Primer dispositivo de inteligencia artificial para colonoscopia: un juego adicional de "ojos" expertos

Pam Harrison

Conflictos de interés

27 de abril de 2021

El primer módulo de inteligencia artificial para endoscopia, desarrollado específicamente con el fin de ayudar a detectar adenomas durante la colonoscopia sistemática, debutó después de la aprobación del sistema por la Food and Drug Administration (FDA) de Estados Unidos a principios de este mes.[1]

El módulo GI Genius es el primer sistema de detección con ayuda computarizada disponible en el mercado que utiliza inteligencia artificial para identificar pólipos colorrectales durante la colonoscopia sistemática.

La tecnología es compatible con la mayoría de los sistemas de videoendoscopia estándar y se ha "capacitado" para identificar lesiones colónicas posiblemente cancerosas, de acuerdo con Medtronic, el distribuidor del dispositivo.

"Me parece que cualquier cosa que podamos hacer a costo aceptable para mejorar la calidad y los desenlaces en el paciente durante la colonoscopia justifica un análisis muy minucioso", señaló a Medscape Noticias Médicas el Dr. David Johnson, profesor de medicina y jefe de gastroenterología en Eastern Virginia Medical School, en Norfolk, Estados Unidos.

El Dr. Johnson no intervino en el desarrollo del sistema GI Genius, pero ha trabajado con un dispositivo de inteligencia artificial similar que se utiliza junto con colonoscopia.

"Toda mejora de la tecnología de inteligencia artificial se realiza ingresando imágenes repetitivas en la computadora, donde desarrolla lo que se llama la ‘red neural’", explicó.

La computadora luego recurre a la "educación" de esta red neural para identificar diferentes tipos de lesiones colónicas, "y cuantos más datos se ingresen en la computadora para mejorar la red neural mayor será la capacidad del programa para identificar variantes y tamaño y características de la lesión", añadió.

Durante la colonoscopia sistemática el sistema GI Genius genera marcadores visuales (esencialmente pequeños cuadros verdes) y un sonido de bajo volumen cuando el software detecta una región de interés.

Estos cuadros se superponen en el video generado por la cámara del endoscopio para alertar al colonoscopista respecto a regiones que pueden requerir evaluación más detallada, sea de forma visual, mediante muestreo de tejido o mediante la resección de la lesión en sí.

"La colonoscopia es una estrategia de detección y vigilancia durable, pero no es perfecta porque depende de la habilidad de un médico y su capacidad para identificar pólipos en el colon", comentó a Medscape Noticias Médicas el Dr. Jeremy Glissen Brown, profesor del Beth Israel Deaconess Medical Center, en Boston, Estados Unidos, quien también ha trabajado con un dispositivo de inteligencia artificial.

Estudios de detección de adenomas durante colonoscopias "en todo tipo de pacientes muestran que la tasa de lesiones pasadas por alto fluctúa desde una cifra baja de 6% hasta 40%, por lo que los pólipos todavía se pasan por alto durante la colonoscopia, y cualquier tecnología que pueda resolver partes de ese problema es bienvenida", comentó el Dr. Glissen.

Datos del estudio clínico que llevaron a la aprobación

La aprobación reciente del dispositivo GI Genius por la Food and Drug Administration se basó en un estudio prospectivo y aleatorizado publicado en Gastroenterology en 2020. En este estudio participaron 700 pacientes a los que se efectuó cribado o seguimiento con colonoscopia cada 3 años o a intervalos más prolongados. Los participantes se sometieron a colonoscopia estándar de luz blanca con la ayuda de la tecnología de GI Genius o solo colonoscopia de luz blanca estándar.

Los resultados demostraron que la combinación de colonoscopia estándar y el módulo GI Genius identificó adenomas o carcinomas confirmados por laboratorio en 54,8% de los pacientes, en comparación con 40,4% de los que se sometieron solo a colonoscopia: diferencia de 14%.

En el artículo publicado en Gastroenterology los autores señalaron: "El incremento absoluto de 14% en la tasa de detección de adenoma obtenida mediante la detección con ayuda computarizada en nuestro estudio indica que la falta de reconocimiento de un pólipo es una causa clínicamente importante de tasa de error. Cabe hacer notar que la eficacia de la detección con ayuda computarizada para contrarrestar tal tasa de error indica que el mismo operador que pasó por alto la lesión en primer lugar pudo diagnosticarla correctamente cuando la lesión fue presentada por la detección con ayuda computarizada. Esto subraya que el principal desafío cognitivo en el reconocimiento de pólipos es distinguir entre la lesión putativa y la mucosa sana circundante, mientras que su caracterización correcta como tejido neoplásico que tiene lugar después de la detección de detección con ayuda computarizada al parecer es una tarea mucho más fácil".

Los autores también informaron que no se evaluó el número real de activaciones falsas positivas por el sistema, "ya que esto habría alterado el contexto sistemático de nuestro estudio", pero hicieron referencia a un estudio publicado en Gut en 2020, en el cual se observaron cuadros falsos positivos en menos de 1% de los cuadros de toda la colonoscopia.[2]

Dado que el nuevo dispositivo mejora la capacidad de la colonoscopia para detectar lesiones en general, puede reducir el riesgo de que se presenten cánceres intermitentes entre las colonoscopias, señaló Medtronic.

