通过结肠镜检查发现并切除腺瘤性息肉是当前最有效的降低结直肠癌发病率和相关死亡率的方法。腺瘤检出率（ADR）是关键的质量指标。人工智能（AI）在结肠镜检查中的整合日益深入。多项临床试验的结果显示，计算机辅助检测（CADe）能显著提高ADR。但在真实世界中的相关应用数据仍然缺乏。本研究旨在评估在临床实践环境中实施CADe对腺瘤检测的影响。

这是一项使用了GI Genius™（GIG）模块的随机、阶梯楔形、开放标签试验，旨在评估CADe的区域效应。纳入的医院既包括地区综合医院，也包括教学医院。重点评估对象为“非专家级”结肠镜医生（即在研究开始时，累计完成结肠镜检查例数<2000例），同时也纳入“专家级”结肠镜医生（研究开始时，累计完成结肠镜检查例数＞2000例次，ADR>40%）。

数据采集分为三个阶段，各为期3个月：第一阶段，基线数据采集阶段，无CADe；第二阶段，干预阶段，使用GIG-CADe；第三阶段，停用GIG-CADe。记录相关信息，分析和比较三个阶段的ADR。除因息肉或炎症性肠病而行结肠镜检查的患者外，其他所有接受常规结肠镜检查的患者都符合入组条件。

本中期分析主要报告已完成实验的8家医院共34名内镜医师和1418名患者的分析结果。这8家医院中有2所为教学医院。34名内镜医师中多数为“非专家级”（占比64.7%），患者平均年龄56.43±16.9 岁，49.5%为女性。

三个研究阶段的结果比较（单因素分析）如表1所示。

表1 第一阶段（基线）、第二阶段（AI辅助）、第三阶段（停用AI辅助）的腺瘤检出率

当根据肠道准备情况和内镜医师的经验进行调整后，分析显示，CADe阶段的ADR增加了9.53%（r²=0.159；P=0.0142）。

NAIAD是迄今为止最大的CADe试验。既往多项临床试验的结果几乎一致表明，AI辅助能显著提高ADR。然而这些研究主要在高度受控的科研环境中进行，可能无法反映日常临床实践中的典型情况或用户体验。在模拟真实世界的研究中，关于AI辅助检测有效性的结论存在分歧。本研究通过采用大样本量和高度贴近常规临床工作流程的方法，旨在填补这一空白，有助于更准确地评估AI工具的真实潜力，以及如何将其有效整合到日常诊疗实践中。

根据研究的此次中期分析，英国的ADR基线约为27.0%。使用 GIG-CADe与ADR显著增加有关，经验不足的医生使用该工具时检测率提升幅度最大，约15%。然而，当脱离AI辅助后，检测率又回落到之前的水平（图1），这表明没有持久的培训效果。

据悉，来自29家医院、124名结肠镜医生和超5000名患者的完整研究结果即将公布。对这些数据的进一步分析将为CADe在日常实践中的实施提供信息。