Inteligencia Artificial en Colonoscopia: Una Revisión Sistemática de las Tasas de Detección de Adenomas frente a...

Área de la Ciencia:

• Gastroenterología
• Imágenes Médicas
• Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La colonoscopia es crucial para la prevención del cáncer colorrectal, pero sufre altas tasas de omisión de adenomas.
• La inteligencia artificial (IA), en particular los sistemas de detección asistida por ordenador (CADe), ofrece potencial para mejorar el reconocimiento de lesiones durante la colonoscopia.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente y comparar la eficacia de la colonoscopia asistida por IA frente a la colonoscopia convencional en la mejora de la tasa de detección de adenomas (ADR) y la tasa de detección de pólipos (PDR).

Principales métodos:

• Una búsqueda sistemática en PubMed, Embase y Cochrane Library (2015-2025) identificó 17 ensayos controlados aleatorizados (ECA).
• Cochrane Risk of Bias 2.0 (RoB 2.0) evaluó la calidad metodológica, con resúmenes visuales generados por la herramienta robVis.

Principales resultados:

• La colonoscopia asistida por IA mejoró significativamente tanto la ADR como la PDR en comparación con los métodos convencionales en todos los estudios incluidos.
• La precisión de la detección de adenomas superó el 85%, y la de pólipos, el 90%.
• La IA demostró un beneficio particular en la detección de adenomas pequeños y planos, que a menudo se pasan por alto en las colonoscopias estándar.

Conclusiones:

• La IA en colonoscopia se asocia fuertemente con un aumento en la detección de adenomas y pólipos, reduciendo el infradiagnóstico.
• La IA muestra una promesa clínica significativa como herramienta de apoyo a la decisión para los gastroenterólogos, mejorando la detección y prevención del cáncer colorrectal.
• La investigación futura debe centrarse en aplicaciones de IA rentables y prácticas integradas en la práctica clínica.