Introducción: La inteligencia artificial puede mejorar tiempos de lectura y tasa de detección de lesiones en estudios de intestino delgado por cápsula endoscópica.

Objetivos: Comparar la lectura con inteligencia artificial (LIA) de la cápsula Navicam (AnX Robotica) con la lectura convencional (LC) de la cápsula Pillcam (Medtronic).

Métodos: Ensayo clínico prospectivo de comparación entre LIA y LC (estudio de no inferioridad). Se administraron las 2 cápsulas endoscópicas en el mismo paciente en orden aleatorizado con 60 minutos de intervalo. Se realizaron LIA y LC por dos investigadores expertos independientes. Se valoraron rendimiento diagnóstico (porcentaje de lesiones compatibles con la indicación a la prueba), precisión diagnóstica y tiempos de lectura de la LIA con respecto a LC (gold standard). Para los casos discordantes la presencia/ausencia de hallazgos fue confirmada por expertos.

Resultados: Se incluyeron 20 pacientes (12 mujeres, edad mediana 60 años ± 10). La tasa de pruebas completas con Navicam y Pillcam fue del 100% y 95% (p = 1). El rendimiento diagnóstico por LIA y LE fue del 80% y 90% (p = 1). Las dos lecturas concordaron en el 90% de los casos (k de Cohen 0,62). En el análisis por paciente la LIA presentó sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo (VPP), valor predictivo negativo (VPN) y precisión diagnóstica del 83,33%, 100%, 100%, 50%, y 85,71%, respectivamente. En el análisis por lesión la LIA mostró sensibilidad, sensibilidad, especificidad, VPP, VPN y precisión diagnóstica del 87,14%, 100%, 100%, 25%, y 87,67%, respectivamente. El tiempo de lectura mediano fue de 3,2 minutos (3,9) con LIA y 27,5 minutos (9,4) con LE (p < 0,001).

Conclusiones: La lectura realizada por inteligencia artificial con Navicam presenta elevada concordancia con la lectura estándar con Pillcam. La inteligencia artificial demuestra elevada sensibilidad y especificidad, aunque el escaso VPN no permite confiar únicamente en esta técnica.