辅助的整合并未延长手术时间。
- 每结肠镜检查中的非肿瘤性病变的平均数量相似，表明AI的使用并未增加不必要的息肉切除术。
这些发现共同表明，AI辅助的水交换结肠镜检查在不负面影响手术效率或特异性的情况下提高了腺瘤的定量产量。
专家评论
将WE和基于AI的CADe结合使用的协同效应可以通过互补机制解释：WE通过水灌注改善黏膜清晰度和扩张，从而实现更好的可视化，而CADe提供实时息肉识别，提醒内镜医生注意细微病变。
该研究在两个中心使用不同的CADe系统进行，增强了跨平台和人群的普遍性。由于疗效提前终止试验也突显了尽早采用经验证的干预措施的伦理必要性。
然而，局限性包括次要分析的样本量不足以及缺乏本特定队列中WE与空气充气的比较。此外，未评估长期结果，如间期癌发生率。
当前的结直肠癌筛查指南越来越推荐能够提高ADR的技术，鉴于其与癌症预防的相关性。尽管这里的ADR没有统计学差异，但APC的增加可能会转化为有意义的临床益处，因为多个腺瘤会增加CRC的风险。
AI的整合应伴随内镜医生的培训，以充分利用其潜力而不增加假阳性或手术时间。
结论
这项多中心随机试验验证了将AI CADe系统与水交换结肠镜检查结合使用可以统计学上提高每次手术中的腺瘤检出率，而不会增加回撤时间或非肿瘤性病变的切除。
这些发现支持更广泛地实施AI辅助的水交换结肠镜检查，作为一种优化结直肠癌筛查效果的精准工具。未来的研究应探索长期结果、成本效益和在不同临床环境中的整合策略。
参考文献
Cheng CL, Cadoni S, Gallittu P, et al. Efficacy of artificial intelligence for adenoma detection in water exchange colonoscopy: A two-center randomized controlled trial. Endoscopy. 2025 Aug 11. doi: 10.1055/a-2681-5544. Epub ahead of print. PMID: 40789324.
Rex DK, Kahi CJ. Advances in endoscopic technologies for colorectal cancer screening. Gastroenterology. 2024;166(1):26-34.
Kudo SE, Mori Y, Misawa M, et al. Artificial intelligence and colonoscopy: Current status and future perspectives. Dig Endosc. 2023;35(1):2-9.
Bisschops R, East JE, Hassan C, et al. Advanced imaging for detection and differentiation of colorectal neoplasia: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Guideline. Endoscopy. 2019;51(4):365-377.
