El cáncer colorrectal (CCR) sigue siendo un problema de salud pública de gran relevancia a nivel global. Representa alrededor del 10% de todos los diagnósticos oncológicos y constituye la segunda causa principal de mortalidad relacionada con el cáncer. En España, es el tumor más comúnmente detectado, con una estimación de más de44.000 nuevos casos en 2024. Ante este panorama, los programas de cribado poblacional juegan un papel clave en la detección temprana de lesiones precursoras y en el diagnóstico precoz del CCR, lo que ayuda a reducir tanto su incidencia como su mortalidad. De hecho, cuando la enfermedad se identifica a tiempo, la tasa de supervivencia alcanza el 90%.
La efectividad de estos programas de cribado depende, en gran medida, de la capacidad para identificar correctamente las lesiones precursoras durante la colonoscopia. En los últimos años, el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial ha mostrado un gran potencial para mejorar la precisión y eficiencia en la detección y clasificación de pólipos colorrectales. Estos sistemas analizan imágenes en tiempo real y actúan como un observador adicional, brindando apoyo al especialista en la toma de decisiones sobre la naturaleza de los pólipos (adenoma o no adenoma), sin sustituir su criterio profesional.
La caracterización asistida por ordenador (CADx) ha demostrado ser altamente efectiva en la diferenciación de pólipos diminutos, con un valor predictivo negativo superior al 90% para la identificación de adenomas
La evidencia científica sugiere que la detección asistida por ordenador (CADe) contribuye significativamente a mejorar la tasa de detección de adenomas, disminuyendo así el número de lesiones que pasan desapercibidas y que podrían evolucionar a CCR en el futuro. Además, la caracterización asistida por ordenador (CADx) ha demostrado ser altamente efectiva en la diferenciación de pólipos diminutos, con un valor predictivo negativo superior al 90% para la identificación de adenomas. A pesar de estos avances, la adopción generalizada de estos sistemas aún enfrenta ciertos desafíos, siendo el coste uno de los principales obstáculos.
Un estudio reciente publicado en ‘Endoscopy International Open’, con el respaldo de Medtronic, ha evaluado la viabilidad económica de incorporar inteligencia artificial en la colonoscopia dentro del Sistema Nacional de Salud (SNS) español. La investigación comparó el uso de CADe/CADx con la práctica convencional, analizando los beneficios a lo largo de la vida del paciente. Los resultados indican que la implementación de esta tecnología podría prevenir hasta siete casos de CCR por cada 1.000 pacientes, lo que representa una reducción del 14%, gracias a la detección temprana de lesiones precursoras antes de que progresen a cáncer.
La inteligencia artificial podría evitar hasta 173 polipectomías y 370 análisis histopatológicos por cada 1.000 pacientes
Además de mejorar la supervivencia y la calidad de vida de los pacientes, el empleo de inteligencia artificial en colonoscopias podría generar ahorros significativos para el sistema sanitario. Se estima que esta tecnología permitiría evitar hasta 173 polipectomías y 370 análisis histopatológicos por cada 1.000 pacientes, lo que supone una reducción del 23% y 50%, respectivamente. Esto se debe a la posibilidad de aplicar estrategias como "leave in situ" (dejar en su lugar) y "resect and discard" (resecar y descartar) en la colonoscopia, reduciendo procedimientos innecesarios y optimizando el uso de recursos.
Dada la existencia de restricciones presupuestarias en la sanidad pública española, la evaluación económica desempeña un papel clave en la toma de decisiones sobre la adopción de nuevas tecnologías. Las intervenciones que combinan mayor eficacia con menor coste, denominadas "dominantes", deberían ser prioritarias, ya que mejoran los resultados clínicos y permiten un uso más eficiente de los recursos del SNS. La inteligencia artificial en colonoscopias encaja dentro de esta categoría, ofreciendo un equilibrio entre inversión inicial y ahorro a medio y largo plazo.
Por otro lado, además del diagnóstico precoz del CCR, es esencial considerar la mejor estrategia quirúrgica en los casos que lo requieran. La cirugía mínimamente invasiva se ha consolidado como la mejor opción, ya que favorece una recuperación más rápida y reduce complicaciones postoperatorias, evitando hospitalizaciones prolongadas y mejorando la calidad de vida de los pacientes.
Este estudio busca generar conciencia sobre la necesidad de continuar mejorando la calidad del diagnóstico del CCR. Asimismo, pretende incentivar a los responsables de la toma de decisiones en el ámbito sanitario a valorar la implementación de sistemas de inteligencia artificial en la colonoscopia, no solo como un avance tecnológico, sino como una inversión justificable debido a sus beneficios clínicos y a su impacto económico positivo en la reducción de procedimientos innecesarios y casos de CCR evitables.