El diagnóstico del cáncer colorrectal se ha basado durante mucho tiempo en procedimientos invasivos y subjetivos. La patente de Apex AI (n.º 10-2021-0025707) presenta un potente sistema impulsado por IA que analiza objetivamente las imágenes de la colonoscopia para predecir los riesgos de cáncer, lo que mejora la precisión, la eficiencia y los resultados de los pacientes. Así es como funciona: Visión general La patente presentada por Apex AI describe un sofisticado sistema diseñado para predecir el riesgo de cáncer colorrectal mediante el análisis de imágenes de colonoscopia utilizando inteligencia artificial (IA). El sistema tiene como objetivo superar las limitaciones de los enfoques diagnósticos tradicionales, como las biopsias y los análisis manuales de imágenes, proporcionando una herramienta diagnóstica más objetiva, precisa y eficiente. Antecedentes técnicos El cáncer colorrectal (CCR) es una afección caracterizada por una proliferación celular descontrolada, que afecta significativamente las funciones corporales. Los métodos diagnósticos convencionales incluyen la biopsia de tejido y las técnicas de imagen (radiografías, resonancias magnéticas, etc.), ambas con limitaciones como la invasividad, la incomodidad del paciente, la posible inexactitud y la alta dependencia de la experiencia clínica. Finalidad de la invención La invención busca abordar estas limitaciones mediante la utilización de IA para analizar imágenes de colonoscopia de manera sistemática, proporcionando evaluaciones cuantitativas de riesgo para el cáncer colorrectal, mejorando así la confiabilidad y accesibilidad del diagnóstico. Componentes del sistema La invención describe un sistema de predicción del riesgo de cáncer colorrectal que comprende tres módulos clave (como se muestra en la página 14): 1. Unidad de análisis de condición base (기저질환 판단부) - Utiliza algoritmos de IA para examinar múltiples imágenes de colonoscopia de varias ubicaciones del colon. - Identifica y diagnostica enfermedades básicas relacionadas con el colon, como la enfermedad inflamatoria intestinal (EII), la enfermedad de Crohn, la colitis ulcerosa, los pólipos, los adenomas de bajo grado y los adenomas de alto grado. 2. Unidad de Análisis de Enfermedades Asociadas (유관질환 분석부) - Analiza la gravedad, la ubicación, el tamaño, el color y la estructura de la superficie de las enfermedades del colon detectadas. - Determina las relaciones entre las enfermedades básicas y otras condiciones asociadas. 3. Unidad de cálculo del riesgo de cáncer colorrectal (대장암 위험성 산출부) - Sintetiza los datos de las unidades de Condición Base y Análisis de Enfermedades Asociadas. - Calcula las puntuaciones de riesgo individuales para cada enfermedad identificada, agregándolas en una puntuación de riesgo de cáncer colorrectal completa final. Metodología El sistema impulsado por IA emplea la siguiente metodología: - Adquisición de imágenes y diagnóstico basado en IA: Adquiere múltiples imágenes de colonoscopia de distintos segmentos de colon (recto, colon sigmoide, colon descendente, colon transverso, colon ascendente, ciego y apéndice). Los algoritmos de IA clasifican la presencia o ausencia de patologías colorrectales. - Análisis integral de patologías: Evalúa las características de la patología (ubicación, gravedad, rasgos visuales) para identificar patrones de enfermedad correlacionados y posibles vías de progresión. - Evaluación cuantitativa del riesgo: calcula las puntuaciones de riesgo para las afecciones identificadas y, en última instancia, presenta un perfil de riesgo agregado de cáncer colorrectal que ayuda a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el diagnóstico y el tratamiento. Ventajas e impacto clínico Esta invención mejora la detección temprana, la precisión diagnóstica y la estratificación del riesgo del cáncer colorrectal, ofreciendo una mejora sustancial sobre los métodos de diagnóstico tradicionales. El enfoque impulsado por la IA reduce significativamente la subjetividad y el error humano, proporciona evaluaciones rápidas y facilita una mejor toma de decisiones clínicas.