Применение искусственного интеллекта для оценки размеров новообразований толстого кишечника при эндоскопическом исследовании

Введение. Риск малигнизации предраковой патологии толстого кишечника напрямую зависит от размеров выявленных при колоноскопии новообразований. Так, по данным различных авторов, новообразования диаметром до 2,0 см характеризуются риском выявления злокачественных клеток, составляющим 12,5%. Если размеры новообразования более 2,0 см, риск малигнизации существенно возрастает и, по данным различных авторов, колеблется от 31 до 57%. Субъективная оценка эндоскопистом размера новообразований часто не соответствует их реальной величине, что может приводить к неправильному выбору лечебной тактики. Цель. Оценить эффективность подсистемы аппаратного измерения размеров новообразований в просвете толстого кишечника (AI-assisted neoplasm size estimation, AIANSE) при выполнении колоноскопии с использованием системы искусственного интеллекта для детекции новообразований толстого кишечника (AI-assisted colonoscopy, AIAC).

Материалы и методы. С 2022 по 2024 г. в ГАУЗ «Челябинский областной клинический центр онкологии и ядерной медицины» совместно с российской компанией EVA Lab была разработана и внедрена в клиническую практику система поддержки принятия врачебных решений на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Всего в исследование было включено 1 763 пациента, у которых было размечено около 27 000 кадров.

Результаты. Компьютерная обработка эндоскопического изображения продемонстрировала эффективность как при детекции новообразований, так и при оценке их размеров. Это подтверждается сопоставлением данных обработки изображений при колоноскопии с реальными размерами новообразований, определенными после хирургического лечения. Данная система обладает способностью к самообучению, что подтверждается повышением в период с 2022 по 2024 г. показателей специфичности (с 63 до 70%), чувствительности (с 64 до 70%) и точности (с 66 до 71%).

Выводы. Впервые создана система компьютерного анализа и измерения размеров новообразования AIANSE, которая продемонстрировала эффективность при оценке размеров новообразований: точность определения составила 71%. Наибольшая эффективность отмечена при измерении новообразований диаметром 5 мм: точность составила 76%.

1. Каприн АД, Старинский ВВ, Шахзадова АО, Золотарев НЮ (ред.). Злокачественные новообразования в России в 2024 году (заболеваемость). М.: МНИОИ им. П.А. Герцена − филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России; 2025. 178 с. https://oncology-association.ru/wp-content/uploads/2025/10/zis_2024_elektronnaya-versiya_itog.pdf.

2. Гречушкина НА, Старшинин АВ, Турзин ПС, Дербенев ДП. Эффективность стратегий скрининга на колоректальный рак: обзор актуальных научных данных. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2024;32(S2):1100–1105. https://doi.org/10.32687/0869-866x-2024-32-s2-1100-1105.

3. Куловская ДП, Шелыгин ЮА, Стародубов ВИ, Ачкасов СИ, Каприн АД, Драпкина ОМ и др. Эффективность модели скрининга колоректального рака с использованием групп риска. Профилактическая медицина. 2024;27(5):12–22. https://doi.org/10.17116/profmed20242705112.

4. Цуканов ВВ, Рябоконь АГ, Тонких ЮЛ, Васютин АВ. Колоректальный рак: заболеваемость, факторы риска и скрининг. Профилактическая медицина. 2024;27(3):93–97. https://doi.org/10.17116/profmed20242703193.

5. Adenusi AO, Obaitan I, Monteiro JFG., Asifat O, Shaukat A. Endoscopic and stool-based colorectal cancer screening coverage among US veterans: A survey analysis using 2021 Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) data. Gastroenterol Endosc. 2024;2(4):181–185. https://doi.org/10.1016/j.gande.2024.06.003.

6. Jaber F, Ahmed K, Hamid O, Johnson WM Jr, Alsakarneh S, Abdalla AO et al. Reporting Quality of Endoscopic Colorectal Cancer Screening Randomized Controlled Trials: Adherence to Recommendations and Interventions. Gastro Hep Adv. 2024;3(7):1012–1019. https://doi.org/10.1016/j.gastha.2024.06.003.

7. Han C, Wu F, Xu, J. Effectiveness of sigmoidoscopy or colonoscopy screening on colorectal cancer incidence and mortality: a systematic review and metaanalysis of randomized controlled trial. Front Oncol. 2024;14:1364923. https://doi.org/10.3389/fonc.2024.1364923.

8. Shao L, Yan X, Liu C, Guo C, Cai B. Effects of ai-assisted colonoscopy on adenoma miss rate/adenoma detection rate: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine. 2022;101(46):e31945. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000031945.

9. Choi CH, Lee JH, Koh MS, Lee JY. Risk Factors of Missed Adenoma Detected by Colonoscopic Polypectomy and Its Impact of the Endoscopic System. Dig Dis Sci. 2025;70(4):1503–1510. https://doi.org/10.1007/s10620-025-08937-9.

10. Kato S, Kudo SE, Minegishi Y, Miyata Y, Maeda Y, Kuroki T et al. Impact of computer‐aided characterization for diagnosis of colorectal lesions, including sessile serrated lesions: Multireader, multicase study. Dig Endosc. 2024;36(3):341–350. https://doi.org/10.1111/den.14612.

