Colonoscopia asistida por inteligencia artificial en la detección y caracterización de lesiones colorrectales

El cáncer colorrectal (CCR) actualmente muestra, según Globocan, una incidencia de 19.5 individuos por cada 100,000 habitantes en ambos sexos, siendo el tercer cáncer más común en los hombres y la segunda en mujeres, que representa la tercera causa principal de muerte tanto en hombres como en mujeres.

Según el Registro de Globocan de la Organización Mundial de la Salud (OMS), se estima que CCR es el tercer tipo más común de cáncer en todo el mundo, responsable del 10%de todos los casos de cáncer recién diagnosticados, correspondientes a 1,931,590 casos en 2020, precedidos solo por cáncer de pulmón (11.4%) y cáncer de seno (11.7%). El CCR es la segunda causa principal de mortalidad por cáncer (9.4%; 935,173 casos en 2020), después de solo el cáncer de pulmón, que representa el 18% de las muertes por cáncer en todo el mundo.

En Brasil, según datos del Instituto Nacional del Cáncer (Inca), CRC refleja la incidencia global, siendo el segundo cáncer más común por sexo.

La colonoscopia es el método de detección de CRC más preciso, con sensibilidad que alcanza el 100% en la detección de lesiones colorrectales. Según los estudios, para cada aumento del 1% en la tasa de detección de adenoma, hay una disminución del 5% en la mortalidad por CCR, destacando la importancia de realizar colonoscopia para detectar lesiones colorrectales, especialmente adenomas.

En consecuencia, con el avance de la tecnología, se han desarrollado nuevos endoscopios de alta definición con cromoscopía virtual y aumento de la imagen para aumentar las tasas de detección de adenoma. Más recientemente, la colonoscopia asistida por AI-AI ha estado ganando prominencia en ayudar a prevenir CCR en algunos centros médicos en todo el mundo, como en Japón.

En un estudio multicéntrico con 700 pacientes en 2019, se demostró una tasa de detección de adenoma significativamente más alta con colonoscopia asistida por IA en comparación con la colonoscopia estándar (54.8% frente a 40.4%). Posteriormente, se realizó un ensayo clínico aleatorizado y doble ciego con 1.058 pacientes, comparando la colonoscopia estándar con la colonoscopia asistida por AI. El resultado fue una tasa de detección de adenoma del 29% para la colonoscopia asistida por AI y el 20% para la colonoscopia estándar, y la diferencia es estadísticamente significativa. Otros dos estudios que compararon la colonoscopia asistida por AI-AI y la colonoscopia estándar mostraron resultados similares.

However, when analyzing the accuracy of AI systems in characterizing colorectal lesions, different results are observed in the literature. Por un lado, los estudios japoneses informan precisiones por encima del 90% en la caracterización de lesiones neoplásicas y no neoplásicas con inteligencia artificial, mientras que otros estudios, como el estudio holandés y el estudio alemán, encontraron precisiones de 74.4% y 84.7%, respectivamente, resultados significativamente más bajos en comparación con los estudios japoneses.

Por lo tanto, dadas no solo las diferencias en los resultados obtenidos por varios autores, sino también las diferencias en la población y la falta de estudios sobre la colonoscopia asistida por AI-AI en los países en desarrollo, el objetivo de este trabajo es evaluar la tasa de detección de adenoma de la colonoscopia asistida por AI-AI y evaluar la precisión de la inteligencia artificial en la caracterización de las lesiones colorectales.