Avances de la IA en endoscopia

La inteligencia artificial (IA) tiene un gran potencial en el campo médico. Es especialmente valiosa en procedimientos como la endoscopia que, a pesar de ser comunes, requieren un análisis complejo y la opinión de expertos. La industria de la atención médica tampoco ha pasado por alto esta oportunidad, ya que los primeros usos de la IA en la endoscopia ya han arrojado resultados prometedores.

La endoscopia es un proceso que consiste en examinar el cuerpo de los pacientes mediante un tubo delgado y flexible equipado con una cámara y una luz. Si bien el procedimiento en sí es bastante sencillo, interpretar las imágenes puede resultar complicado. La IA ya ha ofrecido soluciones en varios frentes.

1. Detección de anomalías mejorada

El avance más significativo de la IA en la endoscopia es la forma en que el aprendizaje automático mejora la detección. Los endoscopios suelen buscar pequeñas anomalías, como pólipos o lesiones precancerosas. Los primeros estudios sugieren que el aprendizaje automático puede detectar estas señales de advertencia con mayor precisión que los humanos.

Ya en 2017, los algoritmos de IA Podría detectar pólipos con una precisión del 86%, mientras que los médicos expertos solo lograron una precisión del 74%. Desde entonces, los modelos de aprendizaje automático han alcanzado precisiones de hasta el 96.4%. Estos sistemas a menudo pueden detectar anomalías que los humanos también pueden pasar por alto.

En la práctica, los modelos de IA no reemplazarán a los especialistas. Sin embargo, los médicos pueden usarlos para ganar mayor confianza en sus diagnósticos sin un proceso que consume mucho tiempo. Como resultado, los sistemas de atención médica pueden brindarles a los pacientes la ayuda que necesitan en una etapa más temprana de sus afecciones, lo que conduce a mejores resultados.

2. Clasificación más fiable

La precisión no es el único beneficio de la IA en la endoscopia. Los modelos de visión artificial también son aptos para la clasificación, o para diferenciar entre distintos tipos de anomalías detectadas.

La clasificación es importante porque los distintos tipos de pólipos o lesiones requieren distintos enfoques para su tratamiento eficaz. En consecuencia, los modelos de IA podrían garantizar que las personas reciban la atención que realmente necesitan detectando diferencias sutiles entre los crecimientos anormales.

Una red neuronal fue capaz de distinguir entre pólipos colorrectales con hasta un 87% de precisión, lo que lo pone a la par de los patólogos expertos. Con este modelo, los médicos podrían diagnosticar a un paciente sin una revisión adicional, lo que conduce a un tratamiento más rápido y preciso. En los casos en que la IA y los diagnósticos iniciales difieren, la opinión adicional podría ayudar al personal a considerar posibilidades adicionales para mejorar la confianza en el diagnóstico.

3. Procedimientos simplificados

También vale la pena señalar que la IA para endoscopia es rápida, además de precisa y específica. Si bien la certeza es lo más importante en un diagnóstico médico, la velocidad también importa. Un proceso más rápido significa que el tratamiento puede comenzar antes y los médicos pueden ver a más pacientes en menos tiempo.

Algunas redes neuronales han demostrado ser eficaces en Detección de pólipos en tiempo real, eliminando la necesidad de un análisis posterior a la endoscopia para una mayor confianza. Otros algoritmos pueden no ofrecer resultados inmediatos, pero pueden tardar minutos en lugar de las horas o días que llevaría un procedimiento de laboratorio.

Cuando los médicos pueden mejorar su detección y clasificación sin dedicar tiempo adicional, se obtienen resultados considerablemente mejores para los pacientes. Además de un tratamiento más temprano, el ahorro de tiempo permite que una fuerza laboral limitada atienda a un mayor número de pacientes, lo que hace que la rotación y la escasez de mano de obra tengan un impacto menor.

4. Menores riesgos de contaminación cruzada

Los usos de la IA en la endoscopia van más allá del procedimiento en sí. También es importante prevenir la contaminación cruzada entre pruebas, ya que Aproximadamente uno de cada 1,000 pacientes de colonoscopia Se infectan durante el proceso. La IA puede ayudar a garantizar un almacenamiento y una desinfección más limpios y seguros.

Los armarios de secado inteligentes emplean filtración HEPA, presurización positiva y pasos similares para secar y desinfectar los endoscopios entre procedimientos. Los algoritmos los llevan aún más lejos al monitorear las condiciones interiores en tiempo real. Luego, pueden ajustar las configuraciones según sea necesario para mantener el almacenamiento estéril a medida que los armarios se abren y se cierran.

