Análisis comparativo de tasas de detección de lesiones en colonoscopia en médico gastroenterólogo en formación asistida con inteligencia artificial.

Resumen

Introducción: el cáncer colorrectal (CCR) es una neoplasia de alta prevalencia a nivel mundial. La colonoscopia es el estándar de oro para su pesquisa, siendo la tasa de detección de adenomas (ADR) y la tasa de detección de pólipos serrados (SDR) los indicadores de calidad más importantes. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta para potenciar estas tasas, particularmente en endoscopistas en formación. Materiales y métodos: estudio observacional, comparativo y ambiespectivo realizado entre marzo de 2024 y octubre de 2025. Se incluyeron 179 colonoscopias de cribado realizadas por un único residente de gastroenterología. Se calcularon mensualmente las tasas de detección de pólipos (PDR), adenomas (ADR) y lesiones serradas (SDR), comparando los procedimientos realizados con y sin asistencia de IA durante dos periodos de entrenamiento específicos. Resultados: las tasas globales fueron PDR 50,84%, ADR 29,05% y SDR 5,59%. Tras los periodos de entrenamiento con IA, se observó una tendencia al incremento en las tasas del residente, culminando en octubre de 2025 con un PDR de 69,23%, ADR de 38,46% y SDR de 15,38%. El análisis comparativo durante los meses de entrenamiento mostró una mejora en el rendimiento, aunque con variabilidad mensual. Conclusiones: la asistencia con inteligencia artificial durante la formación del residente demostró ser beneficiosa, observándose una tendencia de mejora en las tasas de detección de lesiones colorrectales. Esto sugiere que la IA es una herramienta valiosa en el entrenamiento endoscópico para el desarrollo de habilidades cognitivas y el incremento del rendimiento en colonoscopia.