La inteligencia artificial mejora la precisión de la colonoscopia

La colonoscopia se considera actualmente la mejor manera de detectar y prevenir el cáncer colorrectal. Sin embargo, es difícil detectar pólipos precancerosos en pacientes con mayor riesgo, especialmente aquellos con EII como la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa. Las lesiones precancerosas que desarrollan pueden ser muy planas o solo ligeramente elevadas, lo que dificulta su detección durante la colonoscopia. Estudios recientes sugieren que más de la mitad de los casos de cáncer de colon poscolonoscopia aparecen debido a lesiones no detectadas en exámenes anteriores. Para abordar este problema, los científicos ahora están explorando el uso de la IA para localizar estos pólipos difíciles de ver.

Los investigadores de Clínica Mayo (Rochester, MN, EUA) están estudiando el uso de IA para mejorar la tasa de detección de pólipos en la colonoscopia. La IA ha sido utilizada por los gastroenterólogos para una variedad de afecciones gastrointestinales con la finalidad de identificar los signos antes y facilitar su tratamiento. En el caso del cáncer de colon, el sistema de IA escanea la transmisión de video en tiempo real de la colonoscopia y resalta los posibles pólipos con pequeños cuadros rojos, lo que ayuda a los médicos a ubicarlos más rápidamente. Agregar IA a las colonoscopias tradicionales puede ayudar a los médicos a detectar mejor los pólipos que de otro modo podrían haberse pasado por alto.

La Clínica Mayo realiza alrededor de 800 a 900 colonoscopias de vigilancia en pacientes con EII anualmente, lo que le ha proporcionado un rico banco de datos para desarrollar sistemas de IA para mejorar el proceso. Estos datos sirven como "verdad básica" o ejemplos del mundo real que se utilizan para entrenar algoritmos de IA. El equipo anotará las imágenes de una muestra de 1.000 pacientes, observando todos los videos de colonoscopia y marcando las lesiones en marcos desde diferentes ángulos. Luego, las imágenes anotadas alimentarán una computadora para crear algoritmos de aprendizaje automático de IA que pueden enseñarle a la máquina cómo detectar pólipos asociados con la EII. Los investigadores también están creando una nueva plataforma de endoscopia digital que filmará todos los procedimientos internos, los correlacionará con los registros médicos y luego integrará la IA nuevamente en los procedimientos, según corresponda.

"Todos estamos familiarizados con el software de reconocimiento facial. En lugar de entrenar a la IA para que reconozca rostros, la entrenamos para que reconozca pólipos", dijo James East, MD, gastroenterólogo de la Clínica Mayo Healthcare en Londres.

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