Un Nuevo Sistema de Inteligencia Artificial Multifuncional sobre Efectividad del Tratamiento e Implementación en Colonoscopia

Resumen breve

Para superar las resecciones de polipos no neoplásicos (NNP), se han desarrollado sistemas de diagnóstico asistido por computadora (CADx). En un metanálisis, el rendimiento de los sistemas CADx fue superior al de los endoscopistas. La proporción de predicciones incorrectas podría reducirse significativamente con la asistencia de CADx. Se informó que las predicciones autónomas de IA podrían alcanzar un acuerdo con los intervalos de vigilancia basados en la patología estándar. En un estudio prospectivo que se centró en los polipos rectosigmoidos diminutos, el CADx alcanzó un valor predictivo negativo en comparación con la histología como estándar de oro. Las lesiones eran susceptibles a una estrategia de dejar en el sitio, sugiriendo un potencial para reducir la carga de las polipectomías innecesarias. Se estimó que el costo promedio de la colonoscopia y la reembolso anual podrían reducirse bajo la estrategia de "diagnosticar y dejar". Sin embargo, casi toda la literatura existente que informa sobre la eficacia del CADx son estudios simulados y se centran en la precisión diagnóstica (es decir, todos los polipos fueron finalmente resecados para histopatología). Hay una falta de datos reales del mundo con puntos de final clínicos duros para respaldar su implementación. Un reciente ensayo clínico aleatorizado (RCT) comparó la estrategia de dejar en el sitio y la estrategia de resecar todo con CADx en ambos brazos. Utilizando ADR como marcador sustituto, se demostró que la estrategia de dejar en el sitio con apoyo de CADx era no inferior. Las principales limitaciones de este RCT fueron que: i) CADx se activaron en ambos brazos - no se pudo demostrar el efecto puro de CADx; ii) la estrategia de resecar todo no es una práctica real del mundo especialmente para los polipos rectosigmoidos diminutos; iii) la interacción y la toma de decisiones entre IA y humanos no se documentaron y son inciertas. Se requiere un ensayo clínico aleatorizado bien diseñado para evaluar el efecto puro del CADx en reducir las resecciones de NNP (mejorar la eficacia del tratamiento) mientras se mantiene el punto de referencia de ADR (implementación segura). Además, las métricas medidas por IA pueden validarse objetivamente la calidad del procedimiento para fines de seguimiento y auditoría del rendimiento. Si se demuestran los puntos anteriores, la colonoscopia asistida por IA se convertirá en el "mainstream" en la prevención del CRC.