Endoscopia avanzada · Tecnología
Inteligencia artificial en endoscopia: qué aporta de verdad en 2027
Detecta más pólipos, eso está probado. Pero lo interesante es lo que todavía no ha demostrado, y el debate que se ha abierto entre los propios endoscopistas.
Dr. Pedro de María · Aparato Digestivo
Publicado el 8 de junio de 2025
Actualizado el 28 de agosto de 2026
~16 min
16 referencias (PubMed y posicionamientos ESGE)
La inteligencia artificial ya está en muchas salas de endoscopia y hace una cosa muy concreta: señala en la pantalla, en tiempo real, zonas que podrían ser un pólipo. Funciona: en el conjunto de 28 ensayos aleatorizados aumenta un 20% la detección de adenomas y reduce a la mitad los que se escapan.
Ahora la parte que casi nadie cuenta: ese aumento se concentra en las lesiones más pequeñas, no en las avanzadas, y todavía no está demostrado que reduzca los casos ni las muertes por cáncer de colon. Además, en 2025 apareció un estudio incómodo que sugiere que el uso continuado podría atrofiar la habilidad del endoscopista cuando trabaja sin ella.
+20%
más adenomas detectados con IA (28 ensayos aleatorizados)
−55%
de adenomas que se escapan en la exploración
Sin probar
que eso se traduzca en menos cáncer de colon
Actualización de agosto de 2026. Reescribí este artículo por completo: la versión original era de junio de 2025 y el campo ha cambiado mucho desde entonces. Se han incorporado los grandes ensayos y metaanálisis publicados desde entonces, el debate sobre el deskilling y el nuevo currículo formativo de la Sociedad Europea de Endoscopia Digestiva, con las 16 referencias verificadas que antes no había.
Cuando escribí la primera versión de este artículo, en 2025, la inteligencia artificial en endoscopia era sobre todo una promesa entusiasta. Poco más de un año después tenemos algo mucho mejor: datos. Y los datos son más matizados —y más interesantes— que la promesa. Te cuento lo que sabemos hoy, incluido lo que no encaja en el relato optimista.
1Parte 1 de 6
Qué hace exactamente la IA en una endoscopia
Conviene bajar el concepto a tierra, porque «inteligencia artificial» suena a mucho más de lo que es. En la sala de endoscopia hay hoy dos familias de sistemas:
- CADe (detección). Analiza el vídeo en tiempo real y dibuja un recuadro sobre lo que podría ser un pólipo. Es la que está extendida. No decide nada: llama tu atención.
- CADx (caracterización). Va un paso más allá e intenta predecir si la lesión es o no tumoral mirando su superficie y sus vasos, sin necesidad de quitarla y analizarla.1
Hay además una tercera línea, menos vistosa pero muy práctica: sistemas que vigilan la calidad de la exploración, por ejemplo evaluando si el colon está bien limpio o si se ha revisado todo el trayecto. 2
Idea clave: lo que hay hoy en las salas no es una máquina que diagnostica, sino un detector de atención. Señala dónde mirar. Quien mira, valora y decide sigue siendo el médico.
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Lo que dice la evidencia: sí, detecta más
Aquí la respuesta es clara y positiva. El metaanálisis más completo reunió 28 ensayos aleatorizados con 23.861 pacientes y encontró que la colonoscopia asistida por IA:
- Aumenta la tasa de detección de adenomas un 20% (RR 1,20; IC 95% 1,14-1,27).
- Reduce un 55% los adenomas que se pasan por alto (RR 0,45; IC 95% 0,37-0,54).
- Alarga la retirada del endoscopio solo 0,15 minutos, es decir, unos 9 segundos.
- Funciona igual de bien en manos expertas (RR 1,19), lo cual no era evidente.
