Los investigadores han descubierto que los médicos sin experiencia que realizaban colonoscopias asistidas por IA mejoraron significativamente su detección de pólipos. El uso de IA con esta herramienta de diagnóstico podría reducir las posibilidades de pasar por alto estos posibles precursores del cáncer colorrectal.
La incorporación de la IA ha llevado a la mejora de varias herramientas de diagnóstico médico, incluidas la mamografía, la ecografía y la resonancia magnética. Ahora es el turno de la colonoscopia de obtener una actualización asistida por computadora.
La colonoscopia, la inserción de un endoscopio en el colon para examinar sus paredes interiores, reduce la incidencia de muerte relacionada con el cáncer colorrectal al detectar y extirpar pólipos premalignos, también conocidos como adenomas. Sin embargo, como herramienta de diagnóstico, la colonoscopia puede ser imperfecta; se pueden pasar por alto hasta el 26% de los adenomas y el 9% de los adenomas avanzados, lo que aumenta el riesgo de resultados adversos y de mortalidad. Las razones por las que se pasan por alto los adenomas incluyen morfología plana, mala preparación intestinal y experiencia insuficiente del endoscopista.
Ahora, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad China de Hong Kong (CUHK) han examinado si la colonoscopia asistida por IA mejoraba la tasa de detección de adenomas (ADR) cuando un médico sin experiencia manejaba el endoscopio.
«Nuestra investigación es importante para el desarrollo futuro de la IA en la medicina clínica y la formación endoscópica», afirmó Louis Lau Ho-shing, autor principal del estudio. “Los endoscopistas jóvenes generalmente son menos hábiles y requieren un mayor nivel de asistencia durante sus fases iniciales de aprendizaje. Nuestra investigación es importante para la formación endoscópica porque muestra que el uso de la IA les proporciona guía mediante imágenes para practicar las habilidades de una manera más estandarizada. Los resultados confirmaron que la innovación ayuda a mejorar la capacidad de detección de adenomas entre endoscopistas con diferentes niveles de experiencia”.
La IA utilizada fue la detección de pólipos asistida por computadora (CADe), un sistema de aprendizaje profundo que, según se informó en ensayos anteriores, proporciona un beneficio clínico significativo a la detección de adenomas en tiempo real. Entre abril de 2021 y julio de 2022, los investigadores reclutaron a 22 endoscopistas jóvenes con experiencia personal de menos de 500 endoscopias y menos de tres años de capacitación para estudiar su desempeño utilizando el sistema de endoscopia asistido por IA. Los endoscopistas se estratificaron en grupos principiantes (menos de 200 procedimientos) e intermedios (200 a 500 procedimientos).
El criterio de valoración principal del estudio fue la RAM. Los segundos criterios de valoración incluyeron RAM para adenomas de diferentes tamaños (menos de 5 mm, 5 a 10 mm, más de 10 mm) y ubicaciones. Se definió como adenoma avanzado, precursor del cáncer colorrectal, aquel de tamaño igual o superior a 10 mm.
Los endoscopistas en formación realizaron colonoscopias en 766 pacientes; 386 fueron asignados al grupo CADe y el resto recibió una colonoscopia convencional. En general, la RAM fue significativamente mayor en el grupo CADe en comparación con el grupo de control: 57,5% frente a 44,5%, respectivamente. Las RAM para adenomas menores de 5 mm fueron del 40,4 % en el grupo CADe frente al 25,0 % en el grupo control; para los adenomas de 5 a 10 mm, fue del 36,8% y 29,2%, respectivamente. No hubo diferencias significativas en las reacciones adversas para los adenomas avanzados. Las RAM fueron mayores en el grupo CADe entre los endoscopistas principiantes (60,0% frente a 41,9%) y de nivel intermedio (56,5% frente a 45,5%).
Los investigadores dicen que el beneficio de CADe para los adenomas grandes y avanzados aún no está claro. Recomiendan optimizar el rendimiento del algoritmo y el desarrollo simultáneo de sistemas de diagnóstico de adenomas asistidos por ordenador. No obstante, basándose en sus hallazgos, abogan por incorporar dispositivos de inteligencia artificial en los planes de estudios de formación en endoscopia.
El estudio fue publicado en la revista Gastroenterología Clínica y Hepatología.
Fuente: CUHK