Las tecnologías de inteligencia artificial mejoraron significativamente la detección de pólipos precancerosos durante la colonoscopía, según los resultados de un gran metanálisis de ensayos controlados aleatorios.
Pero si bien las tasas de detección de adenomas aumentaron casi un 25%, en comparación con la atención convencional, los procedimientos guiados por IA también se asociaron con un aumento en la extirpación innecesaria de pólipos no neoplásicos. Se observó poco efecto en la detección de lesiones avanzadas más grandes.
Es probable que los hallazgos, publicados en Annals of Internal Medicine, cambien las directrices clínicas a favor de los procedimientos asistidos por IA, afirmó Cesare Hassan, MD, PhD, del Hospital y Universidad de Investigación Humanitas de Milán, Italia.
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Resumen: La detección asistida por computadora (CADe) con inteligencia artificial de neoplasia colorrectal durante la colonoscopia puede aumentar las tasas de detección de adenomas (RAM) y reducir las tasas de errores de adenoma, pero puede aumentar el sobrediagnóstico y el sobretratamiento de pólipos no neoplásicos. Objetivo: Cuantificar los beneficios y daños de detección asistida por computadora (CADe) en ensayos aleatorios. Diseño: Revisión sistemática y metanálisis. (PRÓSPERO: CRD42022293181) Fuentes de datos: Bases de datos Medline, Embase y Scopus hasta febrero de 2023. Selección de estudios: Ensayos aleatorios que compararon la colonoscopia asistida por CADe con la colonoscopia estándar para la detección de pólipos y cáncer. Extracción de datos: La tasa de detección de adenomas (proporción de pacientes con ≥1 adenoma), el número de adenomas detectados por colonoscopia, el adenoma avanzado (≥10 mm con displasia de alto grado e histología vellosa), el número de lesiones serradas por colonoscopía y la tasa de errores de adenoma se extrajeron como resultados de beneficios. El número de polipectomías por lesiones no neoplásicas y el tiempo de retiro se extrajeron como resultados de daño. Para cada resultado, los estudios se agruparon mediante un modelo de efectos aleatorios. La certeza de la evidencia se evaluó utilizando el marco GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development and Assessment). Síntesis de datos: Se incluyeron veintiún ensayos aleatorios con 18.232 pacientes. La RAM fue mayor en el grupo de CADe que en el grupo de colonoscopía estándar (44,0% versus 35,9%; riesgo relativo, 1,24 [IC del 95%, 1,16 a 1,33]; evidencia de certeza baja), correspondiente a un 55% (cociente de riesgos). , 0,45 [IC: 0,35 a 0,58]) reducción relativa en la tasa de errores (evidencia de certeza moderada). Se extirparon más pólipos no neoplásicos en el CADe que en el grupo estándar (0,52 versus 0,34 por colonoscopía; diferencia de medias [DM], 0,18 polipectomía [IC, 0,11 a 0,26 polipectomía]; evidencia de certeza baja). El tiempo medio de inspección aumentó sólo marginalmente con CADe (DM, 0,47 minutos [IC, 0,23 a 0,72 minutos]; evidencia de certeza moderada). Limitaciones: Esta revisión se centró en sustitutos de resultados importantes para los pacientes. Sin embargo, la mayoría de los pacientes pueden considerar resultados importantes la incidencia del cáncer y la mortalidad relacionada con el cáncer. El efecto de CADe sobre estos resultados importantes para los pacientes aún no está claro. Conclusión: El uso de detección asistida por computadora (CADe) para la detección de pólipos durante la colonoscopía produce una mayor detección de adenomas pero no de adenomas avanzados y tasas más altas de extirpación innecesaria de pólipos no neoplásicos. |
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Para su investigación, el Dr. Hassan y sus colegas analizaron los resultados de 21 ensayos que asignaron al azar a más de 18.000 pacientes a una colonoscopía con detección asistida por computadora (CADe) o una colonoscopía estándar. La colonoscopía podría realizarse con fines de detección, vigilancia o diagnóstico. Los ensayos incluidos, que se publicaron todos en 2019 o después, se llevaron a cabo en Asia, América del Norte y Europa. En la mayoría de los estudios, los endoscopistas no estaban cegados a la asignación del tratamiento.
La tasa de detección de adenomas, o la proporción de personas sometidas a colonoscopía a quienes se les detectó y extirpó al menos un adenoma, fue del 44 % en los brazos de detección asistida por computadora (CADe), en comparación con el 35,9 % asignados a la atención estándar (riesgo relativo [RR], 1,24; IC del 95 % , 1,16-1,33). A los pacientes CADe también se les extirparon más pólipos no neoplásicos: 0,52 por colonoscopía, en comparación con 0,34 para la atención estándar. El aumento en la tasa de detección de adenomas pareció deberse a una disminución del 55 % en la tasa de error u omisión de adenomas en el análisis por pólipo, escribieron los investigadores en su artículo.