- 3
En la práctica real también se sostiene. El ensayo británico COLO-DETECT, hecho en 12 hospitales del sistema público con 2.032 pacientes, encontró más adenomas por procedimiento (1,56 frente a 1,21) y una detección del 56,6% frente al 48,4%, sin más complicaciones. 4 Por transparencia: ese ensayo estuvo financiado por Medtronic, fabricante del sistema evaluado, algo que conviene tener presente al leer sus resultados.
Hay un detalle metodológico que merece la pena conocer: los resultados dependen bastante de cómo se diseñe el estudio 5 y los beneficios observados en ensayos controlados tienden a encogerse en la práctica clínica del día a día, en parte porque en un ensayo el endoscopista se sabe observado y rinde más. 6
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El límite incómodo: más adenomas no es lo mismo que menos cáncer
Esta es la parte que rara vez aparece en los titulares, y es la más importante. Cuando se mira qué se detecta de más, aparece un matiz decisivo: el aumento se debe principalmente a lesiones diminutas, y no hubo diferencia significativa en la detección de adenomas avanzados, que son precisamente los que tienen capacidad de convertirse en cáncer. Tampoco mejoró la detección de lesiones serradas. 3
Y hay un coste: el uso de IA se asoció a un 39% más de resecciones de lesiones que resultaron no ser tumorales. Es decir, se quitan más cosas que no hacía falta quitar, con el pequeño riesgo y el gasto que eso conlleva. 3
La pregunta del millón, sin respuesta todavía
Una revisión de 2025 lo dice sin rodeos: pese a su potencial, la eficacia de la IA para reducir la incidencia y la mortalidad del cáncer colorrectal sigue sin demostrarse, y advierte además del riesgo de sobrediagnóstico. Hacen falta estudios grandes con seguimiento largo para saberlo. 2 No es un motivo para descartarla —detectar más adenomas es razonablemente un buen sustituto— pero sí para no vender la moto.
Un dato que ilustra bien los límites: el ensayo TIMELY, internacional y liderado desde España, probó la IA en personas con síndrome de Lynch (alto riesgo hereditario de cáncer de colon) y no encontró ninguna mejora: 0,64 adenomas por colonoscopia en ambos grupos. Su conclusión fue que en esta población la piedra angular sigue siendo una técnica meticulosa. 7 Si te interesa el fondo del asunto, aquí explico qué riesgo tiene realmente un pólipo de convertirse en cáncer.
En el lado optimista, un estudio de modelización estimó que implantar IA en el cribado poblacional podría prevenir cada año en Estados Unidos unos 7.194 casos y 2.089 muertes adicionales por cáncer colorrectal, ahorrando dinero al sistema. Es una simulación, no una observación: útil para orientar decisiones, no para darlo por hecho. 8
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La pregunta de 2027: ¿nos está atrofiando?
Este es el gran debate abierto, y nació de un estudio publicado en 2025 que sacudió a la comunidad endoscópica. En cuatro centros de Polonia compararon cómo hacían los endoscopistas las colonoscopias sin IA, antes y después de haberse acostumbrado a trabajar con ella. El resultado incomodó a todo el mundo: la detección de adenomas en las colonoscopias sin IA cayó del 28,4% al 22,4%, una diferencia absoluta de 6 puntos. 9 Es el fenómeno que se ha bautizado como deskilling: dependes tanto del asistente que pierdes filo cuando no lo tienes.
