Inteligencia artificial en la colonoscopia de tamizaje y la disminución del error

Abstract

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de cambiar muchos aspectos de la práctica sanitaria. La discriminación y la clasificación de imágenes tiene muchas aplicaciones dentro de la medicina. Se han desarrollado algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales complicadas para entrenar a una computadora a diferenciar las áreas normales de las anormales. El aprendizaje automático es una forma de IA que permite que la plataforma mejore sin ser programada. El diagnóstico asistido por computadora (CAD) se basa en latencia, que es el tiempo entre la imagen capturada y cuando es mostrada en la pantalla. La endoscopia asistida por IA puede incrementar la tasa de detección al identificar lesiones obviadas. Un sistema CAD de IA debe ser sensible, específico, con interfaces fáciles de usar, y proporcionar resultados rápidos sin prolongar sustancialmente los procedimientos. La IA tiene el potencial de ayudar tanto a endoscopistas entrenados como a los que están en entrenamiento. En vez de ser un sustituto para una técnica de alta calidad, deberá servir como un complemento de las buenas prácticas. La IA ha sido evaluada en tres escenarios clínicos en las neoplasias colónicas: la detección de pólipos, su caracterización (adenomatosos vs. no adenomatosos) y la predicción de cáncer invasor dentro de una lesión polipoide.

Keywords

• Inteligencia artificial. Colonoscopia. Neoplasias de colon.