11. Kamba S, Tamai N, Saitoh I, Matsui H, Horiuchi H, Kobayashi M et al. Reducing adenoma miss rate of colonoscopy assisted by artificial intelligence: a multicenter randomized controlled trial. J Gastroenterol. 2021;56(8):746–757. https://doi.org/10.1007/s00535-021-01808-w.

12. Knudsen MD, Wang K, Wang L, Polychronidis G, Berstad P, Hjartåker A et al. Colorectal Cancer Incidence and Mortality After Negative Colonoscopy Screening Results. JAMA Oncol. 2024;11(1):46–54. https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2024.5227.

13. Sano Y, Hotta K, Matsuda T, Murakami Y, Fujii T, Kudo SE et al. Endoscopic Removal of Premalignant Lesions Reduces Long-Term Colorectal Cancer Risk: Results From the Japan Polyp Study. Clin Gastroenterol Hepatol. 2010;22(3):542–551.e3. https://doi.org/10.1016/j.cgh.2023.07.021.

14. Tada N, Tamai N, Sumiyama K. Screening Colonoscopy to Reduce the Incidence and Mortality of Colorectal Cancer. Digestion. 2025;106(2):100–106. https://doi.org/10.1159/000542113.

15. Spadaccini M, Menini M, Massimi D, Rizkala T, De Sire R, Alfarone L et al. AI and Polyp Detection During Colonoscopy. Cancers. 2025;17(5):797. https://doi.org/10.3390/cancers17050797.

16. Wang P, Liu P, Glissen Brown JR, Berzin TM, Zhou G, Lei S et al. Lower Adenoma Miss Rate of Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy vs Routine White-Light Colonoscopy in a Prospective Tandem Study. Gastroenterology. 2020;159(4):1252–1261. https://doi.org/10.1053/j.gastro.2020.06.023.

17. Cheung D, Evison F, Patel P, Trudgill N. Factors associated with colorectal cancer occurrence after colonoscopy that did not diagnose colorectal cancer. Gastrointest Endosc. 2016;84(2):287–295.e1. https://doi.org/10.1016/j.gie.2016.01.047.

18. Su JR, Li Z, Shao XJ, Ji CR, Ji R, Zhou RC et al. Impact of a real-time automatic quality control system on colorectal polyp and adenoma detection: a prospective randomized controlled study (with videos). Gastrointest Endosc. 2020;91(2):415–424.e4. https://doi.org/10.1016/j.gie.2019.08.026.

19. Baile‐Maxía S, Mangas‐Sanjuan C, Sala‐Miquel N, Barquero C, Belda G, García‐del‐Castillo G et al. Incidence, characteristics, and predictive factors of post‐colonoscopy colorectal cancer. United European Gastroenterol J. 2024;12(3):309–318. https://doi.org/10.1002/ueg2.12512.

20. Aziz M, Haghbin H, Sayeh W, Alfatlawi H, Gangwani MK, Sohail AH et al. Comparison of Artificial Intelligence With Other Interventions to Improve Adenoma Detection Rate for Colonoscopy: A Network Meta-analysis. J Clin Gastroenterol. 2024;58(2):143–155. https://doi.org/10.1097/MCG.0000000000001813.

21. Biffi C, Antonelli G, Bernhofer S, Hassan C, Hirata D, Iwatate M et al. REALColon: A dataset for developing real-world AI applications in colonoscopy. Sci Data. 2024;11(1):539. https://doi.org/10.1038/s41597-024-03359-0.

22. Ruco A, Moineddin R, Sutradhar R, Tinmouth J, Li Q, Rabeneck L et al. Duration of risk reduction in colorectal cancer incidence and mortality after a complete colonoscopy in Ontario, Canada: a population-based cohort study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2024;9(7):601–608. https://doi.org/10.1016/S2468-1253(24)00084-0.

23. Li DH, Liu XY, Huang C, Deng CN, Zhang JL, Xu XW, Xu LB. Pathological Analysis and Endoscopic Characteristics of Colorectal Laterally Spreading Tumors. Cancer Manag Res. 2025;13:1137–1144. https://doi.org/10.2147/CMAR.S286039.

24. Ikematsu H, Murano T, Shinmura K. Detection of colorectal lesions during colonoscopy. DEN Open. 2024;2(1):e68. https://doi.org/10.1002/deo2.68.

25. Kim TJ, Kim ER, Hong SN, Kim YH, Chang DK. Current practices in endoscopic submucosal dissection for colorectal neoplasms: a survey of indications among Korean endoscopists. Intest Res. 2017;15(2):228–235. https://doi.org/10.5217/ir.2017.15.2.228.

26. Nishiyama H, Isomoto H, Yamaguchi N, Ishii H, Fukuda E, Machida H et al. Endoscopic submucosal dissection for laterally spreading tumours of the colorectum in 200 consecutive cases. Surg Endosc. 2010;24(11):2881–2887. https://doi.org/10.1007/s00464-010-1071-5.