Aplicación de IA basada en la nube para la prevención del cáncer colorrectal: Mejora de la detección de lesiones clínicamente significativas sin comprometer la seguridad y la eficiencia del flujo de trabajo

TOKIO, JAPÓN - 3 de febrero de 2026 (NEWMEDIAWIRE) - Olympus Corporation (Olympus), una empresa global de MedTech comprometida con hacer que la vida de las personas sea más saludable, segura y plena, anunció hoy la publicación del Estudio EAGLE1 - un estudio multicéntrico aleatorizado controlado que evalúa el dispositivo CADDIE™, la primera aplicación basada en la nube de Detección Asistida por Computadora (CADe) para la detección de pólipos en tiempo real durante la colonoscopia que cuenta con la autorización de la FDA y la marcado CE. El software CADDIE es la primera solución introducida como parte del Ecosistema de Endoscopia Inteligente OLYSENSE™.

El estudio indica que la IA desplegada en la nube puede ayudar a los endoscopistas a detectar las lesiones que más importan para prevenir la progresión al cáncer2-5 - adenomas grandes, particularmente aquellos de morfología plana, y lesiones serradas sésiles (SSLs) - sin interrumpir la seguridad o el flujo de trabajo. El estudio ha sido publicado en npj Digital Medicine.1

Resumen del Estudio EAGLE

El estudio EAGLE (Evaluación de la IA para la detección de Lesiones Gastrointestinales en Endoscopia) se realizó en ocho centros en cuatro países europeos6, y su análisis principal involucró a 841 pacientes y 22 endoscopistas que realizaron colonoscopias de cribado y vigilancia. Los pacientes fueron asignados aleatoriamente a colonoscopia estándar o colonoscopia asistida por CADDIE.

Hallazgos Clave

• Mejora en la detección de lesiones de alto riesgo y difíciles de detectar
  En pacientes de cribado y vigilancia, el uso de la aplicación CADDIE™ se asoció en este estudio con un aumento absoluto del 7.3% en la tasa de detección de adenomas (ADR), en comparación con la colonoscopia estándar. Además, se observaron en este estudio aumentos relativos significativos en las lesiones detectadas por colonoscopia para subtipos de lesiones clínicamente relevantes: 93% para adenomas grandes (>10 mm), 57% para adenomas no polipoides y 230% para SSLs.
• Despliegue en tiempo real basado en la nube factible y eficiente
  El sistema demostró rendimiento en tiempo real y eficiencia operativa en diversos entornos de prueba.

Clínicamente Relevante por Diseño

La aplicación CADDIE™ está entrenada en un conjunto de datos enriquecido con lesiones clínicamente relevantes y difíciles de detectar, incluyendo lesiones serradas sésiles (SSLs) planas y pólipos grandes (≥10 mm).

Las lesiones con morfología sésil o plana son difíciles de detectar y pueden albergar patología clínicamente relevante. Las SSLs, en particular, son lesiones de alto riesgo cuya detección es crítica para reducir el riesgo de cáncer colorrectal post-colonoscopia3-4. La capacidad de detectar SSLs de manera confiable se ve cada vez más como una consideración de calidad crítica en la colonoscopia7. Este estudio demuestra una mayor detección de lesiones clínicamente relevantes y ningún aumento en resecciones innecesarias, abordando algunas de las preocupaciones planteadas en guías recientes8-9.

¿Por qué importa la nube?

La aplicación CADDIE™ aprovecha una arquitectura en la nube que utiliza controles de seguridad estándar de la industria. El despliegue en la nube ofrece a los hospitales flexibilidad, reduciendo la dependencia del hardware y permitiendo modelos de adquisición basados en suscripción. Este enfoque puede democratizar el acceso a herramientas avanzadas de IA y sienta las bases para futuras aplicaciones de IA en endoscopia.

Perspectivas de Expertos

"Este estudio marca un cambio fundamental en la traducción clínica de la endoscopia asistida por IA", dijo Rawen Kader, Investigador Principal del Estudio EAGLE e Investigador GI en University College London. "El despliegue en la nube puede eliminar las barreras de hardware y dar a los hospitales acceso a las últimas innovaciones en IA, lo que tiene el potencial de mejorar la detección de las lesiones que más importan para reducir el riesgo de cáncer colorrectal."

