开创性的COLO-DETECT试验已经展示了人工智能在结肠镜检查中显著提高结直肠息肉检测能力的潜力。该试验在英格兰的12家NHS医院进行，是一项多中心、开放标签、平行组、实用的随机对照试验，旨在通过比较计算机辅助检测（CADe）辅助结肠镜检查与标准结肠镜检查在常规实践中的效果，评估GI Genius智能内窥镜模块的有效性。
研究涉及2,032名平均年龄为62.4岁的成人参与者，其中55.7%为男性，44.3%为女性。患者接受结肠镜检查的原因包括结直肠癌筛查（60.6%）或因胃肠道症状（39.4%）。参与者被随机分配到CADe辅助或标准结肠镜检查组，使用基于网络的算法进行分配。主要结局是每例手术检测到的腺瘤平均数量，次要结局是至少检测到一个腺瘤的手术比例。腺瘤是癌前息肉，及时发现并移除对于预防其发展为结直肠癌至关重要。
结果显示，CADe辅助结肠镜检查在检测腺瘤方面显著优于标准结肠镜检查。在CADe辅助组中，每例手术的平均腺瘤数量为1.56个，而标准组为1.21个，检测率提高了30%（调整后的平均差异：0.36，P<0.0001）。此外，在CADe辅助组中，56.6%的手术检测到了腺瘤，而标准组为48.4%，检测率提高了8.3%（调整后的优势比：1.47，P<0.0001）。
重要的是，增加的检测并未导致更高的不良事件发生率。CADe辅助组报告了25起不良事件，而标准组报告了19起，但CADe辅助组中没有任何不良事件与GI Genius模块的使用有关。这些结果表明，将人工智能整合到结肠镜检查程序中可以显著提高对癌前息肉的识别能力，同时不损害患者安全。
像GI Genius这样的AI技术可以通过提高预防性医疗保健的质量和有效性来改善常规医疗实践。通过促进结直肠息肉的早期检测，这些工具可以在减少结直肠癌的发生率和死亡率方面发挥关键作用，而结直肠癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因之一。
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