IA en colonoscopia: un crecimiento en la bifurcación entre investigaciones académicas y de la comunidad.
Inteligencia Artificial en el escenario de la colonoscopia
Las empresas pueden haber encontrado un camino complicado en su empeño por implementar la Inteligencia Artificial (IA) en la suite de colonoscopia. Los resultados obtenidos en los entornos comunitarios en los que se han implementado los sistemas difieren de los números presentados en los ensayos académicos. La creciente brecha fue resaltada en una serie de estudios presentados en la conferencia anual de la Semana de Enfermedades Digestivas (DDW).
Estudios académicos versus investigación comunitaria
Varios ensayos académicos presentados en la conferencia declaraban una significativa mejora en las tasas de detección de adenomas (ADR) y otros indicadores de calidad. Los avances se evidenciaban a medida que los endoscopistas empleaban sistemas de detección asistidos por ordenador (CADe) para identificar pólipos y otras lesiones en lugar de usar la observación humana convencional.[automatic_youtube_gallery type="search" search="IA en colonoscopia: Aumenta la brecha entre los estudios académicos y comunitarios" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
Aplicación práctica de la IA
Por otro lado, otros estudios realizados en hospitales comunitarios y centros ambulatorios, incluyendo algunas pruebas aleatorias, revelaron en gran medida, que no se lograron mejoras significativas. Las crecientes expectativas de los endoscopistas cuyo rendimiento anterior parecía adolecer de suboptimalidad no se cumplieron con el apoyo de los sistemas CADe.
La disociación entre estudios de IA
Las razones para la brecha existente entre los resultados de los diferentes tipos de investigaciones son puramente especulativas en este momento. La posible falta de ceguera de los operadores en estos estudios se cita como una posible causa de la disociación.
Sin embargo, un factor relevante podría ser que la capacidad de CADe sólo va hasta cierto punto. No puede detectar pólipos escondidos detrás de pliegues y variables como la calidad de la preparación intestinal pueden complicar su funcionamiento. Finalmente, son los médicos quienes deciden qué hacer con los pólipos detectados por estos sistemas, por lo que el éxito o fracaso de los mismos recae en última instancia en los médicos-operadores.
Desarrollos en Inteligencia Artificial
Uno de los estudios académicos más destacados reportados en DDW fue realizado por un grupo de la Universidad de Kansas en Kansas City. Evaluaron el complemento EW10-EC02 de Fujifilm para su sistema CAD EYE para la detección de lesiones colónicas. Aprobado en Europa en 2020 pero aún en espera de autorización en los Estados Unidos. Al igual que la mayoría de estos sistemas, se ejecuta en tiempo real con la transmisión de video ordinaria de la colonoscopia, colocando un cuadro verde alrededor de las características que probablemente sean un pólipo, una forma de realidad aumentada.
IA Generativa
Esto tiene poca relación con la «IA generativa» personificada por ChatGPT, que puede redactar ensayos y generar imágenes en respuesta a las peticiones de los usuarios. Esta IA también está encontrando aplicaciones en medicina, aunque diagnosticar pacientes individuales no es una de ellas todavía.
Capacitación y validación de los sistemas IA
Los sistemas de detección asistida por computadora se desarrollan generalmente a través de una primera fase de «entrenamiento» en la que el algoritmo de detección aprende a reconocer pólipos y otras lesiones utilizando miles de imágenes clínicas. Posteriormente se lleva a cabo una etapa de validación donde se aplica a un conjunto independiente de imágenes de pacientes con resultados conocidos.
Sistemas de competencia y aplicaciones potenciales de CADe
Sistemas competidores también están disponibles en Europa, pero hasta ahora sólo un dispositivo ha obtenido autorización en los Estados Unidos, el módulo GI Genius vendido por Medtronic. No obstante, este no es el único campo potencial de aplicación de CADe en gastroenterología. Las empresas también están trabajando activamente en sistemas para detectar cánceres gástricos y displasias esofágicas, aunque estos están en una etapa menos avanzada del proceso.
Investigación, resultados y autorización de GI Genius.
El fundamento de la autorización de GI Genius fue un ensayo de 2020, en el que las tasas de adenomas descubiertos por colonoscopia se incrementaron en un 50% (de 0,71 a 1,07) con el uso del dispositivo. Ese ha sido el estándar que otros esperaban alcanzar, y los estudios destinados a respaldar las aprobaciones regulatorias en general han tenido éxito.
Investigación del sistema Fujifilm
Madhav Desai, MD, ex miembro de la Universidad de Kansas y actualmente en la Universidad de Minnesota en Minneapolis, informó sobre el ensayo universitario multicéntrico del sistema Fujifilm. En este ensayo con alrededor de 500 pacientes asignados para ser examinados con o sin la ayuda del sistema Fujifilm, se detectó un 17% más de adenomas por paciente cuando el operador utilizó el sistema.
Resultados de estudios para otros sistemas
Se informaron hallazgos similares para otra variedad de sistemas. Michiel Maas, MD, del Centro Médico de la Universidad de Radboud en los Países Bajos, informó sobre un ensayo en el que participaron más de 900 pacientes programados para una colonoscopia de rutina, probando un sistema en fase de desarrollo de Magentiq Eye, una empresa israelí. Las mejoras en la detección de adenomas fueron superiores a las del estudio de Fujifilm: se encontraron 0.7 adenomas por paciente con el sistema funcionando en comparación con 0.51 sin él. La tasa de detección de adenomas (ADR – el número de pacientes con adenomas encontrados dividido por el número total de pacientes) mejoró al 37% con el sistema, en comparación con el 30% sin él.
Investigación comunitaria y resultados diferentes
Uri Ladabaum, MD, de la Universidad de Stanford en California, siguió a Maas hasta el podio para obtener una serie de resultados muy diferentes. Con la cooperación de Medtronic, Ladabaum y sus colegas organizaron la colocación de módulos GI Genius en varias clínicas de endoscopia no académicas de la comunidad local y compararon los resultados en esas clínicas con los de varias otras que realizaron colonoscopias convencionales durante un período de 3 meses. En este estudio no se observó ninguna ventaja absoluta para CADe, ni cuando se comparó la detección antes de la implementación con la posterior a la implementación, ni entre las clínicas que usaban los dispositivos y las que no. De hecho, las tasas de detección tuvieron una tendencia a la baja en la mayoría de los análisis.
Evaluación de la utilidad de los sistemas CADe
Ladabaum sugirió que una serie de factores podrían estar influyendo para disminuir la utilidad de estos sistemas en la práctica común. Los médicos que ven lo que podría ser un pólipo en su pantalla y que el sistema no detecta podrían verse inducidos a ir en contra de su propio juicio y descartarlo; también pueden ignorar los pólipos «enmarcados» que no coinciden con la apariencia que ellos creen que debería tener un pólipo.