Sistema de auditoría automática para la exploración endoscópica del estómago con Inteligencia Artificial – Gastro UNAL: Gastroendoscopy UNit for Automatic Labeling

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.22516/25007440.1163

Palabras clave:

Esofagogastroduodenoscopia, Inteligencia artificial, puntos ciegos de diagnóstico, red neural

Resumen

Introducción: la endoscopia digestiva alta es el método estándar para diagnosticar el cáncer gástrico en etapas tempranas. Sin embargo, su precisión puede verse afectada por la variabilidad en su realización, y se estiman hasta 20% de tumores no detectados. En Colombia, la mayoría de los diagnósticos se realizan en etapas avanzadas, lo que agrava el problema. Para abordar la variabilidad, se han propuesto protocolos con el fin de asegurar la observación completa de áreas propensas a lesiones premalignas.

Objetivo: construir y validar un sistema de auditoría automática para endoscopias usando técnicas de inteligencia artificial.

Metodología: en este estudio, 96 pacientes de un hospital universitario se sometieron a endoscopias documentadas en video, abarcando 22 estaciones reorganizadas para minimizar solapamientos y mejorar la identificación de 13 regiones gástricas clave. Se utilizó una red convolucional avanzada para procesar las imágenes, extrayendo características visuales, lo que facilitó el entrenamiento de la inteligencia artificial en la clasificación de estas áreas.

Resultados: el modelo, llamado Gastro UNAL, fue entrenado y validado con imágenes de 67 pacientes (70% de los casos) y probado con 29 pacientes distintos (30% de los casos), con lo que alcanzó una sensibilidad promedio del 85,5% y una especificidad del 98,8% en la detección de las 13 regiones gástricas.

Conclusiones: la eficacia del modelo sugiere su potencial para asegurar la calidad y precisión de las endoscopias. Este enfoque podría confirmar las regiones evaluadas, alertando puntos ciegos en la exploración a los endoscopistas con menos experiencia o en entrenamiento, de tal forma que se aumente la calidad de estos procedimientos.

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Biografía del autor/a

Martín Gómez MD, Universidad Nacional de Colombia

Médico Internista, Gastroenterólogo.  Hospital Universitario Nacional de Colombia. Profesor asociado de Medicina Interna, Director unidad de Gastroenterología. Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, Colombia.

Diego Bravo MSc, Universidad Nacional de Colombia

Estudiante Doctorado en Ingeniería – Eléctrica. Grupo de Investigación Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (CIM@LAB), Universidad Nacional de Colombia.  Bogotá, Colombia

Josué Ruano MSc, Universidad Nacional de Colombia

Estudiante Doctorado en Ingeniería – Sistemas y Computación. Grupo de Investigación Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (CIM@LAB), Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, Colombia.

María Jaramillo MSc, Universidad Nacional de Colombia

Estudiante Doctorado en ingeniería eléctrica. Grupo de Investigación Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (CIM@LAB), Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, Colombia.

Fabio A. González PhD, Universidad Nacional de Colombia

Doctor en Ciencias de la Computación, Director Grupo de Investigación Machine Learning, Perception and Discovery (MINDLAB), Profesor Titular Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, Colombia.

Eduardo Romero PhD, Universidad Nacional de Colombia

Doctor en ciencias biomédicas, director maestría Ingeniería Biomédica, Director Grupo de Investigación Computer Imaging and Medical Applications Laboratory (CIM@LAB) Profesor, Universidad Nacional de Colombia Facultad de Medicina. Bogotá, Colombia.

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Figura 1. Flujo del método propuesto para identificar automáticamente 13 regiones gástricas.

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Publicado

2024-06-27

Cómo citar

Gómez Zuleta, M. A., Bravo Higuera, D. F., Ruano Balseca, J. A., Jaramillo González, M., González Osorio, F. A., & Romero Castro, E. E. (2024). Sistema de auditoría automática para la exploración endoscópica del estómago con Inteligencia Artificial – Gastro UNAL: Gastroendoscopy UNit for Automatic Labeling. Revista Colombiana De Gastroenterología, 39(2), 133–145. https://doi.org/10.22516/25007440.1163

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