¿La colonoscopia asistida por IA mejora la detección de adenomas en la colonoscopia de detección?

Hay varios estudios que muestran que la colonoscopia asistida por IA puede ayudar a identificar y caracterizar los pólipos encontrados en la colonoscopia.

• Byrne et al demostraron que su modelo de IA para la evaluación en tiempo real de imágenes de video endoscópicas de pólipos colorrectales puede diferenciar entre pólipos hiperplásicos diminutos y pólipos adenomatosos con una sensibilidad del 98 % y una especificidad del 83 % (Byrne et al. tripa 2019)
• Urban et al diseñaron y entrenaron CNN profundas para detectar pólipos en videos archivados con una curva ROC de 0,991 y una precisión del 96,4 %. El número total de pólipos identificados es significativamente mayor, pero principalmente en los pequeños (pólipos de 1-3 mm y 4-6 mm) (Urban et al. Gastroenterol 2018)
• Wang et al realizaron un ensayo abierto, no ciego, con pacientes consecutivos (n = 1058) aleatorizados prospectivamente para someterse a una colonoscopia de diagnóstico con o sin asistencia de IA. Descubrieron que el sistema de IA aumentó la ADR del 20,3 % al 29,1 % y el número medio de adenomas por paciente del 0,31 al 0,53. Esto se debió a que se encontró una mayor cantidad de pólipos diminutos, mientras que no hubo diferencia estadística en el adenoma más grande. (Wang et al. GUT 2019). En este estudio, excluyeron a los pacientes con EII, CCR y cirugía colorrectal. Los pacientes se presentaron con síntomas al hospital para su investigación.

Hasta la fecha, faltan estudios controlados aleatorios a gran escala que utilicen la asistencia de IA en la detección de pólipos/adenomas en una población de cribado. No se ha investigado la correlación de la prueba de sangre oculta en heces (FIT o FOBT) y la ventaja de la colonoscopia asistida por IA. También hay una falta de información sobre el beneficio de la colonoscopia asistida por IA en colonoscopistas experimentados versus aprendices/residentes.