¿A quién ayuda el uso de IA durante la colonoscopia?

La inteligencia artificial (IA) promete identificar lesiones malignas premalignas y avanzadas durante colonoscopia que de otro modo podrían pasar desapercibidas.

¿Está cumpliendo esa promesa?

Parece que depende de dónde, cómo y quién lo implemente.

Ensayos clínicos versus el mundo real

La mayoría de los ensayos clínicos aleatorios sobre el uso de IA realizados en todo el mundo “muestran claramente un aumento en la tasa de detección de adenomas (ADR) durante la colonoscopia”, dijo Prateek Sharma, MD, gastroenterólogo del Centro Oncológico de la Universidad de Kansas, Kansas City. Noticias médicas de Medscape. “Pero los resultados en el mundo real han sido bastante variados; algunos muestran mejoras y otros no”.

Sharma es coautor de un reciente análisis combinado de nueve ensayos controlados aleatorios sobre el impacto de la IA en la vigilancia de la colonoscopia después de la extirpación de pólipos. Encontró que el uso de IA aumentó la proporción de pacientes que requerían vigilancia intensiva en aproximadamente un 35% en los Estados Unidos y un 20% en Europa (aumentos absolutos del 2,9% y el 1,3%, respectivamente).

“Si bien esto puede contribuir a mejorar la prevención del cáncer, aumenta significativamente la carga para los pacientes y los costos de atención médica”, concluyeron los autores.

Un reciente análisis retrospectivo de la implementación escalonada de un sistema de detección asistida por computadora (CADe) en un solo centro académico en Chicago encontró que para la colonoscopia de detección y vigilancia combinadas, los endoscopistas que usaban CADe identificaron más adenomas y pólipos serrados, pero solo los endoscopistas que usaban CADe regularmente (“mayoría” usuarios).

A revisión sistemática y metaanálisis de 21 ensayos controlados aleatorios que compararon CADe con colonoscopia estándar encontraron una mayor detección de adenomas, pero no de adenomas avanzados, así como tasas más altas de extirpación innecesaria de pólipos no neoplásicos.

Además de la mezcla, un ensayo controlado aleatorio multicéntrico de pacientes con una prueba inmunoquímica fecal positiva encontró que el uso de IA no se asoció con una mejor detección de neoplasias avanzadas. Autora principal Carolina Mangas Sanjuán, MD, PhD, Hospital General Universitario Dr. Balmis, Alicante, España. dijo Noticias médicas de Medscape Los resultados fueron “sorprendentes”, dado que estudios previos mostraban beneficios.

De manera similar, un prueba de implementación pragmática Realizado por Stanford, California, los investigadores no mostraron ningún efecto significativo de CADe sobre la RAM, los adenomas por colonoscopia o cualquier otra métrica de detección. Además, CADe no tuvo ningún efecto sobre los tiempos de procedimiento o las tasas de detección de no neoplasias.

Sin embargo, los autores advirtieron que no se debe considerar su estudio como un “caso atípico” y señalaron un estudio israelí comparando las tasas de detección de adenomas y pólipos 6 meses antes y después de la introducción de la colonoscopia asistida por IA. Esos autores no informaron ninguna mejora en el rendimiento con el dispositivo de IA y concluyeron que no era útil en la práctica habitual.

Una ‘mezcolanza’ de métodos

“No está claro por qué algunos estudios son positivos y otros negativos”, reconoció Sharma.

El diseño del estudio es un factor, particularmente en estudios del mundo real, dijo. Algunos investigadores utilizan el enfoque antes/después, como en el estudio israelí; otros comparan el uso en diferentes salas, es decir, una con un dispositivo CADe y otra sin él. Al igual que el análisis de Chicago, los resultados de estos estudios probablemente dependan de si los colonoscopistas que tienen el dispositivo CADe en la sala realmente lo utilizan.

Otros estudios del mundo real analizan la detección por tiempo, dijo Sharma.

Por ejemplo, un estudio de 1780 colonoscopias en China Descubrieron que los sistemas de IA mostraban una mayor capacidad de asistencia entre las colonoscopias realizadas más tarde en el día, cuando las tasas de detección de adenomas generalmente disminuían, tal vez debido a la fatiga.

Estos autores sugieren que la IA puede tener el potencial de mantener una alta calidad y homogeneidad de las colonoscopias y mejorar el desempeño de los endoscopistas en grandes programas de detección y centros con altas cargas de trabajo.

