Inteligencia artificial para detectar pólipos intestinales

La cápsula endoscópica se utiliza en muchos países para diagnosticar enfermedades del tracto gastrointestinal inferior. Ofrece una serie de beneficios tanto para los pacientes como para los médicos, porque permite mejorar la capacidad de los sistemas de salud, ya suficientemente sobrecargados antes de que la pandemia agravara aún más el problema.

Sin embargo, analizar con precisión los vídeos realizados con cápsula endoscópica es una tarea que requiere mucho tiempo, sobre todo en los casos complicados, un tiempo que los médicos podrían dedicar a los pacientes. Esa tarea puede abreviarse con la inteligencia artificial que usa el aprendizaje automático para entrenar sus redes neuronales, lo que ayudaría a los médicos a realizar ese análisis mucho más deprisa.

Un nuevo sistema de inteligencia artificial permite detectar pólipos intestinales mediante el análisis de vídeos filmados desde cápsulas endoscópicas. Los pólipos intestinales son estructuras anómalas que en algunos casos pueden degenerar en tumores cancerosos.

Los algoritmos de aprendizaje automático en los que se basa este sistema, creados gracias a la colaboración entre CorporateHealth International (CHI) e investigadores de la Facultad de Matemáticas e Informática de la Universidad de Barcelona (UB), identifican y remarcan con precisión las imágenes de vídeo con posibles signos de cáncer u otras anomalías.

De esta forma, el análisis del vídeo es más rápido y eficiente. El sistema puede reducir el tiempo de revisión de las imágenes hasta en un 80% y mejorar la precisión.

El sistema puede ser de gran utilidad para la detección del cáncer de colon, el tercer cáncer más común en el mundo, que es potencialmente curable e incluso evitable si se detecta a tiempo.

La cápsula endoscópica se utiliza en muchos países para diagnosticar enfermedades del tracto gastrointestinal inferior. (Foto: UB)

«El aprendizaje profundo, un modelo de aprendizaje automático inspirado en el cerebro humano, puede entender y encontrar patrones de imagen complejos», explica Santi Seguí, profesor del Departamento de Matemáticas e Informática. «En este proyecto —continúa—, hemos creado un modelo preciso capaz de analizar el vídeo completo de una cápsula en pocos minutos. Gracias a la inteligencia artificial, mejoramos la precisión de los expertos y reducimos el tiempo necesario para el cribado del vídeo».

Este sistema de inteligencia artificial desarrollado en la UB se testará en un ensayo clínico en el Reino Unido. El Instituto Nacional de Investigación en Salud (NIHR) de Reino Unido ha financiado este ensayo clínico, con 1,54 millones de euros.

Con el nombre de CESCAIL (Capsule endoscopy delivery at scale through enhanced AI analysis), el proyecto está dirigido por los hospitales universitarios de Coventry y Warwickshire, y por la empresa CorporateHealth International. Con una duración de año y medio, ya se ha empezado a reclutar pacientes.

CESCAIL ha sido uno de los ganadores del Premio del NIHR de inteligencia artificial aplicada a la salud y la asistencia (NIHR Artificial Intelligence in Health and Care Award). (Fuente: UB)