Investigación previa ha demostrado que cada incremento de 1% en la tasa de detección de adenomas da lugar a reducción de 3% en el riesgo de cáncer colorrectal.[3]

"En Estados Unidos cada año se llevan a cabo más de 19 millones de colonoscopias de cribado. La detección de adenomas durante la colonoscopia es una métrica de calidad importante", comentó en un comunicado de prensa de Medtronic el Dr. James Weber, gastroenterólogo afiliado a Texas Digestive Disease Consultants, en Southlake, Estados Unidos.[4]

"Añadir inteligencia artificial puede aumentar la calidad de las colonoscopias, mejorar potencialmente el diagnóstico y los desenlaces para los pacientes con cáncer de colon", destacó.

El Dr. Weber también es director general de GI Alliance, plataforma sanitaria estadounidense de consultorios de gastroenterología independientes en seis estados.

Detección con ayuda de la computadora

A diferencia de otras tecnologías para la detección con ayuda de computadora, GI Genius no caracteriza o "diagnostica" una lesión ni reemplaza el muestreo de laboratorio como un medio de confirmar diagnóstico de cáncer.

La tecnología esencialmente hace las veces de un juego adicional de "ojos" expertos para detectar lesiones sospechadas durante la colonoscopia, lo cual debería resultar útil, comentaron los doctores Johnson y Glissen Brown.

"Cuando un gastroenterólogo analiza la imagen en video, típicamente sus ojos se enfocan en el centro de la imagen, es donde está nuestra visión 20/20", explicó el Dr. Johnson.

La computadora tiene una visión 20/20 en toda la imagen, incluida la periferia, "de manera que la tecnología en efecto proporciona una agudeza de visión extremadamente expandida y resalta zonas que podemos necesitar investigar más", añadió.

El Dr. Glissen intervino en un estudio de otro dispositivo de inteligencia artificial, el sistema de detección automática de pólipo en tiempo real (Shanghai Wision IA Co, Ltd).[5] El estudio demostró aumento de las tasas de detección colonoscópica de pólipos y adenomas, pero esto se debió principalmente a mayor número de adenomas diminutos detectados por el sistema de detección automática, indicó el Dr. Glissen.

No hubo diferencia importante en el número de adenomas grandes detectados con el dispositivo y el número de detectados sin el mismo.

Sin embargo, hubo incremento significativo en la detección de pólipos hiperplásicos cuando se utilizó el sistema de detección automática. "Definitivamente queremos analizar la tasa de positivos falsos, tanto bajo la cámara cuando realizamos la colonoscopia como bajo el microscopio cuando efectuamos biopsias", reconoció el Dr. Glissen.

En numerosos estudios prospectivos de diversas tecnologías de detección facilitadas por computadora como el sistema GI Genius, la tasa de positivos falsos que da lugar a la obtención de biopsia de lesiones insignificantes es relativamente baja, destacó: "En última instancia, la decisión para resecar u obtener biopsia de una lesión depende del médico, pues la tecnología GI Genius solo indica al médico el área de interés, y luego depende de él analizarla y decidir si necesita obtener biopsia o no", indicó el Dr. Glissen.

"Por consiguiente, la tecnología sirve más como una red de seguridad digital y dirige al médico en la dirección correcta, de manera que no debería dar lugar a gran cantidad de positivos falsos histológicos", señaló.

La única desventaja potencial de utilizar un sistema de inteligencia artificial como el módulo GI Genius es el tiempo que podrían tardar los endoscopistas en aprender a utilizarlo y cuánto la tecnología podría aumentar el tiempo requerido para llevar a cabo el procedimiento.

Durante aproximadamente 18 meses, el Dr. Johnson ha realizado un estudio clínico con un tipo similar de tecnología de inteligencia artificial durante colonoscopia. Ha observado que la curva de aprendizaje para utilizar estos sistemas es "extraordinariamente breve". El Dr. Glissen concordó, señalando que si los médicos ya realizan colonoscopias con regularidad, probablemente podrían aprender a utilizar un sistema de inteligencia artificial como el GI Genius en aproximadamente 1 semana.

En su experiencia, el Dr. Johnson ha observado que el retraso causado por el uso de un sistema de inteligencia artificial durante la colonoscopia es "mínimo".

Si hay algún retraso siquiera, "sabemos que el tiempo en el colon a la retirada del endoscopio aumenta la detección de pólipos, por lo que puede ser un factor positivo mayor tiempo de retirada", añadió. Cabe hacer notar que las sociedades de endoscopia recomiendan un tiempo de retirada del endoscopio de un mínimo de 6 minutos, una de las métricas utilizadas para asegurar la calidad de una colonoscopia, explicó el Dr. Glissen.

De hecho, el estudio fundamental en el que se basó la FDA para aprobar el módulo GI Genius requirió un tiempo de retirada mínimo de 6 minutos. Los participantes informaron que no consideraron que el uso de GI Genius aumentara el tiempo de retirada.

"Me parece que hay suficiente evidencia prospectiva a este momento para indicar que esta tecnología realmente puede ser útil para los médicos con muy diferentes niveles de destreza, por lo que espero con sumo interés saber cómo los médicos interactúan con el mismo en el contexto clínico", comentó el Dr. Glissen.

El Dr. Johnson estuvo de acuerdo, señalando: "Incluso lo bueno puede mejorarse".

El Dr. Johnson ha fungido como director, funcionario, socio, empleado, asesor, consultor o representante legal de WebMD/Medscape, CRH Medical, el American College of Gastroenterology Research Institute e HyGIeaCare. El Dr. Glissen ha declarado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente.

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