Los avances recientes en inteligencia artificial (IA), específicamente en la técnica "deep learning", tienen implicaciones muy interesantes para la detección y el diagnóstico asistido por computadora a través de colonoscopia.
De acuerdo con los expertos, la IA permitirá mejorar los procesos de detección y caracterización de pólipos (CADe/ CADx), contribuyendo a una mayor precisión en el diagnóstico óptico de pólipos colorrectales y a la aplicación correcta de técnicas avanzadas de resección, lo que disminuye la tasa de procedimientos innecesarios y favorece los desenlaces clínicos.
Un artículo publicado en la edición de julio de la revista Gastrointestinal Endoscopy, presenta una revisión acerca del tema, realizada con el objetivo de proporcionar orientación y facilitar la investigación y el desarrollo adecuados de los sistemas de detección y caracterización de pólipos para la colonoscopia.
El artículo presenta un interesante análisis de los beneficios, desventajas y limitaciones de la inteligencia artificial, revisa las características de los sistemas ideales de detección y caracterización de pólipos colorrectales, así como los elementos legales y las regulaciones existentes.
De acuerdo con los autores, la calidad de los sistemas de IA y los diseños de los estudios, varían significativamente, por lo que existen preocupaciones con respecto a la generalización de los sistemas propuestos, especialmente, si se tiene en cuenta que los estudios iniciales se realizaron de forma exploratoria o retrospectiva, utilizando imágenes almacenadas, lo que podría haber generado una sobreestimación de los resultados.
Referencia
Guerrero Vinsard D, Mori Y, MD, Misawa M, Kudo S, Rastogi A et al. Quality assurance of computer-aided detection and diagnosis in colonoscopy. Gastrointestinal Endoscopy 2019; 90(1): 55 - 63
Disponible
https://www.giejournal.org/article/S0016-5107(19)30210-X/fulltext