IA transforma la colonoscopia mejorando detección y reduciendo las tasas de no detección

El cáncer colorrectal se encuentra entre los tres tipos de cáncer más comunes a nivel mundial y es un factor importante en las muertes relacionadas con el cáncer. Una estrategia principal para reducir la incidencia del cáncer colorrectal implica la detección temprana y la extirpación de pólipos adenomatosos mediante colonoscopia. Se observa que un aumento del 1 % en la tasa de detección de adenomas normalmente corresponde a una disminución del 3 % en el riesgo de cáncer colorrectal. Sin embargo, se estima que una tasa del 27 % de adenomas no detectados durante la endoscopia puede atribuirse a errores cognitivos o técnicos. Recientemente, se ha explorado el uso de inteligencia artificial (IA) para mejorar la detección de pólipos durante las colonoscopias, con el objetivo de minimizar el error humano. A pesar de esto, persisten las inconsistencias en los resultados de la investigación sobre las herramientas de detección de adenomas basadas en IA y las preocupaciones a cerca del sobrediagnóstico, que podría generar estrés y costos innecesarios para el paciente.

En un nuevo estudio, investigadores de la Universidad Médica de Harbin (Harbin, China) llevaron a cabo una revisión exhaustiva de ensayos controlados aleatorizados para evaluar los pros y los contras de los sistemas basados en IA en la detección de adenomas, comparándolos con los métodos tradicionales de colonoscopia. Este metanálisis exhaustivo pretendía profundizar la comprensión de la detección de neoplasia colorrectal asistida por IA. Los hallazgos revelaron que los métodos de colonoscopia mejorados con IA aumentaron significativamente la detección de neoplasia colorrectal y redujeron notablemente las tasas de adenomas y pólipos no detectados. Estos estudios asistidos por IA también informaron aumentos importantes en las tasas de detección de pólipos y adenomas, incluido el número promedio de adenomas y pólipos identificados por procedimiento de colonoscopia.

Específicamente, la tasa de pólipos pasados por alto utilizando métodos de colonoscopia basados en IA se redujo en un 52,5 % y la tasa de detección de pólipos fue un 23,8 % mayor en comparación con los procedimientos estándar. Además, la cantidad de pólipos descubiertos por colonoscopia fue mayor en 0,271 cuando se utilizaron métodos basados en IA. Sin embargo, hubo una variabilidad considerable en los resultados relacionados con la detección de pólipos entre estos estudios. Asimismo, la tasa de detección de adenomas mejoró en un 24,2 % y la tasa de adenomas pasados por alto disminuyó en un 50,5% con los métodos de IA. En promedio, se detectaron 0,202 adenomas más por colonoscopia utilizando técnicas de detección mejoradas por IA. Sin embargo, estos estudios también mostraron una heterogeneidad significativa en sus resultados de detección de adenomas.

Los hallazgos del estudio indican que la colonoscopia integrada con IA podría mejorar sustancialmente las tasas de detección de adenomas y neoplasias colorrectales. Mejoras menores en la calidad de la colonoscopia podrían generar beneficios significativos en los programas de detección del cáncer colorrectal a gran escala, contribuyendo a la uniformidad y la mejora de la calidad de los procedimientos de colonoscopia. El equipo de investigación cree que es necesario realizar estudios a más largo plazo para validar la eficacia a largo plazo de los métodos de colonoscopia basados en IA para reducir las tasas de morbilidad y mortalidad asociadas con el cáncer colorrectal.

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Universidad Médica de Harbin

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