结直肠息肉是源于黏膜及黏膜下层的隆起性病变。病理上可将其分为腺瘤性息肉及非腺瘤性息肉。腺瘤性息肉是当前公认的最重要的结直肠肿瘤的癌前病变，与结直肠癌密切相关，因此及时切除息肉可以有效预防结直肠癌。结肠镜检查可以早期发现腺瘤及息肉的存在，从而有效预防结直肠癌。Corley等研究显示腺瘤检出率每增加1%，结直肠癌风险会下降3%。但大量研究表明结肠镜检查普遍存在息肉及腺瘤漏诊的情况，且漏诊率可达近26%，漏诊原因主要与病变本身易被忽视、医师识别失败及黏膜暴露不完全有关。其中息肉识别失败是漏诊的主要决定因素。目前每次结肠镜检查影像由大约50 000帧图片构成，意味着需要以每秒25～30帧速度进行息肉识别，而一个息肉可能仅能在几帧内被识别出来，这就导致了无论内镜设置如何，息肉识别失败都可能发生。
近10年来，人工智能技术迅速发展，深度学习的理论和技术进步推动了计算机辅助检测（computer-aided detection，CADe）系统的发展。基于回顾性图像分析建立的不同CADe诊断模型在训练集和验证集中均显示了高特异度和敏感度，可有效提高腺瘤及息肉检出率，降低漏诊率。但基于回顾性影像建立的CADe诊断模型普遍存在诊断曲线过拟合等问题，其在真实世界环境中的外推诊断性能不如理想状态，可能出现假阳性率（误诊率）上升，导致医生需要反复核查腺瘤和息肉真伪，内镜退出时间增加或误切除率上升；同时受黏膜暴露程度、内镜医生技能、结直肠清洁水平、退出时间的速度等其他因素影响，腺瘤和息肉假阴性率（漏诊率）上升；均可导致使用与不使用CADe系统的结肠镜检查结果没有差异，甚至增加退镜时间和医生工作负担。针对以上临床质疑，部分研究者在已经建立和验证CADe诊断模型的基础上，前瞻性开展了诊断性试验的随机对照试验（randomized controlled trials，RCT），比较使用CADe系统的结肠镜与不使用CADe系统的标准结肠镜识别腺瘤和息肉的差异。从2020年以来，基于不同深度学习模型的CADe系统与标准结肠镜检查比较的RCT不断涌现，四川大学华西医院胃肠外科马艳玲，文曰，卢春燕等采用Meta分析方法，系统评价CADe对不同大小、形态、位置或组织学息肉识别效果，为临床医生更好使用CADe系统提供证据参考。
引用本文
马艳玲, 文曰, 卢春燕, 廖婧. 计算机辅助检测（CADe）与普通肠镜比较识别结直肠腺瘤和息肉效果的Meta分析. 中国循证医学杂志, 2024, 24(11): 1270-1277. doi: 10.7507/1672-2531.202312193
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