Estudio de inteligencia artificial de pólipos

Antecedentes Estamos desarrollando un método de predicción de histología de pólipos basado en inteligencia artificial (AIPHP, por sus siglas en inglés) para clasificar automáticamente las imágenes de colonoscopia con magnificación de imágenes de banda estrecha (NBI, por sus siglas en inglés) para predecir la histología no neoplásica o neoplásica de los pólipos.

Objetivo Nuestro objetivo era analizar la precisión de las predicciones histológicas basadas en la clasificación AIPHP y NICE y también comparar los resultados de los dos métodos.

Métodos Examinamos los pólipos colorrectales obtenidos de pacientes con colonoscopia que se sometieron a polipectomía o mucosectomía endoscópica. Los pólipos detectados por colonoscopia de luz blanca se observaron luego usando NBI al máximo óptico magnífico (60x). Las imágenes de aumento NBI obtenidas y almacenadas se analizaron mediante clasificación NICE y mediante el método AIPHP en paralelo. Los exámenes de patología también se realizaron sin conocer el diagnóstico NICE y AIPHP. Nuestro software AIPHP se basa en un método de aprendizaje automático. Este programa mide cinco características geométricas y de color en la imagen endoscópica.