5 - ¿EL EMPLEO DE UN DISPOSITIVO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN COLONOSCOPIAS DE CRIBADO DE CCR MEJORA LOS ESTÁNDARES DE CALIDAD DE LAS COLONOSCOPIAS? EXPERIENCIA EN UN HOSPITAL DE SEGUNDO NIVEL
1Servicio de Aparato Digestivo, Complejo Asistencial Universitario de Palencia. 2Servicio Medicina Interna, Complejo Asistencial Universitario de Palencia.
Introducción: Durante una colonoscopia de cribado se pierden hasta 1 de cada 4 lesiones existentes en el colon, hecho relacionado con la aparición del cáncer de intervalo. Con el objetivo de disminuir la incidencia, se han propuesto marcadores de calidad de las colonoscopias, como la tasa de detección de adenomas TDA (en screening correctas ≥ 40%) y la tasa de detección de pólipos (TDP), marcador subrogado de la TDA, de más fácil obtención. Paralelamente se han desarrollado dispositivos de inteligencia artificial con el objetivo de ayudar a detectar lesiones polipoideas. El objetivo de nuestro estudio fue comparar las diferencias en cuanto a la TDP en las colonoscopias de cribado convencionales frente a las asistidas con IA. Secundariamente, se compararon las diferencias en la tasa de detección de pólipos por tramos y en el número medio de pólipos por colonoscopia (PPC) de manera global y por tramos.
Métodos: Estudio prospectivo y aleatorizado, que incluye pacientes de nuestro centro durante un periodo de seis meses. Los criterios de inclusión fueron: pacientes en los que se realiza colonoscopia indicada mediante test de SOH positivo, preparación Boston ≥ 6 y firma de consentimiento informado. Se aleatorizaron a los pacientes en dos grupos: aquellos sometidos a colonoscopia convencional (G1) o colonoscopia asistida con IA (G2). Se empleó un dispositivo de IA que reconoce y resalta las regiones visualmente compatibles con alteraciones de la mucosa sugestivas de pólipos colorrectales.
Resultados: Se incluyeron 227 pacientes, 115 en el G1 y 112 en el G2. La TDP en G1 fue de 67% y en G2 de 69,6%, no siendo esta diferencia estadísticamente significativa (p = 0,664). El PPC fue de 1,91 (DE: 2,870) en G1 y 1,71 (DE: 1,857) en G2, sin diferencias estadísticamente significativas (p = 0,537). Analizando por los distintos tramos de colon la TDP fue: en colon derecho 26,0% en G1 y 36,6% en G2 (p = 0,087); en colon transverso 16,5% en G1 y 19,6% en G2 (p = 0,541); en colon izquierdo 53,9% en G1 y 48,2% en G2 (p = 0,390). Y el número medio de pólipos fue: en colon derecho 0,48 (DE: 1,037) en G1 y 0,62 en G2 (DE: 1,059) (p = 0,323); en colon transverso 0,23 (DE: 0,547) en G1 y 0,31 (DE: 0,736) en G2 (p = 0,315); en colon izquierdo 1,17 (DE: 2,156) en G1 y 0,80 (DE: 1,089) en G2 (p = 0,114).
Conclusiones: En los pacientes que se han sometido a cribado en nuestro medio, el uso de inteligencia artificial no modificó la tasa de detección de pólipos, ni el número de pólipos resecados por colonoscopia. Sin embargo, por tramos de colon, aunque sin lograr demostrar diferencias estadísticamente significativas, en el grupo asistido por AI hay una mayor detección y resección de pólipos, especialmente a nivel de colon derecho. Para analizar correctamente la repercusión clínica del empleo de estos dispositivos, sería necesario realizar un estudio con mayor tamaño muestral, evaluando únicamente lesiones premalignas por histología.