Evaluación del papel de la inteligencia artificial en la asociación entre la hora del día y la calidad de la colonoscopia

La hora del día se ha asociado a un descenso en la detección de adenomas durante la colonoscopia. Los sistemas de inteligencia artificial (IA) son eficaces para mejorar la tasa de detección de adenomas (TDA), pero aún se desconoce el rendimiento de la IA en diferentes momentos del día.

Esta investigación publicada en JAMA Network Open tuvo como objetivo validar si la asistencia de un sistema de IA puede superar el descenso relacionado con el tiempo en la TDA durante la colonoscopia.

Diseño, entorno y participantes: Este estudio de cohortes es un análisis secundario de 2 ensayos controlados aleatorizados (ECA) prospectivos del Hospital Renmin de la Universidad de Wuhan. Los pacientes consecutivos sometidos a colonoscopia fueron asignados aleatoriamente al grupo asistido por IA o al grupo no asistido, del 18 de junio de 2019 al 6 de septiembre de 2019 y del 1 de julio de 2020 al 15 de octubre de 2020. Se comparó la TDA de las sesiones de colonoscopia temprana y tardía por medio día antes y después de la intervención del sistema de IA. Los datos se analizaron de marzo a junio de 2022.

Exposición Colonoscopia convencional o colonoscopia asistida por IA.

Resultados y medidas principales: Tasa de detección de adenomas.

Se incluyeron un total de 1780 pacientes (edad media [DE], 48,61 [13,35] años, 837 [47,02%] mujeres). Un total de 1041 procedimientos (58,48%) se realizaron en sesiones tempranas, con 357 asignados aleatoriamente al grupo no asistido (34,29%) y 684 al grupo IA (65,71%). En las sesiones tardías se realizaron 739 intervenciones (41,52%), de las que 263 se asignaron aleatoriamente al grupo no asistido (35,59%) y 476 al grupo IA (64,41%). En el grupo no asistido, la TDA de las sesiones tempranas fue significativamente superior a la de las sesiones tardías (13,73% frente a 5,70%; p = 0,005; OR, 2,42; IC 95%, 1,31-4,47). Tras la intervención del sistema de IA, como era de esperar, no se encontraron diferencias estadísticamente significativas (22,95% frente a 22,06%; P = 0,78; OR, 0,96; IC del 95%: 0,71-1,29). Además, los sistemas de IA mostraron una mejor capacidad de asistencia en la TDA en las sesiones tardías en comparación con las tempranas (odds ratio, 3,81; IC del 95%, 2,10-6,91 frente a 1,60; IC del 95%, 1,10-2,34).

En este estudio de cohortes, los sistemas de IA mostraron una mayor capacidad de asistencia en las sesiones tardías por media jornada, lo que sugiere el potencial de mantener una alta calidad y homogeneidad de las colonoscopias y mejorar aún más el rendimiento de los endoscopistas en grandes programas de cribado y centros con altas cargas de trabajo.

Vea el texto completo en:

Lu Z, Zhang L, Yao L, et al. Assessment of the Role of Artificial Intelligence in the Association Between Time of Day and Colonoscopy Quality. JAMA Netw Open. 2023;6(1):e2253840. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.53840.