La Inteligencia Artificial (AI) es cada vez más reconocida por su potencial para mejorar la detección, clasificación, predicción y segmentación del cáncer colorrectal.
Sin embargo, la fiabilidad de estas aplicaciones depende de la calidad y completitud de los estudios subyacentes. Esta revisión sistemática evalúa el estado actual de las aplicaciones de IA en la investigación sobre cáncer colorrectal, centrándose en su impacto en la precisión diagnóstica, planificación del tratamiento y resultados del paciente. Se realizó una búsqueda exhaustiva en PubMed, Scopus y Web of Science para artículos publicados entre 2020 y 2024. La calidad de los estudios incluidos se evaluó utilizando criterios estandarizados.
Se llevó a cabo un metanálisis cuando era aplicable y se realizó un análisis por subgrupos basado en el tipo de tecnología de IA (por ejemplo, aprendizaje profundo, aprendizaje automático) y su aplicación (detección, clasificación, etc.).
Además, registramos si cada estudio incorporaba técnicas de IA Explicable (XAI) o Generativa AI (por ejemplo, GANs) como parte de su metodología. En 80 artículos, los modelos de IA mostraron mejoras significativas en la precisión diagnóstica, especialmente en la detección de pólipos durante las colonoscopias y el análisis histopatológico. Los enfoques basados en aprendizaje profundo a menudo superaban a los métodos tradicionales.
Sin embargo, la integración clínica sigue siendo desafiante debido a brechas en los datos y validación. La IA tiene un gran potencial para el diagnóstico y tratamiento del cáncer colorrectal. El trabajo futuro debería centrarse en integrar herramientas de IA en las rutinas clínicas mediante modelos explicables y validaciones estandarizadas.
Inicia sesión o regístrate para acceder al texto completo
¡Aún no hay comentarios. Sé el primero en comentar!