Análisis de colonoscopia con IA mejora la evaluación de enfermedad de Crohn

Un modelo automatizado logra cuantificar úlceras e inflamación con precisión comparable a métodos tradicionales.

La evaluación endoscópica de la enfermedad de Crohn representa un reto clínico, debido a la naturaleza irregular y variable de las lesiones en el tracto digestivo. Los métodos actuales, como el puntaje endoscópico simple para Crohn (SES-CD, en inglés), requieren experiencia especializada y presentan limitaciones en la estandarización de resultados. En este contexto, investigadores exploraron el uso de visión por computadora para mejorar la medición de la actividad de la enfermedad. El estudio realizado por investigadores de la Universidad de Michigan fue publicado en Clinical Gastroenterology and Hepatology.

El estudio utilizó videos de colonoscopías provenientes de ensayos clínicos en fase 3, aplicando un modelo de segmentación entrenado con anotaciones de gastroenterólogos. El sistema automatizado fue capaz de identificar y cuantificar áreas ulceradas y el grado de daño en la mucosa, mapeando su distribución en el colon y el íleon.

“Un médico tiene una idea de si la enfermedad de Crohn de una persona es leve o grave, si está mejorando o empeorando” expresó Dr. Ryan W. Stidham, profesor asociado de medicina interna de la Facultad de Medicina de la Universidad de Michigan y autor principal del artículo.

Los resultados mostraron que el desempeño del modelo fue equiparable al de especialistas humanos, con altos niveles de correlación respecto al SES-CD. Además, el método permitió diferenciar con mayor precisión entre pacientes en remisión clínica y aquellos con actividad de la enfermedad, aportando un efecto estadístico más sólido que el de las evaluaciones convencionales. “El análisis de imágenes con AI puede ofrecer mejores soluciones para realizar mediciones y descripciones más precisas de lo que estamos viendo en la pantalla durante la colonoscopia”, detalló el Dr. Stidham.

Aunque el sistema mostró baja correlación con la presencia de estenosis, los investigadores destacan que su mayor valor radica en la posibilidad de obtener una cuantificación más detallada y personalizada del daño intestinal. El modelo fue validado de manera consistente en diferentes cohortes, lo que refuerza su aplicabilidad en contextos clínicos.

De acuerdo con los autores, esta tecnología de visión por computadora ofrece un nuevo enfoque para la evaluación de la enfermedad de Crohn, al complementar los métodos tradicionales y facilitar diagnósticos más precisos. “Este artículo es realmente el primer paso, y espero que haga pensar a todo el campo en mejores formas de cuantificar la EII que describan de forma más completa a un paciente individual”, afirma el Dr. Stidham.

Su implementación podría transformar el seguimiento clínico al brindar herramientas automatizadas que mejoren la objetividad y la personalización en el manejo de pacientes. “Es muy pronto, pero herramientas de visión por ordenador como esta pueden proporcionar un componente importante para el futuro de la atención automatizada, donde la AI y los expertos trabajan juntos en el tratamiento de los pacientes”, concluyó.