Impacto en el mundo real de la inteligencia artificial en la detección de adenomas: estudio transversal en un solo centro, Lima, Perú

Abstract

El uso de la inteligencia artificial (IA) en estudios endoscópicos ha crecido en los últimos años. El presente estudio evalúa el desempeño de la IA para la detección de pólipos y adenomas en la práctica clínica diaria. Estudio transversal, se revisaron colonoscopias asistidas con inteligencia artificial (CAIA) y colonoscopias control realizadas entre enero de 2021 y mayo de 2024. Se aplicó regresión logística para la detección de adenomas, de acuerdo a sus características. Se revisaron 1251 colonoscopias. El grupo CAIA presentó mayor edad frente a la colonoscopia control (59 ± 13 vs. 56 ± 12 años; p < 0.05). No hubo diferencias entre sexo, indicación, preparación y tiempo del procedimiento. Con respecto al objetivo primario, el grupo CAIA presentó una mayor tasa de pólipos (58 vs. 52%; p < 0.05). La diferencia en la tasa de adenomas (39 vs. 33%; p > 0.05) no fue estadísticamente significativa. En el análisis de las características de los adenomas, el grupo CAIA presentó una tasa significativamente mayor de adenomas polipoides (OR: 1.28; IC 95%: 1.04-1.59), lesiones < 10 mm (OR: 1.41; IC 95%: 1.14-1.74) y lesiones localizadas en colon proximal (OR: 1.31; IC 95%: 1.05-1.65). El uso de la IA en colonoscopias incrementa, de manera no significativa, la tasa de detección de adenomas. Este aumento es significativo para la detección de adenomas polipoides, menores de 10 mm y en colon proximal. The use of artificial intelligence (AI) in endoscopic studies has grown in recent years. The present study evaluates the performance of AI in detecting polyps and adenomas in daily clinical practice. A cross-sectional study was conducted, in which AI-assisted colonoscopies (AIACs) performed between January 2021 and May 2024 were reviewed. Logistic regression was applied for adenoma detection, based on their characteristics. A total of 1,251 colonoscopies were reviewed. The patients in the AIAC group were older than the control group (59 ± 13 vs. 56 ± 12 years, P <.05). There were no differences between sex, procedure indication, bowel preparation, and procedure time. Regarding the primary aim, the AIAC group had a significantly higher polyp detection rate (58 vs. 52%; P <.05) and non-significantly higher adenoma detection rate (39 vs. 33%; P >.05), compared with the control group. In the analysis of adenoma characteristics, the identification of polypoid adenomas (OR: 1.28; 95% CI: 1.04-1.59), smaller 10 mm (OR: 1.41; 95% CI: 1.14-1.74), and located in the proximal colon (OR: 1.31; 95% CI: 1.05-1.65) was significantly higher in the AIAC group, compared with the control group. The use of AI in colonoscopies resulted in a non-significant increase in the adenoma detection rate but a significant increase in detecting polypoid adenomas smaller than 10 mm and located in the proximal colon.

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