Reconocimiento de pólipos asistido por una herramienta de caracterización interactiva de dispositivos: el estudio PREDICT (PREDICT)

Los pólipos colorrectales diminutos (≤ 5 mm) representan la mayoría de los pólipos detectados durante la colonoscopia, especialmente en el tracto recto-sigmoideo. La caracterización de estos pólipos por cromoendoscopia virtual se reconoce como un elemento clave para las técnicas de imagen innovadoras. De hecho, los pólipos colorrectales diminutos son muy frecuentes y, si se localizan en el colon rectosigmoide, presentan un riesgo de malignidad muy bajo (0,3% de evolución hacia adenoma avanzado y hasta 0,08% de evolución hacia carcinoma invasivo). La caracterización en tiempo real permitiría identificar los pólipos de menor riesgo (subtipo hiperplásico), dejarlos in situ o, en caso de resección, no enviarlos a estudio histológico, lo que permitiría un gran ahorro en costes sanitarios asociados.

Recientemente, el Comité de Tecnología de la Sociedad Estadounidense de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE) estableció el documento Preservation and Incorporation of Valuable endoscopic Innovations (PIVI), específico para la evaluación histológica en tiempo real de pólipos colorrectales diminutos, para establecer umbrales de calidad de referencia. Se han desarrollado dos estándares de rendimiento para guiar el uso de imágenes avanzadas:

1. para que los pólipos diminutos sean resecados y descartados sin evaluación patológica, la tecnología endoscópica (cuando se usa con alta confianza) utilizada para determinar la histología de pólipos de tamaño ≤ 5 mm, cuando se combina con la evaluación histopatológica de pólipos de tamaño > 5 mm, debe proporcionar un tamaño ≥ 90% de acuerdo en la asignación de intervalos de vigilancia pospolipectomía en comparación con las decisiones basadas en la evaluación patológica de todos los pólipos identificados;
2. Para que se utilice una tecnología que guíe la decisión de dejar en su lugar los presuntos pólipos hiperplásicos rectosigmoides de ≤ 5 mm de tamaño (sin resección), la tecnología debe proporcionar un valor predictivo negativo de ≥ 90 % (cuando se usa con alta confianza) para la histología adenomatosa .

Computer-Aided-Diagnosis (CAD) es una herramienta basada en inteligencia artificial que permitiría una caracterización rápida y objetiva de estas lesiones. El GI Genius CADx fue desarrollado para ayudar a los endoscopistas en sus prácticas clínicas para la caracterización de pólipos.