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26 mayo, 2021 in-pacient.es

La Enfermedad Inflamatoria Intestinal (EII) que incluye la enfermedad de Crohn y la Colitis Ulcerosa, está aumentando de forma significativa a nivel mundial.

El diagnóstico de la EII se basa en una combinación de factores entre los que se incluyen los datos clínicos (análisis de los síntomas y la exploración del médico); valores de laboratorio (nivel de marcadores biológicos como la PCR o proteína C reactiva, la calprotectina fecal, etc. y pruebas diagnósticas que aportan imágenes, e información del estado de la mucosa intestinal, como puede ofrecer la endoscopia y análisis de muestra de tejido o  biopsia de la mucosa.

Sin embargo, existen diferencias significativas entre los pacientes con respecto a la presentación de la enfermedad, la respuesta al tratamiento y los resultados clínicos a largo plazo o evolución de la enfermedad. Por lo tanto, a día de hoy, se necesitan estrategias de una medicina de precisión, más individualizada o personalizada para mejorar tanto el diagnóstico como de tratamiento de la EII.

La medicina de precisión en la EII ha llevado a una caracterización más profunda de los pacientes con esta enfermedad utilizando bases de datos que contienen información de muchos pacientes que han participado en los ensayos clínicos, datos a gran escala. En estas bases de datos se incluye información sobre la genética, el microbioma intestinal, información clínica, analíticas e imágenes de endoscopia, así como histología ( o información sobre la arquitectura del tejido intestinal) de un gran número de pacientes.

Los avances tecnológicos en la Inteligencia Artificial ha revolucionado la capacidad de los médicos e investigadores en procesar, analizar e interpretar este gran conjunto de datos o información de tantos pacientes.

Una revisión de la literatura científica hasta el momento nos proporciona un resumen de los avances en la aplicación de las tecnologías de Inteligencia Artificial en la Enfermedad Inflamatoria Intestinal.

Inteligencia Artificial en el diagnóstico y predicción del riesgo de la EII

Un desafío importante en el diagnóstico de la EII es la distinción entre enfermedad de Crohn y Colitis Ulcerosa. No es infrecuente un error en la identificación de estos dos subtipos y resulta clínicamente importante ya que esto implica diferente manejo a nivel clínico.

Los estudios basados en Inteligencia Artificial en relación a este aspecto sugieren que podría ayudar con gran precisión en relación al diagnóstico o la predicción de riesgo de EII.

Inteligencia Artificial en la evaluación de la gravedad de la EII

La evaluación de la actividad de la enfermedad y la clasificación de la gravedad se pueden lograr mediante puntuaciones validadas de los síntomas clínicos, evaluación de los biomarcadores inflamatorios (Proteína C reactiva, calprotectina fecal) índices de inflamación en la endoscópica y valoración de la histología (o análisis de muestras de tejido intestinal tomados mediante biopsia). Sin embargo estos sistemas de evaluación pueden estar sujetos a pequeñas variaciones debido a las diferencias en la presentación clínica entre los pacientes y a las diferencias de criterios según el médico que realiza la valoración.

La Inteligencia Artificial aplicada a estos sistemas de valoración existentes puede mejorar la precisión y la exactitud en la cuantificación de la gravedad de la enfermedad en la EII.

Inteligencia Artificial en la predicción de la respuesta al tratamiento y resultados clínicos en la EII

Existe un gran arsenal de fármacos para el tratamiento y control de la EII con diferentes mecanismos de acción. Sin embargo, a pesar de las diferentes opciones de tratamiento disponibles, no existen herramientas eficaces para predecir la respuesta de un paciente al tratamiento o bien que pudieran guiar la selección de un tratamiento u otro después de fallar a un fármaco. Además, también existe la necesidad de predecir los resultados clínicos a largo plazo, especialmente en relación a la predicción de aparición de cáncer de colon en estos pacientes.

Los estudios sobre Inteligencia Artificial sugieren que puede desempeñar un papel importante en la predicción de los resultados clínicos y la respuesta a un tratamiento específico de los pacientes de EII. Sin embargo, se necesitan más ensayos clínicos que apoyen el uso de Inteligencia artificial al respecto.

En conclusión, esta revisión de la literatura científica revela que la aplicación de la Inteligencia Artificial ha aumentado de forma significativa en los últimos años.

La Inteligencia Artificial tiene el potencial de mejorar la exactitud y la precisión de la predicción del riesgo y el diagnóstico de la EII, la evaluación de la gravedad de la enfermedad y la predicción de resultados de diferentes tratamientos utilizados en la EII. Actualmente la aplicación de la Inteligencia Artificial se ha limitado a la investigación y no se ha adoptado a la práctica clínica de la vida real.

Se necesitan más estudios que evalúen  la eficacia del uso de la Inteligencia Artificial en la mejora de los resultados clínicos en la EII, antes de su incorporación a la práctica clínica de la vida real.

 

Gubatan J et al. Artificial intelligence applications in inflammatory bowel disease: Emerging technologies and future directions. World J Gastroenterol. 2021 May 7;27(17):1920-1935. doi: 10.3748/wjg.v27.i17.1920.

 

 

 

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