Objetivo:

Crear un método computacional para la detección automática de pólipos colorrectales usando inteligencia artificial en videos grabados de procedimientos reales de colonoscopia.

Metodología:

Se usaron bases de datos públicas con pólipos colorrectales y una colección de datos construida en un Hospital Universitario. Inicialmente, se normalizan todos los cuadros de los videos para disminuir la alta variabilidad entre bases de datos. Posteriormente, la tarea de detección de pólipos se hace con un método de aprendizaje profundo usando una red neuronal convolucional. Esta red se inicia con pesos aprendidos en millones de imágenes naturales de la base de datos ImageNet. Los pesos de la red se actualizan usando imágenes de colonoscopia, siguiendo la técnica de ajuste fino. Finalmente, la detección de pólipos se realiza asignando a cada cuadro una probabilidad de contener un pólipo y determinando el umbral que define cuando el pólipo se encuentra presente en un cuadro.

Resultados:

Este enfoque fue entrenado y evaluado con 1875 casos recopilados de 5 bases de datos públicas y de la construida en el hospital universitario, que suman aproximadamente 123 046 cuadros. Los resultados obtenidos se compararon con las marcaciones de diferentes expertos en colonoscopia y se obtuvo 0,77 de exactitud, 0,89 de sensibilidad, 0,71 de especificidad y una curva ROC (receiver operating characteristic) de 0,87.

Conclusión:

Este método logra detectar pólipos de manera sobresaliente, superando la alta variabilidad dada por los distintos tipos de lesiones, condiciones diferentes de la luz del colon (asas, pliegues o retracciones) con una sensibilidad muy alta, comparada con un gastroenterólogo experimentado, lo que podría hacer que se disminuya el error humano, el cual es uno de los principales factores que hacen que no se detecte o se escapen los pólipos durante un examen de colonoscopia.

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