Un transformador de IA detecta el 70 % de lesiones serradas sésiles

El doctor Christopher Owens, director médico adjunto de Quest Diagnostics en Marlborough, Massachusetts, ha dedicado su carrera a detectar antes los pólipos colorrectales precancerosos. Los casos más difíciles son los adenomas serrados sésiles, o SSA. Al microscopio, son casi idénticos a un pólipo hiperplásico, que es completamente benigno. Un nuevo estudio de la Universidad Northeastern sugiere que un modelo de IA podría ayudar a distinguirlos: en pruebas de laboratorio, el mejor transformador de visión detectó el 70 % de las lesiones precancerosas.

Los transformadores de visión son la arquitectura que hay detrás de los chatbots de IA. Analizan cómo se relacionan entre sí las distintas partes de una imagen, mientras que las redes neuronales convolucionales, o CNN, más antiguas examinan la imagen segmento a segmento. Saeed Amal, profesor de bioingeniería en Northeastern, compara la CNN con un astrónomo que estudia una sola estrella a través de un telescopio, y el transformador con un ojo que abarca todo el cielo nocturno. El equipo comparó tres modelos de cada tipo con más de 3.000 imágenes de pólipos de un conjunto de datos público proporcionado por el Dartmouth-Hitchcock Medical Center, que incluía 1.545 pólipos hiperplásicos y 630 SSA. La sensibilidad del mejor transformador fue del 70 %, frente al 40 % de la CNN, y su precisión global fue del 86 %, frente al 80 %.

Las limitaciones son claras, y los autores las nombran. Los modelos se analizaron con un único conjunto de datos, y se necesitan más pruebas con varios conjuntos. La Asociación Estadounidense de Gastroenterología, en una guía clínica de marzo de 2025, afirmó que el efecto a largo plazo de la colonoscopia asistida por IA sobre los casos de cáncer es «todavía desconocido», y no respalda su uso generalizado. La asociación también advirtió de que estos sistemas tienden a marcar pólipos de bajo riesgo, lo que podría significar colonoscopias más frecuentes y costosas, con poco beneficio. Su experta Shahnaz Sultan lo planteó sin rodeos: «Ahora mismo, la IA detecta lesiones fáciles de detectar. Esta es la versión 1.0».

Para los pacientes y los anatomopatólogos, la ganancia sería concreta si los resultados se confirman. Un anatomopatólogo podría revisar por segunda vez una lesión que el ojo humano por sí solo podría pasar por alto, y un SSA detectado antes significa una lesión precancerosa extirpada antes de que pueda convertirse en cáncer. El equipo ya ha empezado a trabajar directamente con clínicos: anatomopatólogos que verifiquen los hallazgos en el tejido y gastroenterólogos que valoren cómo orientan la atención al paciente. También prevé estudios prospectivos que probarían los algoritmos en tiempo real, dentro de los flujos de trabajo clínicos. Las fuentes consultadas no mencionan fecha alguna para esos ensayos, ni para ningún uso clínico.

Leon Toussaint, director científico de la Fundación Nacional para la Investigación del Cáncer, elogió el trabajo por mostrar «dónde la IA tiene éxito y dónde fracasa con datos reales desequilibrados». Esa es la prueba que deberán superar los próximos estudios antes de que la diferencia observada en el laboratorio pueda llegar al colon de un paciente.