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Dr. Christopher Owens, an associate medical director at Quest Diagnostics in Marlborough, Massachusetts, has spent his career trying to catch precancerous colorectal polyps earlier. The hard cases are the sessile serrated adenomas, or SSAs. Under the microscope they look almost identical to a hyperplastic polyp, which is completely benign. A new study from Northeastern University suggests an AI model could help tell them apart: in lab tests, the best vision transformer detected 70% of precancerous lesions.
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.
Vision transformers are the architecture behind AI chatbots. They analyze how different parts of an image relate to one another, whereas the older convolutional neural networks, or CNNs, examine an image segment by segment. Saeed Amal, a Northeastern professor of bioengineering, compares the CNN to an astronomer studying one star through a telescope, and the transformer to an eye that takes in the whole night sky. The team compared three models of each type on more than 3,000 polyp images from a public data set provided by Dartmouth-Hitchcock Medical Center, which included 1,545 hyperplastic polyps and 630 SSAs. The best transformer's sensitivity was 70%, against 40% for the CNN, and its overall accuracy was 86%, against 80%.
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 %.
The limits are clear, and the authors name them. The models were analyzed on one data set only, and further testing on multiple data sets is required. The American Gastroenterological Association, in a March 2025 clinical guideline, said the long-term effect of AI-assisted colonoscopy on cancer cases is "as of yet unknown", and does not endorse its widespread use. The association also warned that such systems tend to flag low-risk polyps, which could mean more frequent and costly colonoscopies with little benefit. Its expert Shahnaz Sultan put the bar plainly: "Right now, AI is detecting easy-to-detect lesions. This is version 1.0."
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».
For patients and pathologists, the gain would be concrete if the results hold. A pathologist could get a second look at a lesion the eye alone might miss, and an SSA caught earlier means a precancerous lesion removed before it can become cancer. The team has begun working directly with clinicians: pathologists to verify findings in tissue and gastroenterologists to judge how they guide care, and plans prospective studies that would test the algorithms in real time, within clinical workflows. No date for those trials, nor for any clinical use, appears in the sources consulted.
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, scientific manager at the National Foundation for Cancer Research, praised the work for showing "where AI succeeds and where it fails in imbalanced real-world data". That is the test the next studies will have to pass before the gap seen in the lab can reach a patient's colon.
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.