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La inteligencia artificial mejora la precisión de la colonoscopia

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El cáncer de colon es uno de los cánceres más mortales del mundo en la actualidad y su tasa de incidencia no ha dejado de aumentar entre los más jóvenes. La colonoscopia se considera actualmente la mejor forma de detectar y prevenir el cáncer colorrectal. Sin embargo, es difícil detectar pólipos precancerosos en los pacientes de mayor riesgo, especialmente los que padecen EII como la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa.

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Las lesiones precancerosas que desarrollan pueden ser muy planas o estar sólo 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 tras una colonoscopia se deben a lesiones no detectadas en exámenes anteriores. Para solucionar este problema, los científicos están estudiando el uso de la IA para localizar estos pólipos difíciles de ver.

Investigadores de la Clínica Mayo (Rochester, MN, EE.UU.) estudian el uso de la IA para mejorar la tasa de detección de pólipos en la colonoscopia. Los gastroenterólogos utilizan la IA para diversas afecciones gastrointestinales con el fin de detectar antes los signos y facilitar su tratamiento. En el caso del cáncer de colon, el sistema de IA escanea el vídeo en tiempo real de la colonoscopia y destaca los posibles pólipos con pequeños recuadros rojos, lo que ayuda a los médicos a detectarlos más rápidamente. La incorporación de la IA a las colonoscopias tradicionales puede ayudar a los médicos a detectar mejor pólipos que de otro modo habrían pasado desapercibidos

La Clínica Mayo realiza anualmente entre 800 y 900 colonoscopias de vigilancia a pacientes con EII, lo que le ha proporcionado una rica base de datos para desarrollar sistemas de IA que mejoren 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, viendo todos los vídeos de colonoscopias y marcando las lesiones en fotogramas desde distintos ángulos. A continuación, las imágenes anotadas se introducirán en un ordenador para crear algoritmos de aprendizaje automático de IA que puedan enseñar a la máquina a detectar pólipos asociados a la EII. Los investigadores también están creando una nueva plataforma de endoscopia digital que filmará todos los procedimientos internos, los correlacionará con los historiales médicos y luego volverá a integrar la IA en los procedimientos según proceda.

"Todos conocemos los programas de reconocimiento facial. En lugar de entrenar a la IA para que reconozca rostros, la entrenamos para que reconozca pólipos", explica el Dr. James East, gastroenterólogo de Mayo Clinic Healthcare de Londres.