“Hay una mezcolanza de diferentes tipos de estudios del mundo real que están llegando y es muy difícil descifrarlos todos”, dijo Sharma. “Sólo tenemos que considerar estos dispositivos como innovaciones, adoptarlos y trabajar con ellos para ver cómo encajan en nuestra práctica”.

Percepciones y expectativas

La evidencia emergente sugiere que las percepciones y expectativas de los endoscopistas pueden afectar las evaluaciones de los beneficios potenciales de la IA en la práctica, señaló Sharma.

“Alguien podría decir: ‘Soy un médico capacitado. ¿Por qué necesito una máquina que me ayude?’ Eso puede crear una situación en la que el endoscopista esté constantemente desafiando el dispositivo, tratando de anularlo o no darle crédito”.

Otros podrían percibir que el dispositivo de inteligencia artificial definitivamente ayudará y, por lo tanto, no buscarían adenomas con tanta atención.

Un estudio en el Centro Oncológico MD Anderson de la Universidad de Texas en Houston, en el que la activación del sistema de IA quedaba a discreción del endoscopista, se encontró que CADe en tiempo real no mejoraba la detección de adenomas entre los endoscopistas con altas tasas de detección inicial.

Sin embargo, a pesar de su disponibilidad, la colonoscopia asistida por IA se activó solo en la mitad de los casos, y el personal y los endoscopistas plantearon múltiples preocupaciones en una encuesta posterior al procedimiento. En particular, a los endoscopistas les preocupaba que el sistema generara demasiadas señales falsas positivas (82,4%), distrajera demasiado (58,8%) y prolongara el tiempo del procedimiento (47,1%).

los autores de el estudio de stanford que no encontró ningún beneficio con CADe en la práctica habitual señaló: “Lo más preocupante sería si, inadvertidamente, el uso de CADe fuera acompañado por una degradación inconsciente simultánea en la calidad de la exposición de la mucosa, posiblemente debido a una falsa sensación de comodidad de que CADe garantizaría un alto -examen de calidad.”

“Estamos tratando de evaluar algunas de estas interacciones entre los endoscopistas y los dispositivos de IA, tanto de manera pragmática en la práctica como en ensayos clínicos”, dijo Sharma. “Mucho depende del contexto de cómo aborda y presenta los dispositivos. Les decimos a los médicos que este es un dispositivo de asistencia, no algo contra lo que están compitiendo ni algo que está aquí para reemplazarlos. Esto es algo que puede hacerles la vida más fácil. , así que pruébalo.”

¿Se ayuda más a los endoscopistas menos experimentados?

Parece intuitivo que la IA ayudaría a los endoscopistas menos experimentados y, de hecho, algunos estudios recientes lo confirman.

un pequeño ensayo controlado aleatorio en Japón, presentado durante la sesión plenaria presidencial en la reunión anual de la Sociedad Estadounidense de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE) en mayo de 2023, mostró que un sistema CADe era “particularmente útil” para los endoscopistas principiantes, que tenían menores tasas de falla de adenoma con el dispositivo en comparación con un paciente blanco. Dispositivo de control de luz.

Otro ensayo controlado aleatorio en Japón encontró que el uso de CADe se asoció con un aumento general de RAM entre los endoscopistas en formación.

Pero los endoscopistas experimentados probablemente también puedan beneficiarse, señaló la presidenta de la ASGE, Jennifer Christie, MD, directora de la división de Gastroenterología y Hepatología del Campus Médico Anschutz de la Facultad de Medicina de la Universidad de Colorado en Aurora.

“Sabemos que estos dispositivos de IA pueden ser útiles para entrenar a nuestros becarios para que detecten ciertas lesiones en el colon”, dijo. “Sin embargo, también son útiles para muchos médicos muy experimentados, como herramienta complementaria para ayudar en términos de diagnóstico”.

Algunos estudios reflejan ese doble beneficio.

El estudio AID-2, diseñado específicamente para observar si la experiencia tuvo un efecto sobre los hallazgos de la IA durante la colonoscopia, se realizó entre endoscopistas no expertos (volumen de por vida de menos de 2000 colonoscopias). Los investigadores, incluido Sharma, descubrieron que CADe aumentó la RAM en un 22 % en comparación con el grupo de control.

