La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchos campos, y la medicina no es la excepción. En los últimos años, se ha propuesto que la IA podría tener un papel crucial en el diagnóstico de enfermedades oncológicas, particularmente en el cribado del cáncer colorrectal. Sin embargo, un reciente estudio ha arrojado resultados mixtos sobre su eficacia en el diagnóstico en tiempo real durante las colonoscopias.
El cribado del cáncer colorrectal a menudo se basa en la resección de pólipos precancerígenos durante una colonoscopia. Estos pólipos, que pueden ser pequeños y ubicarse en el sigma o el recto, a menudo son difíciles de detectar con precisión, especialmente para endoscopistas menos experimentados. Tradicionalmente, todos los pólipos son extirpados para su diagnóstico anatomopatológico, una práctica que podría ser optimizada mediante la tecnología de IA.
Un estudio realizado en 2022 investigó el potencial de la IA para diferenciar entre pólipos malignos y benignos en tiempo real durante la colonoscopia. Se compararon los resultados del sistema de IA con la inspección visual estándar del médico, utilizando el diagnóstico histológico como referencia. Aunque se esperaba que la IA mejorara la sensibilidad y la especificidad del diagnóstico, los resultados fueron sorprendentes.
El estudio mostró que la IA no logró una mejora significativa en la sensibilidad (88,4% frente a 90,4%) ni en la especificidad (83,1% frente a 85,9%) en comparación con la evaluación visual estándar. Sin embargo, se observó una notable diferencia en la confianza de los endoscopistas: aquellos que utilizaron IA expresaron una mayor seguridad en su diagnóstico (92,6%) frente a los que no contaron con esta tecnología (74,2%).
Más controvertido fue el hallazgo de que la IA incrementó la detección de pólipos pequeños en un 50%. Este aumento podría, en teoría, mejorar el cribado, pero también plantea preocupaciones sobre el riesgo de sobretratamiento y el incremento en los costos sanitarios. La estrategia de «diagnosticar e irse», que propone no reseccionar pólipos pequeños si se pueden clasificar con seguridad como no neoplásicos, podría ser una alternativa viable.
El estudio también identificó limitaciones en la IA utilizada, incluyendo su incapacidad para detectar pólipos serrados sésiles y la curva de aprendizaje asociada con su implementación.
En conclusión, aunque la IA no ha demostrado ser la solución definitiva para el diagnóstico de pólipos neoplásicos, su capacidad para aumentar la confianza de los endoscopistas y su potencial para reducir la resección innecesaria de pólipos pequeños no neoplásicos son aspectos prometedores.
Se requieren más investigaciones para evaluar el costo-beneficio y la eficacia general de esta tecnología en el cribado del cáncer colorrectal.
Referencia de Univadis España, quienes son parte de la Red Profesional de MedScape.
