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Inteligencia artificial reduce tasa de pólipos precancerosos que se pasan por alto en detección del cáncer colorrectal
JACKSONVILLE, Florida. La inteligencia artificial redujo a la mitad la tasa de pólipos precancerosos que se pasan por alto en la detección del cáncer colorrectal, informó un equipo compuesto por investigadores internacionales y dirigido por Mayo Clinic. El estudio se publicó en Gastroenterology.
La mayoría de los pólipos en el colon son inofensivos, pero con el tiempo algunos se convierten en cáncer de colon y recto, situación que es mortal cuando se descubre en las etapas más avanzadas. El cáncer colorrectal es el segundo cáncer más mortal en el mundo y en el año 2020 se calcula que hubo 1,9 millones de casos y 916 000 muertes en total, según los datos de la Organización Mundial de la Salud. Una colonoscopia es un examen que se utiliza para detectar cambios o anomalías en el intestino grueso (colon) y el recto.
Entre febrero de 2020 y mayo de 2021, los 230 participantes del estudio se sometieron a dos colonoscopias consecutivas el mismo día, las cuales se llevaron a cabo en 8 hospitales y clínicas comunitarias de los Estados Unidos, el Reino Unido e Italia. Una de las colonoscopias utilizó inteligencia artificial, mientras que la otra no lo hizo y consistió en el procedimiento estándar.
Se había calculado que la tasa de pólipos precancerosos que se pasan por alto era del 25 por ciento. Sin embargo, en el presente estudio, la tasa de pólipos pasados por alto fue de 15,5 por ciento en el grupo en que primero se hizo la colonoscopia con inteligencia artificial. La tasa de pólipos pasados por alto fue de 32,4 por ciento en el grupo en que primero se hizo la colonoscopia estándar. La colonoscopia con inteligencia artificial detectó más pólipos de menos tamaño, más planos y ubicados en el colon proximal y distal.
«El cáncer colorrectal puede prevenirse casi completamente con la detección adecuada. La utilización de inteligencia artificial para detectar pólipos en el colon y, potencialmente, salvar vidas es una noticia prometedora y bien recibida por pacientes y familiares», comenta el autor experto del trabajo Dr. Michael B. Wallace, director de la División de Gastroenterología y Hepatología en Sheikh Shakhbout Medical City de Abu Dhabi en los Emiratos Árabes Unidos y profesor de medicina «Fred C. Andersen» en Mayo Clinic de Jacksonville (Florida).
Además, la tasa de falsos negativos fue de 6,8 por ciento en el grupo en que primero se hizo la colonoscopia con inteligencia artificial. La misma tasa fue de 29,6 por ciento en el grupo en que primero se hizo la colonoscopia estándar. Un resultado falso negativo indica que la persona no tiene una afección en particular, cuando en realidad sí la padece.
El autor experto del estudio e investigador principal es el Dr. Michael B. Wallace, de Sheikh Shakhbout Medical City en Abu Dabi, Emiratos Árabes Unidos, y de Mayo Clinic en Jacksonville (Florida). Otros autores del trabajo son el Dr. Cesare Hassan de Nuovo Regina Margherita Hospital en Roma, Italia; el Dr. James East de John Radcliffe Hospital en Oxford, Reino Unido, y de Mayo Clinic Healthcare en Londres, el Dr. Frank Lukens de Mayo Clinic en Jacksonville (Florida), el Dr. Genci Babameto del Sistema de Salud de Mayo Clinic en La Crosse (Wisconsin), la Dra. Daisy Batista del Sistema de Salud de Mayo Clinic en La Crosse (Wisconsin), el Dr. Davinder Singh del Sistema de Salud de Mayo Clinic en La Crosse (Wisconsin), el Dr. William Palmer de Mayo Clinic en Jacksonville (Florida), el Dr. Francisco C. Ramírez de Mayo Clinic en Scottsdale (Arizona), la Dra. Tisha Lunsford de Mayo Clinic en Scottsdale (Arizona), el Dr. Kevin Ruff de Mayo Clinic en Scottsdale (Arizona), el Dr. David Cangemi de Mayo Clinic en Jacksonville (Florida), el Dr. Gregory Derfus del Sistema de Salud de Mayo Clinic en Eau Claire (Wisconsin) y el Dr. Victor Ciofoaia que tenía afiliación con Mayo Clinic durante el estudio, pero ya no.
Cosmo Artificial Intelligence-AI Ltd. financió el estudio.
El Dr. Wallace mantiene intereses económicos en Verily, Cosmo Pharmaceuticals, Fujifilm, Olympus y Virgo.
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