Un estudio anterior, AID-1 , utilizaron un diseño similar pero se realizaron entre endoscopistas experimentados. En AID-1, la RAM también fue significativamente mayor en el grupo CADe (54,8%) en comparación con el grupo control (40,4%), y los adenomas detectados por colonoscopia fueron significativamente mayores en el grupo CADe (media, 1,07) que en el control. grupo (media, 0,71).

Un multivariado análisis post hoc que agruparon los resultados de AID-1 y AID-2 mostraron que el uso de CADe y la indicación de colonoscopia, pero no el nivel de experiencia del examinador, se asociaron con diferencias en las ADR. Esto llevó a los investigadores a concluir: “La experiencia parece desempeñar un papel menor como factor determinante de las reacciones adversas”.

De manera similar, un estudio 2023 de China analizó el número medio de adenomas detectados por colonoscopia según la experiencia del endoscopista. Todas las tasas fueron significativamente más altas en las colonoscopias asistidas por IA en comparación con la colonoscopia convencional sin IA: RAM general, 39,9 % frente a 32,4 %; ADR avanzado, 6,6% frente a 4,9%; RAM de endoscopistas expertos, 42,3% vs 32,8%; RAM de endoscopistas no expertos, 37,5% vs 32,1%; y adenomas por colonoscopia, 0,59 frente a 0,45, respectivamente.

Los autores concluyeron que “la colonoscopia asistida por IA mejoró la RAM general, la RAM avanzada y la RAM de los endoscopistas expertos y no expertos”.

Mejorando los algoritmos

Los expertos coinciden en que las investigaciones actuales y futuras mejorarán la precisión y la calidad de la colonoscopia con IA para todos los usuarios, lo que conducirá a nuevos estándares y resultados más consistentes tanto en ensayos clínicos como en aplicaciones del mundo real.

El trabajo en curso para mejorar los algoritmos será un paso importante en esa dirección, según Christie.

“Necesitamos tener suficiente información para crear algoritmos de IA que nos permitan detectar lesiones tempranas, al menos desde el punto de vista de la imagen, y necesitamos mejorar y aumentar la sensibilidad y la especificidad, así como el valor predictivo”, dijo.

La IA también puede desempeñar un papel en la equidad sanitaria, señaló.

“Pero es un arma de doble filo, porque depende nuevamente de los algoritmos y el aprendizaje automático. Quizás la IA pueda eliminar parte del sesgo en nuestra toma de decisiones clínicas. Sin embargo, si no entrenamos la máquina adecuadamente con una buena y diversa “Una muestra de pacientes y descubrir cómo integrar algunos de los determinantes sociales de la salud que una computadora no podría considerar de otro modo, puede crear mayores disparidades y sesgos más grandes. Los dispositivos de IA sólo pueden ser tan buenos e inclusivos como nosotros los fabricamos”, dijo Christie. dicho.

Mirando hacia el futuro

Sharma predice que “la próxima serie de estudios se centrará en la caracterización, no sólo para decir que hay una anomalía, sino para distinguirla más y decir si la lesión es no cancerosa, precancerosa o cancerosa”.

Otros estudios se centrarán en la mejora de la calidad de factores, como el tiempo de abstinencia y la preparación intestinal.

En su actualización de la práctica clínica Sobre la IA, la Asociación Estadounidense de Gastroenterología afirma: “Con el tiempo, predecimos que un conjunto de herramientas de IA para la colonoscopia parecerá indispensable, como un poderoso complemento para respaldar la práctica clínica segura y eficiente. Las herramientas de IA que mejoran la calidad de la colonoscopia pueden volverse más aceptadas, y tal vez exigido por los pagadores, los administradores y posiblemente incluso por los pacientes bien informados que desean garantizar un examen de su colon de la más alta calidad”.

El grupo de trabajo sobre IA de la ASGE dijo al Comité de Salud, Educación, Trabajo y Pensiones del Senado de EE. UU. en septiembre de 2023 que producirá dos artículos este año. Uno “explora las percepciones de la comunidad de gastroenterología con respecto a la IA, arrojando luz sobre su recepción e impacto”, y el segundo es una declaración de consenso que describe “áreas de investigación cruciales” dentro de la IA y la endoscopia.

Endoscopistas interesados Puede aplicar participar en el desarrollo del grupo de trabajo de IA y las prioridades de ciencia de datos y aprovechar un conjunto sólido de Recursos de IAsegún el sitio web de la ASGE.

Sharma y Christie no revelan conflictos de intereses relevantes.