Experto de Mayo Clinic Healthcare: la inteligencia artificial mejora la precisión de la colonoscopia

LONDRES. El Dr. James East dedica su tiempo a examinar con destreza el colon de las personas para buscar y detectar pólipos sospechosos que podrían transformarse en algún momento en cáncer. Este gastroenterólogo de Mayo Clinic Healthcare en Londres afirma que la capacidad de identificar riesgos de cáncer y de eliminarlos de inmediato durante una colonoscopia es una de las partes más gratificantes de la profesión que eligió. 

La colonoscopia sigue siendo el procedimiento por excelencia para detectar y prevenir el cáncer colorrectal. Pero el procedimiento tiene sus limitaciones. Algunos estudios sugieren que más de la mitad de los casos de cáncer de colon detectados por una colonoscopia surgen de lesiones que no se vieron en las colonoscopias anteriores a las que se sometió el paciente. 

Ahora, los investigadores de Mayo Clinic están investigando cómo se puede aprovechar la inteligencia artificial para aumentar la detección de pólipos. De hecho, los gastroenterólogos están incorporando la IA como una herramienta para mejorar la atención médica de una amplia variedad de afecciones con el objetivo de descubrir antes las señales imprecisas cuando las enfermedades tienen más posibilidades de tratamiento. 

En el caso del cáncer de colon, el sistema de IA trabaja junto con el médico en tiempo real analizando el material de la videocolonoscopia y dibujando pequeños cuadrados rojos alrededor de los pólipos que podrían pasar desapercibidos.  

“Todos conocemos el software de reconocimiento facial”, dice el Dr. East. “En lugar de entrenar a la IA para que reconozca caras, la entrenamos para que reconozca pólipos”. 

La inteligencia artificial se puede sumar a una colonoscopia tradicional para identificar pólipos que podrían pasar desapercibidos de otra manera.  

El cáncer de colon es el segundo tipo de cáncer con mayor tasa de mortalidad en el mundo. En las últimas décadas, se ha visto un incremento constante en las tasas de cáncer colorrectal en personas jóvenes. Si bien la colonoscopia puede ser una herramienta de detección eficaz, el Dr. East afirma que hay una variabilidad en la eficacia de los endoscopistas al momento de detectar pólipos precancerosos. 

Paradójicamente, los pólipos son más difíciles de descubrir en los pacientes que más necesitan la detección. Los pacientes con enfermedades inflamatorias intestinales, como la enfermedad de Crohn o la colitis ulcerosa, tienen un mayor riesgo de desarrollar cáncer colorrectal. Pero las lesiones precancerosas que desarrollan suelen ser planas o solo con una ligera elevación, a diferencia de los pólipos con cuerpo bulboso y forma de hongo que se ven en las personas sin enfermedades inflamatorias intestinales. 

“La mayoría de las personas que presentan estos tipos de cáncer se someten a colonoscopias regularmente y aun así las lesiones no se ven porque los tumores son muy imperceptibles”, dice Nayantara Coelho-Prabhu, M.B.B.S., gastroenteróloga  de Mayo Clinic en Rochester, Minnesota. 

La Dra. Coelho-Prabhu considera que se puede entrenar a la IA para detectar pólipos de apariencia falsamente inofensiva.  

“Mayo Clinic cuenta con la preparación para emprender este tipo de investigación”, agrega. “Realizamos colonoscopias de vigilancia en 800 a 900 pacientes con enfermedades inflamatorias intestinales cada año. Como resultado, hemos acumulado un inmenso banco de datos que podemos usar para desarrollar los sistemas de IA necesarios para mejorar la forma de realizar las colonoscopias de estos pacientes”. 

Ese banco de datos ofrece lo que la Dra. Coelho-Prabhu y otros expertos llaman “datos reales”, las observaciones en el mundo real y las lecturas que se usaron para entrenar y probar los algoritmos de la IA. Su equipo se encuentra comentando datos de un subconjunto de 1000 pacientes y revisando una videocolonoscopia detrás de otra para marcar lesiones en cada cuadro, desde todos los ángulos. Después de comentar estas imágenes, los investigadores ingresarán esos datos en una computadora para generar los tipos de algoritmos de “aprendizaje automático” de la IA que posibilite a la máquina aprender a reconocer pólipos específicos de las enfermedades inflamatorias intestinales por sí misma. 

La Dra. Coelho-Prabhu, el Dr. Cadman Leggett, gastroenterólogo, y sus colegas están desarrollando una innovadora plataforma digital para endoscopias que filmará todos los procedimientos internos, los vinculará con los expedientes médicos y, luego, integrará de nuevo los procedimientos que sean pertinentes en la IA.  

“Cuando hayamos desarrollado los algoritmos, podremos ejecutarlos en nuestros procedimientos con video para probar su desempeño”, afirma.  

Para obtener más información, visite Discovery’s Edge.  

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