Por otra parte, la IA puede predecir fallas en los equipos y alertar al personal sobre el problema antes de que comprometa la limpieza del endoscopio. Procesos como este ya son comunes en hogares inteligentes y equipos industriales de climatización, pero en el campo médico podrían prevenir infecciones y mejorar la salud en general.

5. Formación especializada ampliada 

La IA también es una herramienta de formación útil. La endoscopia es un proceso complejo y especializado, pero dotar a los futuros especialistas de las habilidades y los conocimientos necesarios suele ser demasiado lento para seguir el ritmo de la creciente demanda. Teniendo en cuenta que Estados Unidos por sí solo Faltarán 86,000 médicos en 2036Algo tiene que cambiar.

Debido a que la IA es tan precisa, es una forma útil de mostrar a los alumnos cómo se ven los distintos pólipos, lesiones u otras anomalías. Los médicos en áreas donde no hay tantos especialistas expertos ni otros equipos de capacitación son los que más se benefician de este caso de uso. Al usar la IA como guía, pueden mejorar rápidamente sus habilidades de detección y clasificación.

A medida que la IA agilice la formación de especialistas, la endoscopia fiable y la atención relacionada serán accesibles para más personas. Este cambio podría contribuir a eliminar las barreras que existen desde hace tiempo para acceder a la atención médica entre distintos grupos demográficos.

Posibles desventajas de la IA en la endoscopia

Si bien la IA puede ser beneficiosa en la endoscopia, tiene algunas desventajas. Los datos de entrenamiento sesgados pueden Hacer que la IA amplifique los sesgos humanos, y muchos registros médicos históricos carecen de una representación equitativa. En consecuencia, estas herramientas pueden no ser confiables para todos los grupos demográficos de pacientes.

La recopilación de datos suficientes para entrenar estos modelos también puede generar problemas de privacidad. El sector de la atención médica enfrenta regulaciones estrictas sobre la seguridad de los datos de los pacientes, por lo que podría resultar difícil equilibrar la confiabilidad de los modelos con la ciberseguridad y el cumplimiento normativo.

La excesiva dependencia de la IA plantea otro problema: estas herramientas de diagnóstico son muy precisas, pero imperfectas. Con el tiempo, los médicos pueden volverse complacientes y aceptar sus comentarios al pie de la letra, lo que lleva a exámenes apresurados y posibles diagnósticos erróneos. Estos casos de uso contrarrestarían los beneficios de utilizar la tecnología.

Uso seguro de la IA en endoscopia

Afortunadamente, existe una forma segura de avanzar. Una vez que las organizaciones médicas reconozcan estas desventajas, podrán crear políticas de IA más seguras para mitigar los efectos negativos y aprovechar los beneficios.

Es fundamental tener más cuidado durante el entrenamiento. Un equipo diverso debe supervisar el desarrollo y auditar con frecuencia el algoritmo para encontrar y corregir tendencias sesgadas. Durante esta fase, los equipos también pueden utilizar datos sintéticos para proteger la privacidad del paciente y, al mismo tiempo, proporcionar una base de datos de entrenamiento más grande. Modelos entrenados con datos sintéticos Puede ser más preciso que otros., por lo que puede ser la mejor manera de avanzar, incluso más allá de las preocupaciones sobre privacidad y prejuicios.

Por último, los sistemas de atención sanitaria deben capacitar a los médicos para que utilicen la IA con cuidado. Deben hacer hincapié en que los expertos humanos siempre deben tener la última palabra y enseñar a los profesionales las deficiencias de la IA para evitar que dependan demasiado de la tecnología.

La IA está impulsando el campo de la endoscopia

Si bien aún quedan desafíos por resolver, es difícil pasar por alto el potencial de la IA en la endoscopia. Algunas redes hospitalarias ya utilizan regularmente pruebas de detección asistidas por IA y, a medida que la tecnología mejore, es probable que su adopción se amplíe. A su vez, un uso más amplio conducirá al crecimiento de los conjuntos de datos pertinentes y al desarrollo de mejores prácticas adicionales.

A medida que estas tendencias continúen, la IA podría transformar el campo de la endoscopia. Estos procedimientos serán más precisos, accesibles, eficientes y seguros. Tanto los médicos como los pacientes se beneficiarán de ese cambio.