Ahora bien, sería deshonesto contarte solo esa mitad. Es un estudio observacional y retrospectivo, no un ensayo, y otros trabajos no lo confirman. Un estudio prospectivo de 2026 con 13 endoscopistas y 5.013 colonoscopias midió justo eso —fase sin IA, fase con IA, fase después de retirarla— y no observó atrofia alguna: al retirar la IA, el rendimiento volvió al punto de partida. Sí vio, en cambio, que la IA ayuda temporalmente a los menos experimentados mientras la usan. 10 El debate sigue vivo en las revistas de la especialidad. 11
La respuesta profesional: formación, no fe ciega
La Sociedad Europea de Endoscopia Digestiva (ESGE) publicó en 2026 un currículo formativo específico para usar IA con seguridad. Sus recomendaciones clave dicen mucho de por dónde va el consenso: asegurar primero la competencia en endoscopia estándar, entender los fundamentos de la IA, reconocer los sesgos cognitivos de la interacción entre persona y máquina, evitar la dependencia excesiva en las decisiones clínicas y monitorizar continuamente los indicadores de calidad. 12
Idea clave: el riesgo real no es que la máquina sustituya al médico, sino que el médico deje de mirar con la misma intensidad porque confía en que la máquina ya está mirando.
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Más allá del colon
Casi toda la evidencia sólida está en la colonoscopia, pero hay tres frentes avanzando:
- Dejar pólipos diminutos sin quitar. El ensayo italiano PRACTICE comparó quitar todos los pólipos frente a dejar in situ los diminutos del recto-sigma que la IA clasificaba como no tumorales. La estrategia resultó no inferior (detección de adenomas 44,7% frente a 46,5%) y sin complicaciones. Podría ahorrar polipectomías innecesarias.13
- Esófago de Barrett. Hay sistemas para detectar displasia precoz, un terreno donde el ojo humano falla con frecuencia; el reto actual es que funcionen fuera del laboratorio donde se entrenaron.14 Sobre esto escribí aquí: riesgo de cáncer en el esófago de Barrett.
- Estómago. Ayuda a detectar y caracterizar lesiones premalignas y cáncer gástrico precoz, donde seleccionar bien al paciente decide si la resección endoscópica será curativa.15
- Cápsula endoscópica. Quizá el uso más redondo: una cápsula genera más de 50.000 imágenes por estudio y revisarlas es agotador. Herramientas ya disponibles reducen mucho el tiempo de lectura seleccionando las imágenes relevantes, aunque hay que vigilar los falsos negativos.16
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Qué significa esto para ti (y qué preguntar)
Si vas a hacerte una colonoscopia, la IA es una buena noticia: suma, no resta, y apenas alarga la prueba. Pero no es la pregunta más importante que puedes hacer. Lo que más determina la calidad de tu colonoscopia sigue siendo humano y organizativo.
Cuatro preguntas que sí importan
- ¿Cuál es vuestra tasa de detección de adenomas? Es el indicador de calidad. Un centro que la mide es un centro que se toma en serio la calidad.
- ¿Cuánto tiempo se dedica a revisar el colon al retirar? Por debajo de 6 minutos se escapan lesiones, con IA y sin ella.
- ¿Cómo preparo bien el intestino? Una preparación deficiente arruina la prueba: ninguna tecnología ve a través de restos.
- ¿Usáis sistemas de IA, y cuáles? Buena pregunta, pero la cuarta, no la primera.
Desarrollo estos criterios en colonoscopia con criterios de calidad y te doy los 10 consejos esenciales si te van a hacer una.
Mitos y realidades
Los cinco que más me encuentro cuando sale este tema en consulta.
Mito: «La IA acabará sustituyendo al endoscopista»
Realidad: los sistemas actuales señalan, no deciden, y no extirpan nada. La preocupación del sector va en dirección contraria: la ESGE dedica su currículo de 2026 precisamente a evitar la dependencia excesiva de la máquina.12
Mito: «Con IA ya no se escapa nada»
Realidad: reduce los adenomas que se escapan un 55%, no un 100%.3 Y en pacientes con síndrome de Lynch, un ensayo internacional no encontró ninguna mejora.7
Mito: «Si detecta más pólipos, salva más vidas»
Realidad: es lo lógico, pero aún no está demostrado. Lo que más aumenta son las lesiones diminutas, sin mejora significativa en las avanzadas, y el efecto sobre incidencia y mortalidad sigue sin probarse.23
Mi enfoque en consulta
Mi postura sobre la IA es la de un entusiasta prudente. La uso y me parece un avance real: una segunda mirada que no se cansa al final de una jornada larga tiene todo el sentido. Pero tengo muy presente el estudio polaco, porque describe una tentación humana muy reconocible: relajar la atención cuando crees que otro está vigilando.
