AGA临床实践指南CADe文件提供了关于内窥镜检查中人工智能应用的最新临床指导。计算机辅助检测是一种能够标记黏膜异常的软件技术，它改变了筛查过程中的视觉检查指标。专家组持中立立场，既不推荐也不反对将这些工具整合到标准结肠镜检查协议中。
重点摘要与核心数据：
- 该临床协议使每万名受检者中结直肠癌死亡人数绝对减少2例[1]。
- 人工智能软件工具在随机试验中实现了1.37的合并腺瘤检出率比值比[3]。
- 系统评价表明，使用计算机辅助检测可使每万名个体中结直肠癌病例减少11例[1]。
结直肠癌死亡率的统计差距
对于专注于肿瘤学筛查的临床实践指南而言，成功的主要指标是结直肠癌死亡率的绝对降低。指南专家组的数据显示，计算机辅助检测对患者长期生存带来的绝对益处微乎其微。该技术使死亡率略有下降，即每评估1万名患者可减少2例死亡[1]。
专家组指出，这种统计差异未能达到强有力的临床推荐所需的阈值。临床医生需要确定的长期数据来证明普遍整合的合理性。数据表明，即时视觉追踪变化的发生与直接生存期延长无关。
替代终点与确定性临床结果
临床评估通常依靠替代终点——用于预测长期临床效益的标准中介指标——来评估设备的有效性。结肠镜检查中的主要替代指标是腺瘤检出率，即内窥镜医生识别出病变的筛查结肠镜检查比例。系统评价证实，计算机辅助检测产生了1.37的合并腺瘤检出率比值比[3]。
这一数学上的增长表明，软件在标准程序中识别出更多的组织异常[3]。指南专家组阐明，中介指标的变异并不能保证在预定筛查间隔期间预防间隔性癌的成功。将初始病变检测与真正患者安全联系起来，仍需长期前瞻性队列研究。
GRADE框架证据确定性评估
指南专家组使用GRADE框架——一种评估医学文献质量和强度的系统分级协议——来分析临床证据。该方法追踪随机对照试验中偏倚风险、不一致性、间接性和不精确性等变量。评估显示，关于高级恶性肿瘤绝对预防的证据确定性非常低[1]。
这种分类源于大多数现有试验追踪的是短期程序指标而非临床终点。专家组确定，目前的文献无法排除一般临床环境中的数据混淆或选择偏倚[1]。这种低确定性评级有效地阻碍了管理委员会的强烈临床推荐。
息肉检测中的组织病理学变化
病理检查表明，检测增加的目标主要是良性病变而非高风险病变。一项临床评价追踪了人工智能驱动结肠镜检查的长期组织病理学结果[2]。研究结果显示，使用计算机辅助工具时，高级别异型增生和浸润性癌症的检出率有所下降[2]。
该软件经常识别出微小腺瘤——测量小于5毫米的小型良性病变——它们的恶性潜能较低。这种变化引发了对技术将临床关注点转向次要病变的担忧。内窥镜医生面临检查时间增加，却没有相应增加高级病理切除的情况[2]。
卫生经济学与成本效益模型
医疗机构使用卫生经济学指标来评估新的诊断技术是否证明其初始采购成本的合理性。将计算机辅助软件整合到内窥镜检查室需要对硬件租赁、软件许可和专门维护合同进行资本投资。当前的成本效益模型在预测长期医疗支出减少时显示出相互矛盾的结果。
财务模型显示，处理假阳性发现的成本抵消了早期腺瘤切除的潜在节省。对良性组织的额外病理处理费用提高了每次手术的总体费用。这些经济因素阻碍了在标准社区医院网络中的立即广泛采用。
内窥镜质量与政策实施
专业组织将腺瘤检出视为临床实践中内窥镜质量的主要衡量标准。保险公司利用这些指标来确定医生的报销率和机构绩效排名。当前政策实施的停滞反映了关于软件辅助指标是否应影响质量评分的持续辩论。
监管机构在绝对生存统计数据保持平稳的情况下，对强制整合工具持谨慎态度。目前的机构政策将设备使用留给了个别医生的自由裁量权。这种差异在区域医疗系统中造成了不一致的护理模式。
结论
国家癌症幸存者月将临床关注点集中在优化患者长期生存的肿瘤学预防策略上。专家组的中立立场表明，优先考虑硬性终点而非中间统计胜利的必要性。未来的临床试验必须专注于长期生存结果，以验证计算机辅助软件的效用。普遍的护理标准要求完全取决于未来前瞻性队列提供确定的死亡率降低统计数据。
参考文献
[1] Sultan, S., Shung, D. L., Kolb, J. M., Foroutan, F., Hassan, C., Kahi, C. J., Liang, P. S., Levin, T. R., Siddique, S. M., & Lebwohl, B. (2025). AGA Living Clinical Practice Guideline on Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy. Gastroenterology, 168(4), 691–700.
[2] Henry, D. X., & East, J. E. (2026). Artificial intelligence-supported polyp detection (CADe) at colonoscopy reduces the detection of high grade dysplasia and invasive cancer. Endoscopy, 58(3), 314–315.
[3] Sharma, A., Chennuri, R. N., Chandran, A., Kommu, H., Faiz, D., Munir, S., Ravechandran, P. H., Mehveen, S., Badugu, R., Mannam, R., & Batwal, R. P. (2026). Enhancing colonoscopy outcomes: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials evaluating artificial intelligence–assisted adenoma and polyp detection. Journal of Clinical Oncology, 44(16_suppl), e15519.
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