Introdução:

A endoscopia por cápsula (EC) revolucionou o diagnóstico da hemorragia gastrointestinal obscura, porém a taxa de deteção de lesões no intestino delgado pelo endoscopista permanece insatisfatória. Desenvolveu-se um novo algoritmo para a deteção automática de angioectasias, que revelou uma melhor acuidade na avaliação de imagens de EC que outros métodos previamente publicados. Pretende-se avaliar agora a performance global do algoritmo, o seu rendimento diagnóstico e a utilidade na prática clínica.

Métodos:

A performance global do algoritmo foi avaliada com 54 vídeos de EC. Para avaliar o seu rendimento diagnóstico e utilidade na prática clínica, 38 EC consecutivas com diagnóstico clínico de angiectasias (2017-2018) foram analisadas por três médicos com experiência distinta. A performance do algoritmo CMEMS-Uminho foi definida por uma concordância positiva entre um frame selecionado automaticamente pelo software e um endoscopista de cápsula independente do estudo.

Resultados:

O algoritmo CMEMS-Uminho revelou uma performance global de 77,7% e um rendimento diagnóstico de 94,7%. Os médicos apresentaram diferenças significativas na taxa de deteção global (p < 0,001), taxa de deteção por cápsula (p < 0,001), rendimento diagnóstico (p = 0,007), taxa de verdadeiros positivos (p < 0,001), tempo (p < 0,001) e velocidade de visualização (p < 0,001). A aplicação do algoritmo CMEMS-Uminho melhorou significativamente a taxa de deteção dos médicos (p < 0,001) e as diferenças entre eles diluiram-se após a sua aplicação.

Conclusão:

O algoritmo CMEMS-Uminho deteve um bom desempenho global e foi capaz de melhorar o desempenho médico, sugerindo uma potencial utilidade desta ferramenta na prática clínica.

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