Por eso mi forma de trabajar no ha cambiado con la IA: tiempo de retirada generoso, revisión sistemática de todos los segmentos, buena preparación e insistencia en las técnicas de exposición de la mucosa. La IA suma encima de eso. Nunca en lugar de eso. Y cuando hay que quitar una lesión compleja, ahí ya no hay algoritmo que valga: es técnica pura.
Consulta presencial u online, y colonoscopia en Madrid con criterios de calidad.
Para seguir leyendo
Una reflexión personal
He reescrito este artículo entero porque el de 2025 se había quedado viejo, y sobre todo porque era demasiado optimista. En tecnología médica el entusiasmo llega siempre antes que los datos, y los datos casi siempre traen matices. Que la inteligencia artificial detecte más pólipos es un hecho; que eso acabe evitando cánceres es una expectativa razonable pero todavía no demostrada. Contarte la diferencia entre esas dos cosas me parece parte del trabajo.
Preguntas frecuentes
¿La inteligencia artificial va a sustituir al endoscopista?
No, y el debate profesional va justo en la dirección contraria. Los sistemas actuales solo señalan zonas sospechosas en la pantalla: no deciden, no extirpan y no interpretan el conjunto del caso. La preocupación real entre los especialistas no es que la máquina nos sustituya, sino que nos acostumbremos demasiado a ella. Por eso la Sociedad Europea de Endoscopia Digestiva publicó en 2026 un plan de formación cuyos puntos clave incluyen mantener la competencia en endoscopia estándar, reconocer los sesgos de la interacción entre persona y máquina y evitar la dependencia excesiva de la inteligencia artificial al tomar decisiones clínicas. 12
¿Es mejor una colonoscopia con inteligencia artificial? ¿Debo pedirla?
La inteligencia artificial ayuda: en el conjunto de 28 ensayos aleatorizados aumenta la detección de adenomas alrededor de un 20% y reduce a la mitad los que se escapan, alargando la prueba solo unos segundos. Pero no es lo primero que deberías preguntar. Pesa mucho más quién te hace la prueba y con qué calidad: la tasa de detección de adenomas del endoscopista, el tiempo que dedica a revisar el colon y lo bien preparado que esté el intestino. Una colonoscopia excelente sin inteligencia artificial es mejor que una mediocre con ella. 3
Si la inteligencia artificial detecta más pólipos, ¿evita más cánceres de colon?
Es la pregunta clave y, a día de hoy, la respuesta honesta es que todavía no está demostrado. Lo que sabemos es que detecta más adenomas, pero ese aumento se concentra en las lesiones más pequeñas, y no se ha visto una mejora significativa en la detección de adenomas avanzados, que son los que de verdad pueden malignizar. Que eso se traduzca en menos casos de cáncer de colon y menos muertes sigue sin probarse, y hará falta seguir a muchos pacientes durante años para saberlo. 2
¿Qué pasa con las imágenes de mi endoscopia si se usa inteligencia artificial?
