Utilidad de la cromoendoscopia virtual y dispositivo de inteligencia artificial para la detección endoscópica de lesiones colorrectales

Abstract

[spa] La tesis doctoral de Oswaldo Ortiz Zúñiga, titulada "Utilidad de la cromoendoscopia virtual y dispositivo de inteligencia artificial para la detección endoscópica de lesiones colorrectales", se centra en la evaluación y validación de nuevas tecnologías diagnósticas que mejoren la detección precoz de lesiones precancerosas del cáncer colorectal (CCR), especialmente en pacientes con alto riesgo, como aquellos con síndrome de Lynch o con lesiones previamente resecadas. Hipótesis y objetivos 1. Hipótesis 1: La aplicación de un sistema CADe de inteligencia artificial durante la colonoscopia puede aumentar la tasa de detección de adenomas en pacientes con síndrome de Lynch. o Objetivo: Comparar la colonoscopia con luz blanca de alta definición versus una colonoscopia asistida por-IA para la detección de adenomas en esta población. 2. Hipótesis 2: La tecnología LCI (Linked Color Imaging) incrementa la sensibilidad diagnóstica para la detección de recurrencia en cicatrices post-resección de lesiones colorrectales no pediculadas. o Objetivo: Comparar LCI con luz blanca en la evaluación endoscópica de cicatrices post-polipectomía. 3. Hipótesis 3: Los sistemas de IA pueden ofrecer una mejor caracterización de cicatrices post-mucosectomía en comparación con los endoscopistas. o Objetivo: Analizar el rendimiento diagnóstico de la IA en la detección de recurrencia en cicatrices comparado con endoscopistas.

[cat] La tesi doctoral d'Oswaldo Ortiz Zúñiga, titulada "Utilitat de la cromoendoscòpia virtual i dispositiu d'intel·ligència artificial per a la detecció endoscòpica de lesions colorrectals", se centra en l'avaluació i validació de noves tecnologies diagnòstiques que millorin la detecció precoç de lesions precanceroses del càncer colorectal (CCR), especialment en pacients amb alt risc, com aquells amb síndrome de Lynch o amb lesions prèviament resecades. Hipòtesis i objectius 1. Hipòtesi 1: L'aplicació d'un sistema CADe d'intel·ligència artificial durant la colonoscòpia pot augmentar la taxa de detecció d'adenomes en pacients amb síndrome de Lynch. o Objectiu: Comparar la colonoscòpia amb llum blanca d'alta definició versus una colonoscòpia assistida per-IA per a la detecció d'adenomes en aquesta població. 2. Hipòtesi 2: La tecnologia LCI (Linked Color Imaging) incrementa la sensibilitat diagnòstica per a la detecció de recurrència en cicatrius post-resecció de lesions colorrectals no pediculades. o Objectiu: Comparar LCI amb llum blanca en l'avaluació endoscòpica de cicatrius post-polipectomia. 3. Hipòtesi 3: Els sistemes d'IA poden oferir una millor caracterització de cicatrius post-mucosectomia en comparació amb els endoscopistes. o Objectiu: Analitzar el rendiment diagnòstic de la IA en la detecció de recurrència en cicatrius comparat amb endoscopistes.

[eng] Oswaldo Ortiz Zúñiga's doctoral thesis, entitled "Utility of virtual chromoendoscopy and artificial intelligence device for the endoscopic detection of colorectal lesions", focuses on the evaluation and validation of new diagnostic technologies that improve the early detection of precancerous lesions of colorectal cancer (CRC), especially in high-risk patients, such as those with Lynch syndrome or with previously resected lesions. Hypotheses and objectives 1. Hypothesis 1: The application of an artificial intelligence CADe system during colonoscopy may increase the detection rate of adenomas in patients with Lynch syndrome. o Objective: To compare high-definition white light colonoscopy versus AI-assisted colonoscopy for the detection of adenomas in this population. 2. Hypothesis 2: LCI (Linked Color Imaging) technology increases diagnostic sensitivity for the detection of recurrence in post-resection scars of non-pedunculated colorectal lesions. o Objective: To compare LCI with white light in the endoscopic evaluation of post-polypectomy scars. 3. Hypothesis 3: AI systems may offer better characterization of post-mucosectomy scars compared to endoscopists. o Objective: To analyze the diagnostic performance of AI in the detection of recurrence in scars compared to endoscopists.