Impacto de la colonoscopia con modelos integrados de inteligencia artificial en pacientes con sospecha de cáncer colorrectal

• Autores: Gabriela Conde Botelho, Pablo Muñoz Jaramillo, Edgar Germán Junca Burgos, Guihovany Alberto García Casilimas
• Localización: Revista Colombiana de Cirugía, ISSN-e 2619-6107, ISSN 2011-7582, Vol. 41, Nº. 3, 2026, págs. 579-588
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Impact of colonoscopy with integrated artificial intelligence models in patients with suspected colorectal cancer
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    Introducción. El cáncer colorrectal representa uno de los principales cánceres a nivel mundial. La mejor estrategia para reducir la mortalidad consiste en la detección temprana y la remoción de lesiones precancerosas (LPC) mediante la colonoscopia, la cual es operador dependiente. Recientemente se ha incorporado la inteligencia artificial (IA) con el fin de minimizar al máximo la omisión de lesiones, los errores y sesgos del operador. El objetivo de esta revisión no sistemática de la literatura fue determinar el impacto del uso de la IA en pacientes llevados a colonoscopia.

    Métodos. Se hizo una búsqueda en PubMed con los términos artificial intelligence AND colorectal cancer AND colonoscopy y se filtró por metaanálisis, disponibilidad gratuita y publicación entre 2020 y 2025. Se hizo otra búsqueda en Google Scholar de literatura latinoamericana.

    Resultados. Se obtuvieron 11 metaanálisis, que fueron tenidos en cuenta en su totalidad. Estos analizaron estudios donde compararon el desempeño medido en indicadores de calidad de la colonoscopia con y sin uso de la IA. No se encontraron estudios desarrollados en Latinoamérica. La evidencia de los diferentes metaanálisis respalda el uso de IA como apoyo en las colonoscopias para la detección de LPC, tanto para expertos como para inexpertos. No se encontró un cambio en la duración del procedimiento.

    Conclusión. La aplicación de IA como asistencia en las colonoscopias incrementa significativamente la detección de LPC, independientemente de sus características. Sin embargo, es un campo en formación, por lo que se debe seguir estudiando su aplicación en el contexto clínico y latinoamericano.

  • English

    Introduction. Colorectal cancer is one of the leading cancer worldwide. The best strategy for reducing mortality is the early detection and removal of precancerous lesions (PCL) through colonoscopy, a procedure that is operatordependent. Artificial intelligence (AI) has recently been incorporated to minimize missed lesions, operator errors, and bias. The objective of this non-systematic literature review was to determine the impact of AI use in patients undergoing colonoscopy.

    Methods. A search was conducted in PubMed using the terms artificial intelligence AND colorectal cancer AND colonoscopy, and was filtered by meta-analysis, free availability and publication between 2020 and 2025. Another search was conducted in Google Scholar for Latin American literature.

    Results. Eleven meta-analyses were obtained and included in their entirety. These analyzed studies compare performance measured by colonoscopy quality indicators with and without the use of AI. No studies conducted in Latin America were found. The evidence from the various meta-analyses supports the use of AI to assist in colonoscopies for the detection of PCL, for both experienced and inexperienced practitioners. No change in procedure duration was found.

    Conclusion. The application of AI to assist in colonoscopies significantly increases the detection of PCL, regardless of its characteristics. However, it is a developing field, and its application in clinical and Latin American contexts should continue to be studied.