Investigadores han desarrollado un modelo de diagnóstico asistido por computadora basado en Inteligencia Artificial que permite diferenciar con precisión la remisión de la enfermedad de la inflamación en pacientes con colitis ulcerosa, prometiendo una herramienta valiosa para predecir brotes.
En un estudio publicado en Gastroenterology, Marietta Iacucci, M.D., Ph.D., de la Universidad de Birmingham en el Reino Unido, y sus colegas desarrollaron y validaron un sistema de diagnóstico asistido por computadora (CAD) basado en Inteligencia Artificial (IA) para evaluar muestras de biopsia de colitis ulcerosa y predecir el pronóstico de la enfermedad. La colitis ulcerosa es una enfermedad inflamatoria intestinal crónica que puede ser bastante impredecible, y su tratamiento se centra en eliminar la inflamación y promover la remisión histológica.
Los investigadores utilizaron un total de 535 muestras de 273 participantes para desarrollar y probar el modelo. El sistema CAD fue entrenado para detectar neutrófilos y predecir el Índice de Remisión Histológica PICaSSO (PHRI), que se utiliza para medir los resultados clínicos basados en la actividad endoscópica en la colitis ulcerosa. Descubrieron que el sistema CAD diferenciaba la remisión histológica de la actividad de la enfermedad, según lo detallado por el PHRI, con una sensibilidad del 89%, una especificidad del 85%, un valor predictivo positivo del 75%, un valor predictivo negativo del 94% y una precisión del 87%. Cuando se comparó con las evaluaciones humanas, el sistema CAD basado en IA mostró resultados comparables.
Iacucci y sus colegas concluyen que su modelo de CAD basado en IA distingue con precisión la remisión de la enfermedad de la inflamación y proporciona una herramienta valiosa para predecir el riesgo de brotes. Afirman que su herramienta informática puede acelerar, simplificar y estandarizar la evaluación histológica de la colitis ulcerosa en la práctica clínica y en ensayos clínicos, y proporcionar información pronóstica precisa al médico.