Los sistemas que se usan hoy en la sala analizan la imagen en tiempo real para señalar lesiones durante la prueba, y son productos sanitarios con marcado regulatorio, sujetos a la normativa de protección de datos. Tus imágenes forman parte de tu historia clínica y su uso para cualquier otro fin, como entrenar algoritmos o investigar, requiere una base legal específica y, según el caso, tu consentimiento. Es una pregunta legítima: puedes plantearla en tu centro y deben poder explicarte qué sistema usan y qué se hace con las imágenes. 1
Referencias (pinchables)
- Messmann H, Bisschops R, Antonelli G, et al. Expected value of artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Position Statement. Endoscopy (2022). PMID: 36270318 (se abre en una pestaña nueva)
- Misawa M, Kudo SE. Current Status of Artificial Intelligence Use in Colonoscopy. Digestion (2025). PMID: 39724867 (se abre en una pestaña nueva)
- Makar J, Abdelmalak J, Con D, et al. Use of artificial intelligence improves colonoscopy performance in adenoma detection: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc (2025). PMID: 39216648 (se abre en una pestaña nueva)
- Seager A, Sharp L, Hampton JS, et al. Polyp detection with colonoscopy assisted by the GI Genius artificial intelligence endoscopy module compared with standard colonoscopy in routine colonoscopy practice (COLO-DETECT): a multicentre, open-label, parallel-arm, pragmatic randomised controlled trial. Lancet Gastroenterol Hepatol (2024). PMID: 39153491 (se abre en una pestaña nueva)
- Lee MCM, Parker CH, Liu LWC, et al. Impact of study design on adenoma detection in the evaluation of artificial intelligence-aided colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Gastrointest Endosc (2024). PMID: 38272274 (se abre en una pestaña nueva)
- Bae JH, et al. Understanding the discrepancy in the effectiveness of artificial intelligence-assisted colonoscopy: from randomized controlled trials to clinical reality. Clin Endosc (2024). PMID: 39623932 (se abre en una pestaña nueva)
- Ortiz O, Rivero-Sánchez L, Jung G, et al. An artificial intelligence-assisted system versus white light endoscopy alone for adenoma detection in individuals with Lynch syndrome (TIMELY): an international, multicentre, randomised controlled trial. Lancet Gastroenterol Hepatol (2024). PMID: 39033774 (se abre en una pestaña nueva)
- Areia M, Mori Y, Correale L, et al. Cost-effectiveness of artificial intelligence for screening colonoscopy: a modelling study. Lancet Digit Health (2022). PMID: 35430151 (se abre en una pestaña nueva)
- Budzyń K, Romańczyk M, Kitala D, et al. Endoscopist deskilling risk after exposure to artificial intelligence in colonoscopy: a multicentre, observational study. Lancet Gastroenterol Hepatol (2025). PMID: 40816301 (se abre en una pestaña nueva)
- Pedersen TA, et al. Learning and deskilling effects of artificial intelligence in colonoscopy among endoscopists with different levels of experience: a pragmatic, prospective trial. Endoscopy (2026). PMID: 42235541 (se abre en una pestaña nueva)
- Weinberg DS, et al. Upskilling, Deskilling, or Never Skilling: Who Benefits From Artificial Intelligence in Colonoscopy? Gastroenterology (2026). PMID: 42250888 (se abre en una pestaña nueva)
- Mori Y, et al. Curriculum for safe and effective use of artificial intelligence in endoscopy: European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) Position Statement. Endoscopy (2026). PMID: 41338282 (se abre en una pestaña nueva)
- Antonelli G, Hassan C, Spadaccini M, et al. Safety of artificial intelligence-assisted optical diagnosis for leaving colorectal polyps in situ during colonoscopy (PRACTICE): a non-inferiority, randomised controlled trial. Lancet Gastroenterol Hepatol (2025). PMID: 40914178 (se abre en una pestaña nueva)
- de Groof AJ, et al. Artificial intelligence (AI) systems for detection of Barrett's neoplasia: time to bridge domain gaps and explore human-AI interaction. Endoscopy (2024). PMID: 38889749 (se abre en una pestaña nueva)
- Gonçalves N, et al. Early diagnosis of gastric cancer: Endoscopy and artificial intelligence. Best Pract Res Clin Gastroenterol (2025). PMID: 40451638 (se abre en una pestaña nueva)
- Casanova Rimer G, et al. Artificial intelligence and capsule endoscopy. Rev Esp Enferm Dig (2026). PMID: 41848084 (se abre en una pestaña nueva)
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