"La publicación del estudio EAGLE en una revista de alto impacto como npj Digital Medicine es un momento crucial para Olympus, apoyando la adopción clínica del dispositivo CADDIE™ como una solución de IA que puede mejorar la detección de lesiones clínicamente relevantes sin comprometer la seguridad o la eficiencia", dijo Miquel Àngel García, Vicepresidente Ejecutivo y Gerente General, Unidad de Negocio Gastrointestinal, Olympus Corporation.

"El estudio EAGLE demuestra cómo la IA basada en la nube puede traducirse en endoscopia de rutina a gran escala", dijo Peter Mountney, CEO de Odin Vision y Vicepresidente, Unidad de IA, Olympus Corporation. "Al entregar IA en tiempo real a través de la nube, podemos ayudar a acelerar la innovación y permitir que hospitales de todo el mundo se beneficien de nuestras últimas tecnologías basadas en evidencia para apoyar a los clínicos y mejorar la calidad de la atención."

Para acceder al estudio completo del Estudio EAGLE, visite: www.nature.com/articles/s41746-025-02270-1

Declaración de Equilibrio Justo

El gastroenterólogo es responsable de revisar las áreas sospechosas de pólipo de CADDIE y confirmar la presencia o ausencia de un pólipo basándose en su propio juicio médico.

CADDIE no está destinado a reemplazar una evaluación completa del paciente, ni está destinado a ser utilizado para hacer una interpretación primaria de procedimientos endoscópicos, diagnóstico médico o recomendaciones de tratamiento/curso de acción para pacientes. El dispositivo de detección asistida por computadora CADDIE está limitado para su uso solo con imágenes de endoscopia de luz blanca estándar.

1. Kader R, Hassan C, Lanas Á, et al. A novel cloud-based artificial intelligence for real-time detection of colorectal neoplasia – a randomized controlled trial (EAGLE). npj Digit.l Med.. Publicado en línea el 26 de diciembre de 2025. https://doi.org/10.1038/s41746-025-02270-1
2. Nguyen LH, Goel A, Chung DC. Pathways of Colorectal Carcinogenesis. Gastroenterology. 2020;158(2):291-302. doi:10.1053/j.gastro.2019.08.059
3. Anderson JC, Hisey W, Mackenzie TA, et al. Clinically significant serrated polyp detection rates and risk for postcolonoscopy colorectal cancer: data from the New Hampshire Colonoscopy Registry. Gastrointest Endosc. 2022;96(2):310-317. doi:10.1016/j.gie.2022.03.001
4. Toledo DEFWMv, IJspeert JEG, Bossuyt PMM, et al. Serrated polyp detection and risk of interval post-colonoscopy colorectal cancer: a population-based study. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2022;7(8):747-754. doi:10.1016/s2468-1253(22)00090-5
5. Soetikno RM. Prevalence of Nonpolypoid (Flat and Depressed) Colorectal Neoplasms in Asymptomatic and Symptomatic Adults. JAMA. 2008;299(9):1027. doi:10.1001/jama.299.9.1027
6. Italia, Alemania, España, Polonia
7. Rex DK, Anderson JC, Butterly LF, et al. Quality indicators for colonoscopy. Gastrointest Endosc. 2024;100(3):352-381. doi:10.1016/j.gie.2024.04.2905
8. Bretthauer M, Ahmed J, Antonelli G, et al. Use of computer-assisted detection (CADe) colonoscopy in colorectal cancer screening and surveillance: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Position Statement. Endoscopy. Publicado en línea 2025:. doi:10.1055/a-2543-0370
9. Sultan S, Shung DL, Kolb JM, et al. AGA Living Clinical Practice Guideline on Computer-Aided Detection–Assisted Colonoscopy. Gastroenterology. 2025;168(4):691-700. doi:10.1053/j.gastro.2025.01.002

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