Exposición a inteligencia artificial disminuye la detección de adenomas en colonoscopias sin asistencia

Antecedentes y relevancia clínica

La introducción de herramientas de inteligencia artificial (IA) en la colonoscopia ha mejorado de manera significativa la tasa de detección de adenomas en múltiples ensayos clínicos. Sin embargo, la posible dependencia que estos sistemas puedan generar en los endoscopistas es un aspecto que preocupa a la comunidad gastroenterológica. Un estudio publicado en The Lancet Gastroenterology & Hepatology evaluó si la exposición continua a la IA modifica el rendimiento diagnóstico de los endoscopistas cuando realizan colonoscopías sin asistencia tecnológica.

Diseño del estudio y población incluida

La investigación se desarrolló en cuatro centros de endoscopia en Polonia que formaron parte del ensayo ACCEPT, el cual introdujo herramientas de IA para la detección de pólipos a finales de 2021. El diseño fue observacional retrospectivo y comparó dos períodos: tres meses antes y tres meses después de la implementación de la IA. Se incluyeron todas las colonoscopias diagnósticas excepto aquellas con criterios de exclusión como uso intensivo de anticoagulantes, embarazo o antecedentes de resección colorrectal.

El resultado primario fue el cambio en la tasa de detección de adenomas (RAM) en las colonoscopias realizadas sin IA. Para ajustar posibles factores de confusión, se empleó un análisis de regresión logística multivariable que consideró variables como sexo y edad de los pacientes.

Hallazgos principales y análisis estadístico

Durante el periodo de estudio se realizaron 1443 colonoscopias sin asistencia de IA, de las cuales 795 correspondieron a la fase previa y 648 a la fase posterior a la introducción de la tecnología. La mediana de edad fue de 61 años y la mayoría de los participantes fueron mujeres (58,7 %).

La RAM disminuyó de manera significativa del 28,4 % antes de la exposición a la IA al 22,4 % después de la exposición, lo que representó una diferencia absoluta de –6,0 % con significación estadística (p = 0,0089). El análisis multivariable confirmó que la exposición a la IA se asoció con una menor probabilidad de detección de adenomas (odds ratio 0,69). Además, el sexo masculino y la edad ≥60 años fueron predictores independientes de mayor detección.

Interpretación y posibles mecanismos

Estos resultados sugieren que la exposición prolongada a sistemas de apoyo por IA podría generar un fenómeno de descualificación parcial, en el que el endoscopista reduce su atención activa cuando la tecnología no está presente. Este hallazgo tiene implicaciones importantes para la práctica clínica, ya que podría afectar la efectividad de los programas de cribado colorrectal en entornos donde la IA no está disponible de forma rutinaria.

Entre las posibles explicaciones se incluyen el desplazamiento de la carga cognitiva hacia la herramienta de IA y la disminución de la vigilancia visual activa durante la exploración. Este efecto podría ser reversible con entrenamiento específico o con una exposición más controlada a la tecnología.

Implicaciones para la práctica clínica

Los autores recomiendan que los programas de formación en endoscopia incluyan estrategias que mantengan la atención diagnóstica del endoscopista aun en presencia de herramientas automáticas. También sugieren evaluar la periodicidad de las colonoscopias sin asistencia de IA para prevenir la dependencia excesiva de los sistemas de apoyo.

El estudio subraya la importancia de implementar protocolos de supervisión y capacitación continua que aseguren que la introducción de nuevas tecnologías no reduzca la calidad asistencial cuando estas no están disponibles.

Líneas de investigación futura

Futuros estudios prospectivos deberán confirmar si el efecto observado persiste a largo plazo y si se produce un restablecimiento del rendimiento con entrenamiento adicional. También se deberían explorar diferencias según el nivel de experiencia del endoscopista y el impacto económico de combinar IA con programas de actualización continua.

De confirmarse estos hallazgos, la integración de la IA en la colonoscopia podría requerir no solo inversión en tecnología sino también en educación médica continua para preservar la calidad de los procedimientos.

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