La inteligencia artificial al servicio del diagnóstico anticipado de Enfermedades inflamatorias del intestino.

Investigadores de Sheba Tel Hashomer han desarrollado una herramienta que acelera la detección de enfermedades antes del diagnóstico y previene daños mayores a los pacientes.

Un nuevo algoritmo de inteligencia artificial puede detectar la enfermedad inflamatoria intestinal (EII) en hasta el 38 % de los pacientes años antes de que se diagnostique en atención primaria. El software, desarrollado en el centro médico Sheba Tel Hashomer en Israel, puede reducir el daño tisular asociado con los retrasos en el tratamiento y evitar la cirugía, según los desarrolladores del algoritmo.

"La detección temprana de la EII minimiza el deterioro de la enfermedad y, por lo tanto, la necesidad de hospitalizaciones e intervenciones quirúrgicas", dijo el investigador principal Shomron Ben-Horin, jefe del Departamento de Gastroenterología del Centro Médico Sheba y la Universidad de Tel Aviv en Israel, que presentó los datos en el  Congreso de Crohn y Colitis 2022.

En busca de la solución

El médico Ben-Horin y sus colegas se propusieron desarrollar una herramienta para acelerar el diagnóstico preciso de la EII y observaron que hasta el 23,5 % de estos pacientes son inicialmente mal diagnosticados, lo que lleva a retrasos en el tratamiento.

Para ello, los investigadores crearon un algoritmo de aprendizaje automático basado en Inteligencia Artificial que utiliza datos de registros de salud electrónicos, como síntomas, resultados de pruebas de laboratorio, visitas a especialistas u hospitales, procedimientos, medicamentos, factores de riesgo u otros, para identificar a los pacientes que pueden tener EII en atención primaria.

Números impresionantes.

Específicamente para la enfermedad de Crohn, el algoritmo identificó el 36 % de los pacientes un año antes de la sospecha inicial del médico de atención primaria, el 33 % dos años antes, el 33 % tres años antes y el 38 % cuatro años antes. Para la colitis ulcerosa, el algoritmo predice el 17 %, 22 %, 23 % y 23 % de los pacientes uno, dos, tres y cuatro años, respectivamente, antes de la sospecha inicial de EII por parte del médico de atención primaria.