La IA mejora la detección en etapas tempranas de cánceres esofágicos durante la endoscopia de rutina

La endoscopia sirve como la técnica principal para identificar el carcinoma de células escamosas de esófago (ESCC, por sus siglas en inglés) asintomático y las lesiones precancerosas. La detección de cánceres de esófago en etapa temprana, que responden mejor al tratamiento, sigue siendo un desafío importante debido a su presentación sutil. Es crucial mejorar las tasas de detección de etapas tan tempranas. Ahora, un nuevo estudio ha demostrado que la integración de un sistema de aprendizaje profundo en la endoscopia de rutina puede mejorar significativamente la detección de cánceres de esófago en etapa temprana.

El ensayo controlado aleatorio (ECA) a gran escala, realizado por investigadores del Hospital Taizhou (Zhejiang, China), evaluó la eficacia de un sistema basado en aprendizaje profundo llamado ENDOANGEL-ELD para detectar el cáncer de esófago. Los resultados publicados en Science Translational Medicine revelan que este sistema de IA casi duplicó la capacidad de detección de los médicos para identificar lesiones esofágicas de alto riesgo, incluidas afecciones cancerosas y precancerosas, en comparación con la endoscopia tradicional no asistida.

En el ensayo, 3.117 pacientes fueron asignados aleatoriamente para someterse a una endoscopia estándar o asistida por IA. Los hallazgos indicaron una mejora significativa en las tasas de detección de lesiones esofágicas de alto riesgo cuando se utiliza el sistema de IA, con tasas de detección del 1,8 % en comparación con el 0,9 % en el grupo sin asistencia. El sistema ENDOANGEL-ELD exhibió alta sensibilidad (89,7 %), especificidad (98,5 %) y precisión general (98,2 %), y se destacó por su seguridad sin reportar eventos adversos. Estos resultados subrayan el potencial de la IA para mejorar el diagnóstico temprano y el tratamiento del cáncer de esófago, lo que podría mejorar significativamente los resultados de los pacientes.

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Hospital de Taizhou

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