¿Está lista la inteligencia artificial para ser protagonista en la detección del cáncer colorrectal?
, por Sharon Reynolds
La inteligencia artificial (IA), de pronto está en todas partes. Desde ChatGPT hasta los agentes automatizados de servicio al cliente llamados chatbots, la capacidad de las computadoras para hacer tareas cada vez más complicadas transforma a la sociedad.
La IA también se abre camino rápido en el campo de la atención de la salud. Un área en la que se está probando mucho la IA es la detección del cáncer para asistir en la interpretación de las pruebas de imágenes, como la mamografía para el cáncer de mama y, cada vez más, la colonoscopia para el cáncer colorrectal. ¿Pero está lista para tener un papel central?
Según un par de estudios nuevos, para las pruebas de detección del cáncer colorrectal, al parecer la respuesta es: todavía no.
El primero de estos estudios fue uno de los estudios clínicos más grandes para evaluar si la tecnología de inteligencia artificial conocida como detección asistida por computadora (CAD) mejoraba la colonoscopia. En el estudio, se demostró que cuando los médicos expertos usaron la CAD no hubo un aumento en la tasa de detección de adenomas avanzados (lesiones con la mayor probabilidad de volverse cancerosas).
Incorporar la CAD al procedimiento de detección aumentó el total de adenomas detectados, pero esto fue porque se detectaron lesiones más pequeñas que tienen menos probabilidad de volverse cancerosas.
La importancia de encontrar y extirpar estas lesiones más pequeñas, que también se llaman pólipos, sigue siendo muy debatida. Sin embargo, el grupo de investigación a cargo de Rodrigo Jover, doctor y licenciado en Medicina del Hospital General Universitario de España, escribió que eliminar estos pólipos presenta riesgos leves pero reales, como el daño al colon.
El estudio se publicó el 29 de agosto en la revista Annals of Internal Medicine.
En el segundo de estos estudios que se publicó en la misma edición de la revista, se informaron resultados similares de un análisis de 21 estudios clínicos anteriores que probaron la adición de CAD a la colonoscopia estándar. En general, añadir el uso de la IA aumentó la tasa de detección de pólipos, pero de nuevo, esto fue porque se detectaron más pólipos pequeños, y no porque eran lesiones más grandes y peligrosas.
El CAD de IA que se usó en estos estudios no era tan avanzado como el que de las herramientas más nuevas como ChatGPT, explicó Asad Umar, doctor y licenciado en Medicina Veterinaria de la División de Prevención del Cáncer del NCI, que no participó en los nuevos estudios.
Los sistemas que se probaron en estos estudios “son una especie de IA primitiva; no se parecen a los que hemos visto en 2022, 2023”, dijo el doctor Umar. Una vez que se incorporen más tecnologías de IA de vanguardia en los sistemas de CAD, continuó, podrían cumplir un papel para mejorar la detección del cáncer colorrectal.
"Es probable que las próximas versiones [de CAD] sean mucho mejores", afirmó.
¿Mejora la inteligencia artificial el trabajo de los médicos con experiencia?
Durante una colonoscopia, se introduce un tubo largo y delgado con una cámara de alta definición, llamado colonoscopio, por el ano al recto y al colon. El médico que hace el procedimiento no trabaja solo, explicó el doctor y licenciado en Medicina Dennis Shung, de la Universidad de Yale, que escribió un artículo editorial que acompañó los nuevos estudios.
"Si durante el procedimiento retiro el colonoscopio y el personal de enfermería en mi sala de endoscopia me dice: 'Creo que vi algo', siempre volvería a entrar y mirar otra vez", explicó.
En la última década, se diseñaron sistemas informáticos de IA para cumplir una función parecida a la de los profesionales de gastroenterología, que son quienes hacen las colonoscopias.
Estos sistemas parten de un programa de computación que, a medida que el colonoscopio recorre el colon, toma imágenes del tejido que reviste el colon. El programa de CAD se alimenta de millones de imágenes de colonoscopias que le permite reconocer posibles cambios preocupantes que el ojo humano podría pasar por alto. Si el algoritmo del programa detecta tejido que considera sospechoso, como un pólipo, ilumina esa área en la pantalla de la computadora y emite un sonido que alerta a quienes hacen la colonoscopia.
Hasta la fecha, en los estudios de estos sistemas se ofrecen pruebas contradictorias sobre la mejora en el desempeño de los endoscopistas. Además, los estudios clínicos anteriores no fueron grandes como para determinar si marcan una diferencia importante en la detección de adenomas avanzados.
Más pólipos pequeños que grandes
Para obtener más datos, los investigadores en España iniciaron un estudio llamado CADILLAC en 2021. Los investigadores de seis centros de colonoscopia importantes inscribieron a más de 3000 personas que tuvieron una prueba inmunoquímica fecal (FIT) que dio positiva, es decir, en la que se detectó la presencia de sangre en las heces. Se recomienda que las personas que dan positivo en una FIT reciban una colonoscopia de seguimiento porque presentan un aumento del riesgo de tener adenomas avanzados o cáncer colorrectal.
