Nuevos sistemas de inteligencia artificial para la detección de adenomas en la colonoscopia: una revisión sistémica y...

Área de la Ciencia:

• Gastroenterología
• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) es prometedora para mejorar las tasas de detección de adenomas (ADR) en las colonoscopias.
• La eficacia comparativa de varios sistemas de colonoscopia asistida por IA requiere una aclaración.

Objetivo del estudio:

• Evaluar y comparar sistemáticamente la eficacia de diferentes sistemas asistidos por IA en la detección de neoplasias colorrectales durante la colonoscopia.

Principales métodos:

• Una revisión sistemática de la literatura de PubMed, Scopus y Google Scholar identificó 17 ensayos controlados aleatorios (ECA) en los que participaron 10.547 personas.
• El análisis incluyó sistemas de IA como GI-Genius, CAD-EYE, Endoangel, Endoscreener y EndoAID, comparando la colonoscopia asistida por IA con la convencional.
• El resultado primario fue la tasa de detección de adenoma (RDA), analizada utilizando modelos de efectos aleatorios; se realizaron clasificaciones SUCRA y análisis de subgrupos.

Principales resultados:

• La colonoscopia asistida por IA demostró mejoras en las RAE en comparación con los procedimientos convencionales.
• EndoAngel (OR 1.84) y EndoAID (OR 1.64) mostraron la mayor eficacia.
• CAD-EYE y GI-Genius mostraron resultados comparables, mientras que Endoscreener ofreció una mejora modesta en comparación con el control.

Conclusiones:

• Los sistemas de colonoscopia asistida por IA mejoran las tasas de detección de ADR.
• Las herramientas específicas de IA muestran diferentes grados de efectividad para mejorar la detección de pólipos.
• Se necesitan más estudios a gran escala para validar estos hallazgos y orientar la aplicación clínica.