Edición Médica

Martín Gómez, jefe del Servicio de Gastroenterología del HUN.

Redacción. Bogotá
Con el objetivo de reducir los altos índices de mortalidad por cáncer gástrico, un equipo del Hospital Universitario Nacional (HUN) ha desarrollado GastroHUN, el primer repositorio estandarizado de imágenes y videos endoscópicos del estómago, diseñado para entrenar algoritmos de inteligencia artificial (IA) en la detección de lesiones premalignas.
 
Según cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer gástrico ha causado 660.000 muertes y más de 960.000 nuevos casos en 2022, en parte debido a la dificultad para identificar lesiones en etapas tempranas. Al respecto, Martín Gómez, jefe del Servicio de Gastroenterología del HUN, ha explicado que la tasa de omisión durante las endoscopias puede llegar hasta el 25 por ciento si no se siguen protocolos rigurosos.
 
Para hacer frente a este desafío, GastroHUN ha proporcionado una base de datos única que incluye registros endoscópicos de 387 pacientes, siguiendo el protocolo japonés de Kenshi Yao, considerado uno de los más efectivos para la detección precoz. Las imágenes abarcan 22 regiones anatómicas del estómago y fueron curadas mediante un riguroso sistema de etiquetado cuádruple ciego, lo que garantiza su confiabilidad para entrenar modelos con altos estándares clínicos.
 
Además, la base de datos se encuentra acompañada por modelos preentrenados de aprendizaje profundo como ConvNeXt, ResNet y Transformers, alcanzando hasta un 88 por ciento de precisión en la clasificación automática de regiones gástricas. Este desarrollo no solo busca mejorar la precisión diagnóstica, sino también democratizar el acceso a exámenes de alta calidad, especialmente en zonas rurales o con escasos especialistas.

GastroHUN contiene imágenes y videos de 387 pacientes registrados por expertos en gastroenterología.

La iniciativa ha sido avalada por el Comité de Ética del HUN, cuenta con consentimiento informado de los pacientes, y fue publicada en la revista Nature Scientific Data, junto al código y modelos disponibles en GitHub, lo que la convierte en un recurso de acceso abierto para investigadores de todo el mundo.
 
Actualmente, el equipo trabaja en la creación de GastroVAR, una aplicación en tiempo real que ofrecerá retroalimentación al gastroenterólogo durante la endoscopia, como parte de un proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación en el departamento de Nariño.
 
“Este es apenas el inicio”, ha afirmado Gómez y agregó: “queremos que la inteligencia artificial no solo aumente la capacidad diagnóstica, sino que también contribuya a cerrar brechas en salud pública”.
 
Para los profesionales de la salud en Colombia, GastroHUN representa una oportunidad concreta de integración entre ciencia, tecnología y práctica clínica, marcando un hito regional en la prevención del cáncer gástrico con enfoque en equidad y calidad diagnóstica.

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