IA detecta el riesgo de cáncer gástrico a partir de imágenes de endoscopia digestiva alta

En muchas partes del mundo, los médicos deben tomar decisiones clínicas complejas con acceso limitado a apoyo especializado, diagnósticos avanzados o servicios de patología. Esto es especialmente difícil en la atención gastrointestinal, donde los primeros signos de enfermedad estomacal pueden ser sutiles y pasar desapercibidos fácilmente durante la endoscopia de rutina. Como resultado, afecciones como la infección por Helicobacter pylori y los cambios precancerosos iniciales pueden no detectarse. Ahora, investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a los médicos de primera línea interpretando imágenes endoscópicas estándar con un nivel de conocimiento comparable al de expertos.

El marco de IA multimodelo desarrollado por investigadores del Hospital Universitario Nacional de Taiwán (Taipéi, Taiwán) está diseñado para replicar la forma en que endoscopistas y patólogos experimentados evalúan la salud gástrica. Al aprender de grandes conjuntos de datos de imágenes endoscópicas que coinciden con diagnósticos confirmados por patología, el sistema capta un razonamiento experto que normalmente solo se adquiere tras muchos años de práctica clínica.

La plataforma de IA consta de varios modelos interconectados que funcionan de manera secuencial. En primer lugar, selecciona imágenes endoscópicas de alta calidad; después identifica las regiones anatómicamente apropiadas del estómago; y, por último, analiza los patrones superficiales y vasculares asociados a la enfermedad. El entrenamiento incorporó tanto características visuales como datos histopatológicos de referencia, lo que permitió al sistema vincular lo observado en la endoscopia con los cambios tisulares subyacentes.

Utilizando imágenes de endoscopia de rutina, el sistema de IA identificó con precisión signos de infección por H. pylori y cambios tempranos en la mucosa gástrica asociados con un mayor riesgo de cáncer. El sistema proporcionó evaluaciones estandarizadas y detalladas, reduciendo la dependencia de descriptores inespecíficos como "gastritis". Los resultados, publicados en la revista Endoscopy, demuestran que la IA puede extraer información clínicamente significativa de imágenes ya recopiladas en la práctica diaria.

Al ofrecer una interpretación de imágenes rápida y consistente, la herramienta de IA puede ayudar a los médicos que trabajan en entornos remotos o de bajos recursos. Puede ayudar a orientar las decisiones sobre el tratamiento de erradicación de H. pylori , la necesidad de pruebas diagnósticas adicionales o la vigilancia de seguimiento. En términos más generales, el sistema tiene el potencial de reducir las disparidades en la calidad de la atención entre centros médicos con recursos suficientes y regiones desatendidas, integrando el análisis de expertos directamente en los flujos de trabajo rutinarios.

“La IA no pretende sustituir a los médicos”, afirmó el profesor Yi-Chia Lee, autor correspondiente. “Actúa como un asistente digital que apoya el juicio clínico. Al integrarse en la atención médica rutinaria, la IA contribuye a una calidad médica más consistente para reducir la brecha entre los hospitales con recursos suficientes y las comunidades remotas”.

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Hospital Universitario Nacional de Taiwán