Impacto de la colonoscopia con modelos integrados de inteligencia artificial en pacientes con sospecha de cáncer colorrectal

Abstract

Introducción. El cáncer colorrectal representa uno de los principales cánceres a nivel mundial. La mejor estrategia para reducir la mortalidad consiste en la detección temprana y la remoción de lesiones precancerosas (LPC) mediante la colonoscopia, la cual es operador dependiente. Recientemente se ha incorporado la inteligencia artificial (IA) con el fin de minimizar al máximo la omisión de lesiones, los errores y sesgos del operador. El objetivo de esta revisión no sistemática de la literatura fue determinar el impacto del uso de la IA en pacientes llevados a colonoscopia. Métodos. Se hizo una búsqueda en PubMed con los términos artificial intelligence AND colorectal cancer AND colonoscopy y se filtró por metaanálisis, disponibilidad gratuita y publicación entre 2020 y 2025. Se hizo otra búsqueda en Google Scholar de literatura latinoamericana. Resultados. Se obtuvieron 11 metaanálisis, que fueron tenidos en cuenta en su totalidad. Estos analizaron estudios donde compararon el desempeño medido en indicadores de calidad de la colonoscopia con y sin uso de la IA. No se encontraron estudios desarrollados en Latinoamérica. La evidencia de los diferentes metaanálisis respalda el uso de IA como apoyo en las colonoscopias para la detección de LPC, tanto para expertos como para inexpertos. No se encontró un cambio en la duración del procedimiento. Conclusión. La aplicación de IA como asistencia en las colonoscopias incrementa significativamente la detección de LPC, independientemente de sus características. Sin embargo, es un campo en formación, por lo que se debe seguir estudiando su aplicación en el contexto clínico y latinoamericano.

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