Objetivos: El cáncer colorrectal constituye el segundo tipo de neoplasia más frecuente en la población española y europea. Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) ha experimentado un auge en los últimos años siendo cada vez más utilizada en el ámbito médico. Uno de sus usos reportados es la mejora en el diagnóstico de neoplasias, entre ellas; la neoplasia colorrectal, mediante la mejora en la precisión diagnóstica de técnicas colonoscópicas. No obstante, existen escasos estudios sobre la influencia de la IA con respecto al tratamiento. Se pretende evaluar la capacidad de la IA en la toma de decisiones sobre el tratamiento de neoplasias colorrectales.

Métodos: Se diseña un estudio observacional retrospectivo de concordancia incluyendo a 40 pacientes presentados en comité de tumores colorrectales en 2024. Se compara la decisión tomada en el comité de expertos con respecto a la decisión que tomaría la IA utilizando para ello las herramientas de ChatGPT y Deepseek.

Resultados: La edad media de los pacientes incluidos fue de 64 años. Un 35% fueron mujeres y un 65% varones. El 55% de los pacientes tuvieron una neoplasia de origen colónico, el 30% rectal y el 12,5% anal incluyendo un paciente con una neoplasia en una anastomosis ileocólica previa. El ECOG de los pacientes incluidos varió de 0 a 3 con un ECOG superior a 1 en el 7,5% de los casos. Existe un 75% de concordancia entre la primera decisión tomada por el comité de tumores y chat GPT y un 67,5% de concordancia siendo comparado con DeepSeek con un 77,5% de concordancia entre ambas IA. En cuestión al tipo de cirugía indicada, ChatGPT establece una concordancia con el comité del 84% mientras que DeepSeek un 90,9% con un 83,3% de concordancia entre ambas plataformas. En pacientes sometidos a intervención quirúrgica, existe un 90% de concordancia entre la decisión del comité tras los resultados anatomopatológicos y ChatGPT, con un 80% de concordancia si se compara con DeepSeek y un 90% entre ambas plataformas. Existe una relación estadísticamente significativa entre el estado funcional de un paciente (ECOG) y la concordancia establecida entre el comité de tumores y ChatGPT con una p = 0,035. Además, se establece una relación lineal de forma que a medida que el ECOG empeora, la concordancia disminuye significativamente (p = 0,005). En el caso de DeepSeek, también existe una relación estadísticamente significativa entre el ECOG y la concordancia de la decisión de DeepSeek con el comité p = 0,047. No obstante, la relación no es fuertemente lineal p = 0,101.

Conclusiones: Existe una alta concordancia entre las decisiones tomadas en los comités de tumores de expertos con respecto a la decisión tomada por una inteligencia artificial. No obstante, su uso se ve influido por el estado funcional del paciente disminuyendo la concordancia conforme el estado funcional se deteriora. Por ello, aunque la IA pueda servir de ayuda, el factor humano continúa siendo indispensable especialmente para aquellos pacientes en los que el estado funcional deteriorado influye en el tipo de decisión tomada.