El cáncer colorrectal es el que se origina en el colon o el recto. A estos cánceres también se les puede llamar cáncer de colon o cáncer de recto (rectal) dependiendo del lugar donde se originen.
La colonoscopia sigue siendo el método de referencia para detectar y prevenir el cáncer colorrectal. Pero el procedimiento tiene limitaciones. Algunos estudios indican que más de la mitad de los casos de cáncer de colon poscolonoscopia se deben a lesiones que no se detectaron en colonoscopias anteriores.
Avances gracias a la IA
Actualmente, en la Clínica Mayo, se está investigando cómo la inteligencia artificial puede mejorar la detección de pólipos. Los gastroenterólogos están aprovechando esta tecnología como herramienta para mejorar la atención de diversas afecciones, con el fin de detectar tempranamente signos evasivos y así tratar las enfermedades de manera más efectiva.
Cuando se trata del cáncer de colon, el sistema de inteligencia artificial (IA) colabora en tiempo real con el médico, analizando el video de la colonoscopia y resaltando con pequeños cuadros rojos los pólipos que de otra manera podrían ser pasados por alto. El Dr. East, gastroenterólogo de Mayo Clinic Healthcare en Londres explica que, en lugar de entrenar a la IA para reconocer rostros como en los programas de reconocimiento facial, en este caso se le entrena para detectar pólipos.
En las últimas décadas, se ha observado un aumento constante de las tasas de cáncer colorrectal en personas más jóvenes, lo que ha llevado a la Sociedad Americana del Cáncer a reducir la edad recomendada para el cribado de 50 a 45 años. A pesar de que la colonoscopia puede ser una herramienta efectiva para el cribado, el Dr. East señala que existe variabilidad en la capacidad de los endoscopistas para detectar pólipos precancerosos.
Sin embargo, la inclusión de inteligencia artificial en una colonoscopia tradicional podría mejorar los resultados. El Dr. Michael B. Wallace, gastroenterólogo en la Ciudad Médica Sheikh Shakhbout de Abu Dhabi, un hospital operado en asociación con la Clínica Mayo en los Emiratos Árabes Unidos, y en la Clínica Mayo de Florida, ha estado investigando esta tecnología y su capacidad para mejorar la atención. «Es como tener a otro experto mirándote por encima del hombro, ayudándote en todo momento», afirma el Dr. Wallace.
Según el Dr. Wallace, que se describe a sí mismo como un entusiasta de la tecnología, «la IA, en particular el subconjunto de la IA denominado visión por ordenador, se adapta de forma natural a lo que hacemos a través del endoscopio». La Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) ya ha aprobado el primer sistema de IA para la detección de pólipos, y es probable que se aprueben muchos más. El Dr. East cree que esta tecnología de IA es tan efectiva y fácil de usar que se convertirá en la norma asistencial en los próximos cinco años.
«La mayoría de las personas que desarrollan estos cánceres se someten a colonoscopias periódicas, y las lesiones pasan desapercibidas porque los tumores son muy sutiles», dice Nayantara Coelho-Prabhu, M.B.B.S., gastroenteróloga de la Clínica Mayo de Minnesota.
Mejor precisión en la detección
La Dra. Coelho-Prabhu cree que la IA podría entrenarse para localizar pólipos de aspecto engañosamente inocuo. «La Clínica Mayo está en una posición única para emprender este tipo de investigación», añade. «Realizamos colonoscopias de vigilancia a entre 800 y 900 pacientes con EII al año. Como resultado, hemos acumulado un enorme banco de datos que podemos utilizar para desarrollar los sistemas de IA necesarios para mejorar la forma en que realizamos las colonoscopias a estos pacientes”.
La Dra. Coelho-Prabhu, junto con el gastroenterólogo Cadman Leggett y sus colegas, están liderando el camino en el desarrollo de una nueva plataforma de endoscopia digital. Esta plataforma captura y registra todos los procedimientos internos, los correlaciona con los historiales médicos y luego vuelve a integrar la IA en los procedimientos según sea necesario. Según el Dr. Coelho-Prabhu, «una vez que desarrollemos algoritmos, podemos ejecutarlos en nuestros videos de procedimientos para probar su rendimiento».
Nuevas herramientas asistidas por IA
Las nuevas herramientas asistidas por IA también pueden permitir la detección precoz de enfermedades como las hepáticas y la cirrosis. Por ejemplo, los gastroenterólogos Doug Simonetto y Alina Allen, del Laboratorio de Análisis de Datos e Inteligencia Artificial para Enfermedades Hepáticas Avanzadas de la Clínica Mayo, utilizaron recientemente métodos de aprendizaje automático para analizar ECG en busca de cambios sutiles en la actividad eléctrica del corazón relacionados con la cirrosis. Sus hallazgos muestran cómo la IA puede identificar irregularidades en pruebas médicas relativamente rutinarias que podrían indicar que algo va mal.
Aunque la mayoría de las aplicaciones actuales de la IA en gastroenterología se han centrado en la detección de cáncer colorrectal, los investigadores están buscando formas de aplicar la tecnología a la detección de cáncer en otras partes del tracto digestivo. El gastroenterólogo Shounak Majumder, M.D., es uno de los impulsores del Mayo Clinic GI AI Lab, también conocido como GAIL, que está reuniendo a médicos, ingenieros y científicos de datos para identificar brechas en el campo y desarrollar soluciones de IA para abordarlas.
El Dr. Majumder, junto con su equipo, está utilizando el procesamiento del lenguaje natural (PLN), una rama de la IA, para identificar a las personas con alto riesgo de desarrollar cáncer de páncreas. Mediante el análisis de notas y registros médicos, la IA puede identificar objetivamente ciertos factores de riesgo (como antecedentes familiares de la enfermedad, variantes genéticas específicas o un diagnóstico de diabetes) que pueden ser señales de alarma para realizar pruebas de detección temprana del cáncer de páncreas.
Además, el Dr. Majumder está colaborando con radiólogos del Programa de Investigación para la Detección Precoz del Cáncer de Páncreas de la Clínica Mayo para mejorar las herramientas de diagnóstico por imagen, utilizando algoritmos de aprendizaje automático de IA para examinar tomografías computarizadas y detectar «puntos calientes» que indican cáncer de páncreas entre 3 y 36 meses antes del diagnóstico clínico.
Aunque los hallazgos deben confirmarse en un estudio multicéntrico más amplio, el Dr. Majumder afirma que pueden proporcionar una vía para identificar la enfermedad en una fase temprana: «La idea no es solo identificar quién tiene cáncer ahora, sino poder predecir quién lo desarrollará en el futuro».
Fuente: Mayo Clinic