Diagnóstico óptico de la histopatología: ¿es implementable en el mundo de la inteligencia artificial?

Área de la Ciencia:

• Gastroenterología y Gastroenterología.
• Oncología Oncología.
• Imágenes médicas de imágenes médicas.

Sus antecedentes:

• El cáncer colorrectal (CRC) es una de las principales causas de mortalidad por cáncer.
• La colonoscopia es el estándar de oro para el diagnóstico de la CCR y la intervención temprana.
• La mayoría de los pólipos encontrados son diminutos (<5 mm), pero rara vez tienen características avanzadas.

Objetivo del estudio:

• Revisar la evidencia actual sobre el diagnóstico óptico para pólipos diminutos.
• Para evaluar la precisión diagnóstica del diagnóstico óptico y los métodos asistidos por IA.
• Evaluar los desafíos que obstaculizan la adopción clínica generalizada de estas tecnologías.

Principales métodos:

• Revisión de la literatura existente sobre el diagnóstico óptico y la IA en la colonoscopia.
• Análisis de estudios de precisión diagnóstica para el diagnóstico óptico y el diagnóstico asistido por computadora (CADx).
• Evaluación de los obstáculos a la implementación, incluidas las preocupaciones médico-legales, financieras y de precisión.

Principales resultados:

• Las estrategias de diagnóstico óptico (diagnóstico y salida, resección y descarte) muestran potencial de ahorro de costos.
• Los sistemas CADx impulsados por IA pueden estandarizar el diagnóstico óptico y reducir la variabilidad.
• La adopción generalizada está limitada por preocupaciones con respecto a la precisión, la responsabilidad y los incentivos financieros.

Conclusiones:

• El diagnóstico óptico es una estrategia prometedora para el manejo de pólipos colorrectales diminutos.
• La integración de IA puede mejorar la confiabilidad y la consistencia del diagnóstico óptico.
• Abordar las barreras de implementación es crucial para la integración clínica del diagnóstico óptico asistido por IA.