Los participantes se asignaron al azar para recibir una colonoscopia estándar (grupo de control) o una colonoscopia con CAD. En el estudio participaron 64 endoscopistas de los seis centros.
En general, se encontraron adenomas avanzados o cánceres colorrectales en alrededor del 34 % de los participantes de ambos grupos.
Estos resultados difieren de los de algunos estudios anteriores más pequeños en los que se observó que agregar la CAD al procedimiento aumentaba la detección de adenomas avanzados y cánceres colorrectales.
En la publicación, el equipo del estudio indicó que es posible que esta diferencia corresponde, al menos en parte, a la amplia experiencia de los endoscopistas participantes y la alta tasa de detección de adenomas avanzados en el grupo de control.
"Es posible que si [la tasa de detección de adenomas] es más baja o los grupos de endoscopistas... "detectan menos" influyan más los sistemas de detección asistidos por computadora", explicaron.
Con la CAD, se extirparon más pólipos pequeños (de menos de 5 milímetros de diámetro), incluso cuando la usaron los médicos con experiencia.
En el segundo estudio a cargo de un equipo de investigación europeo, se observaron resultados parecidos al analizar los resultados de 21 estudios clínicos anteriores cuyos participantes se asignaron al azar para probar el uso de la CAD durante la colonoscopia. El metanálisis incluyó datos de más de 18 000 participantes de estudios anteriores.
Al igual que en el estudio CADILLAC, el metanálisis indicó que añadir el uso de CAD aumentaba la detección de pólipos pequeños (en este caso, en más del 50 %), pero no de adenomas avanzados.
Cualquier pólipo que se detecta en la colonoscopia se extirpa durante el procedimiento. Por lo tanto, al detectar más pólipos pequeños "quizás eliminamos demasiadas cosas que no siempre hace falta eliminar", indicó el doctor Umar. Este es un fenómeno que se llama sobretratamiento.
Cada vez que se extirpa un pólipo “hay riesgo de perforación y sangrado, porque estamos sacando un trozo del colon”, continuó. "Es raro, pero sucede".
¿Futuro integrante del equipo de tratamiento?
Hubo algo de desilusión en estos estudios porque la CAD no mejoró la detección de los adenomas avanzados, ya que es necesario avanzar más con las técnicas que aceleren y mejoren el flujo de trabajo en la detección por colonoscopia, explicó el doctor Umar.
En la actualidad, el número de personas que reciben una colonoscopia de detección sistemática es menor del que se recomienda en las pautas nacionales. “Pero no contamos con suficientes gastroenterólogos para la cantidad de colonoscopias que necesitamos”, dijo. Por ejemplo, en algunas zonas rurales, faltan especialistas capacitados y a veces las personas no reciben los exámenes de detección a tiempo.
Si en algún momento los sistemas de IA aceleran el proceso de la colonoscopia, compensarían la escasez de personal en este campo, explicó el doctor Umar.
En el estudio en el que distribuyó a los pacientes al azar, agregar la CAD no demoró el proceso, que es un primer paso importante, destacó.
Con el tiempo, es posible que la tecnología sirva para procedimientos similares. Por ejemplo, en la evaluación de las personas con una afección llamada esófago de Barrett para detectar signos tempranos del cáncer de esófago, añadió el doctor Umar.
Debido a que las áreas precancerosas en el esófago tienden a ser planas, son aún más difíciles de identificar que las lesiones en el colon y el recto. “Pero es el mismo problema que se presenta en todas partes [del tubo gastrointestinal]: ¿cómo identificamos las lesiones que serán cancerosas?", comentó.
Por ahora, los sistemas de IA quizás tengan un papel en la capacitación de los nuevos endoscopistas que tanto se necesitan, ya que es natural que no detecten más pólipos preocupantes debido a la falta de experiencia, añadió el doctor Umar.
Un adelanto que revolucionaría la práctica es un sistema informático que permita saber de inmediato si los pólipos identificados durante la colonoscopia podrían ser peligrosos, dijo el doctor Shung. En este momento, el tejido que se extrae durante el procedimiento se envía a un patólogo para el análisis, algo que a veces tarda días.
“En mi lista de deseos está que haya un algoritmo que detecte todos los pólipos y me diga si son cancerosos [de inmediato]. ... entonces, podría pasar más tiempo con el paciente y aconsejar sobre lo que debe hacer [a continuación]”, señaló el doctor Shung.
Estos sistemas no estarán disponibles pronto en la clínica, pero las empresas que producen equipos de colonoscopia ya están incorporando la IA directamente en sus sistemas, explicó el doctor Shung.
"[Con el tiempo] será parte del endoscopio; creo que ese será el futuro", comentó.
“La gente [con frecuencia] se preocupa de que la IA les quite el trabajo”, dijo el doctor Shung. "Pero pienso en la IA como un integrante del equipo, algo complementario, que podría [darnos más tiempo para] dejar que los humanos se ocupen de los humanos", recalcó.