Introducción: Las tasas de detección de lesiones en las colonoscopias realizadas en los programas de cribado poblacional de cáncer colorrectal (CCR) se consideran índices de calidad, al asociarse inversamente a la probabilidad de CCR poscolonoscopia. Recientemente se han desarrollado herramientas basadas en inteligencia artificial (IA), como el sistema EndoAID-CADe de Olympus, que proporcionan una asistencia para la detección de lesiones durante la colonoscopia.

Métodos: Estudio observacional retrospectivo evaluando las colonoscopias realizadas en el programa de cribado de CCR entre agosto de 2019 y diciembre de 2022 en un hospital comarcal de bajo volumen. Se comparan las principales tasas de detección de lesiones e índices de lesiones por colonoscopia en las exploraciones asistidas por el sistema endoAID-CADe frente a aquellas en las que no se utilizó esta herramienta.

Resultados: Se incluyen 596 colonoscopias, de las cuales en 90 se utilizó el módulo de IA. Las características basales de la muestra y las principales tasas de detección de lesiones e índices de lesiones por colonoscopia en ambos grupos se exponen en la tabla.

Conclusiones: La utilización de esta herramienta permitió aumentar la detección de lesiones en el programa de cribado de CCR, en consonancia con la literatura científica. Este aumento se debió fundamentalmente a una mayor detección de lesiones serradas proximales y de adenomas no avanzados. Sin embargo, la tasa de detección de adenomas, así como las tasas de detección de lesiones clínicamente significativas (definidas como aquellas que requieren seguimiento endoscópico) y neoplasias colorrectales avanzadas no aumentaron, por lo que el impacto clínico del uso de esta aplicación en la prevención de incidencia y mortalidad por CCR es dudoso.