{"id":69023,"date":"2026-04-27T09:42:17","date_gmt":"2026-04-27T15:42:17","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=69023"},"modified":"2026-04-27T09:46:37","modified_gmt":"2026-04-27T15:46:37","slug":"un-sistema-de-ia-mejora-la-cobertura-anatomica-durante-endoscopias-de-garganta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/un-sistema-de-ia-mejora-la-cobertura-anatomica-durante-endoscopias-de-garganta\/","title":{"rendered":"Un sistema de IA mejora la cobertura anat\u00f3mica durante endoscopias de garganta"},"content":{"rendered":"
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Un ensayo cl\u00ednico aleatorizado con 318 pacientes en China demostr\u00f3 que ENDOVISTA-ENT, una herramienta de control de calidad en tiempo real, eleva la cobertura de sitios anat\u00f3micos del 83.5% al 93%, con beneficios especialmente pronunciados entre m\u00e9dicos con menos experiencia.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La nasofibrolaringoscopia el procedimiento endosc\u00f3pico que permite examinar la cavidad nasal, la nasofaringe, la orofaringe, la laringe y la hipofaringe, es una herramienta central en el diagn\u00f3stico de enfermedades de la cabeza y el cuello, incluyendo c\u00e1nceres de nasofaringe y laringe cuya tasa de supervivencia a cinco a\u00f1os supera el 90% cuando se detectan en etapa temprana. Sin embargo, la calidad del procedimiento depende en gran medida de la experiencia del especialista que lo realiza, lo que genera variabilidad en la exhaustividad de la exploraci\u00f3n y puede traducirse en hallazgos perdidos. Un estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a> presenta la primera validaci\u00f3n cl\u00ednica prospectiva de un sistema de inteligencia artificial dise\u00f1ado espec\u00edficamente para monitorear la completitud de este procedimiento en tiempo real.<\/p>

El sistema, denominado ENDOVISTA-ENT, fue desarrollado por investigadores del Hospital Universitario Ruijin de la Universidad Jiao Tong de Shangh\u00e1i y el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen en Guangzhou. A diferencia de la mayor\u00eda de las herramientas de IA endosc\u00f3pica existentes, que se concentran en detectar lesiones en im\u00e1genes est\u00e1ticas o fragmentos de video, ENDOVISTA-ENT no busca diagnosticar, sino verificar que el endoscopista haya visitado los sitios anat\u00f3micos clave durante la exploraci\u00f3n. El sistema se conecta a trav\u00e9s de la interfaz de video est\u00e1ndar de los endoscopios Olympus, sin modificar el equipo ni los pasos del procedimiento, y muestra en un monitor paralelo informaci\u00f3n sobre los sitios anat\u00f3micos ya cubiertos, el tiempo transcurrido y el progreso general del examen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El desarrollo del modelo implic\u00f3 el entrenamiento de dos clasificadores secuenciales sobre im\u00e1genes extra\u00eddas de videos de nasofibrolaringoscopia de 3,630 pacientes. El primero distingue entre im\u00e1genes dentro y fuera del cuerpo del paciente, con una precisi\u00f3n del 99.19%. El segundo identifica cu\u00e1l de los once sitios anat\u00f3micos predefinidos aparece en cada fotograma, con una precisi\u00f3n del 98.40%. Ambos clasificadores utilizan la arquitectura EfficientNet-B0, que en las comparaciones realizadas mostr\u00f3 mejor desempe\u00f1o que alternativas como ResNet50, ConvNeXt-Base y DenseNet121, con la ventaja adicional de requerir menor capacidad computacional. En condiciones de uso real, el sistema procesa los videos a 20 fotogramas por segundo, cumpliendo los requisitos de respuesta en tiempo real del entorno cl\u00ednico.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Para evaluar el impacto cl\u00ednico del sistema, los investigadores dise\u00f1aron un ensayo controlado aleatorizado prospectivo, doble centro y simple ciego, realizado entre noviembre de 2024 y mayo de 2025 en los hospitales Ruijin y el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Sun Yat-sen. Un total de 318 pacientes fueron asignados aleatoriamente en dos grupos iguales de 159 participantes, uno con asistencia de ENDOVISTA-ENT y otro con el procedimiento convencional, donde el monitor del sistema permanec\u00eda cubierto. Los resultados mostraron que el grupo asistido por IA alcanz\u00f3 una cobertura media de sitios anat\u00f3micos del 93.08%, frente al 83.50% del grupo de control, una diferencia de 9.58 puntos porcentuales estad\u00edsticamente significativa. Crucialmente, esta mejora se logr\u00f3 sin aumentar de manera significativa el tiempo del procedimiento, que fue de 120.4 segundos en el grupo con IA frente a 113.0 segundos en el grupo de control.<\/p>

El an\u00e1lisis por nivel de experiencia revela uno de los hallazgos m\u00e1s relevantes del estudio. El beneficio del sistema fue consistente en los tres grupos de endoscopistas, clasificados como junior, intermedio y senior, aunque el incremento m\u00e1s pronunciado se registr\u00f3 entre los m\u00e9dicos con menos experiencia, cuya cobertura pas\u00f3 del 80.30% al 92.61%. El an\u00e1lisis estad\u00edstico de varianza confirm\u00f3 que el efecto de la asistencia de IA fue significativo e independiente del nivel de experiencia del operador, sin que se observara interacci\u00f3n entre ambas variables. Esto sugiere que la herramienta puede servir tanto como apoyo en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual como instrumento de formaci\u00f3n durante la curva de aprendizaje de m\u00e9dicos en entrenamiento.<\/p>

Los autores se\u00f1alan varias limitaciones. La cobertura anat\u00f3mica, aunque es el indicador de calidad utilizado en el estudio, no garantiza por s\u00ed sola una visualizaci\u00f3n de calidad suficiente en regiones anat\u00f3micamente dif\u00edciles, donde la t\u00e9cnica del operador y las caracter\u00edsticas individuales del paciente siguen siendo determinantes. El sistema fue evaluado exclusivamente con procesadores Olympus CV-170 y CV-190, por lo que su desempe\u00f1o con otros equipos permanece sin validar. La imposibilidad de cegar a los endoscopistas respecto a su asignaci\u00f3n de grupo constituye tambi\u00e9n una limitaci\u00f3n inherente al dise\u00f1o, aunque los investigadores mitigaron este efecto utilizando grabaciones en video y evaluaci\u00f3n ciega de los resultados por un panel de expertos. Finalmente, el estudio no eval\u00faa si una mayor cobertura anat\u00f3mica se traduce efectivamente en tasas m\u00e1s altas de detecci\u00f3n temprana de lesiones, una correlaci\u00f3n que requerir\u00e1 cohortes de validaci\u00f3n m\u00e1s grandes con seguimiento prolongado.<\/p>

Los investigadores plantean que el paradigma desarrollado, en el que la IA supervisa el proceso del procedimiento en lugar de intentar hacer diagn\u00f3sticos, podr\u00eda extenderse a otras especialidades que dependen de exploraciones endosc\u00f3picas o de imagen estandarizadas, como la gastroscop\u00eda, la colonoscop\u00eda, la broncoscop\u00eda o la ecograf\u00eda, aunque advierten que cada campo requerir\u00e1 definir sus propios indicadores de calidad y someterlos a validaci\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-026-02643-0<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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