La detección asistida por computadora (CADe) no aumentó el número de adenomas avanzados (definidos como mayores de 10 mm, con displasia de alto grado e histología vellosa) detectados por colonoscopía. Más bien, el beneficio se “limitó principalmente a una mayor detección de adenomas diminutos (≤5 mm)”, escribieron los investigadores. El Dr. Hassan comentó que se esperaba la falta de beneficios para detectar adenomas más grandes, ya que son más fáciles de identificar visualmente para los endoscopistas.
La principal limitación del metanálisis, afirmó el Dr. Hassan, fue el hecho de que los endoscopistas de los estudios no podían estar cegados. “Podemos asumir que existe riesgo de sesgo en nuestras estimaciones; es por eso que describimos la calidad de la evidencia como baja o moderada, nunca alta. A través de la aleatorización podemos controlar otros aspectos, especialmente la prevalencia de la enfermedad, lo que evita un escenario en el que el endoscopista opte por tratar a pacientes de mayor riesgo con CADe”. Pero no se puede excluir la posibilidad de un cambio en el desempeño del endoscopista al utilizar estos sistemas.
El Dr. Hassan comentó que cuantificar los riesgos y costos del sobretratamiento relacionado con CADe requeriría más investigación. "Cada vez que extirpo un pólipo hay riesgo de perforación y sangrado", señaló, aunque la mayoría de las resecciones innecesarias observadas en el metanálisis fueron de pequeños pólipos hiperplásicos considerados de bajo riesgo de complicaciones. Los investigadores encontraron que el uso de CADe se asoció sólo con ligeros aumentos en el tiempo del procedimiento.
En un estudio multicéntrico español también publicado en Annals of Internal Medicine, Carolina Mangas-Sanjuan, MD, PhD, del Hospital General Universitario Dr. Balmis, Alicante, España, y sus colegas analizaron la detección asistida por computadora de neoplasias colorrectales avanzadas en una cohorte de mayor riesgo y vio pocas ventajas sobre la colonoscopía estándar.
Este estudio, que aleatorizó a 3213 sujetos, es el más grande hasta la fecha y tiene como objetivo saber si la IA puede mejorar la detección de lesiones avanzadas. Al igual que en el metanálisis del Dr. Hassan, los investigadores no observaron diferencias significativas en las tasas de detección de estas lesiones más grandes. En este estudio, CADe tampoco mejoró la tasa global de detección de adenomas entre los individuos FIT positivos sometidos a pruebas de detección.
La tasa de detección de neoplasias colorrectales avanzadas (adenoma avanzado o pólipo serrado avanzado) fue del 34,8 % con CADe (IC del 95 %, 32,5 %-37,2 %) y del 34,6 % con la colonoscopía estándar (IC del 95 %, 32,2 %-36,9 %); índice de riesgo ajustado, 1,01 [IC del 95 %, 0,92-1,10]. El número medio de neoplasias colorrectales avanzadas detectadas por colonoscopía fue de 0,54 para el grupo de intervención, en comparación con 0,52 para la atención estándar. Para todos los adenomas, la tasa de detección fue del 64,2 % con CADe frente al 62 % para los controles.
El Dr. Rodrigo Jover del Hospital General Universitario Dr. Balmis, autor correspondiente del estudio, comentó a este medio que “si bien los sistemas CADe son capaces de mejorar la detección de pequeñas lesiones de bajo riesgo, estos dispositivos aún no son capaces de detectar lesiones más significativas”. Lesiones de alto riesgo. Por lo tanto, todavía hay margen de mejora si estos sistemas se entrenan adecuadamente con conjuntos de datos de lesiones grandes y difíciles de detectar”.
En un comentario editorial sobre los estudios español e italiano, Dennis Shung, MD, PhD de la Universidad de Yale en New Haven, Connecticut, concluyó que “esta evidencia reciente sugiere que los sistemas CADe no mejoran significativamente la detección de tumores clínicamente significativos más grandes (≥10 mm). Esto modera el entusiasmo por CADe, pero no niega el claro beneficio de rendimiento para detectar adenomas de todos los tamaños”.
Cómo integrar los sistemas de IA en la práctica del mundo real es el verdadero desafío que tenemos por delante, argumentó el Dr. Shung, señalando que, a diferencia de los ensayos aleatorios, “varios estudios recientes del mundo real no han encontrado ninguna mejora en [la tasa de detección de adenomas] cuando CADe está desplegado”. Una menor confianza en los sistemas puede dar lugar a su subutilización, argumentó el Dr. Shung, mientras que una mayor confianza puede conducir a una dependencia excesiva. "Cómo los sistemas algorítmicos se asocian con los médicos y cómo deben diseñarse y perfeccionarse en sistemas y contextos heterogéneos son preguntas necesarias que deben explorarse para minimizar las interrupciones y conducir a una eficacia en el mundo real".
El estudio del Dr. Mangas-Sanjuan fue financiado por una subvención de Medtronic; Parte del metanálisis del Dr. Hassan fue financiado por una subvención de la Comisión Europea a un coautor. Dres. Shung, Hassan, Manguas-Sanjuan y Jover declararon que no tenían conflictos de intereses financieros.