Este whitepaper de Arkangel AI es una revisión narrativa de 18 fuentes seleccionadas sobre inteligencia artificial en gastroenterología y hepatología: diez estudios clínicos o técnicos, cinco marcos de implementación y gobernanza, y tres fuentes institucionales. Abarca colonoscopia, endoscopia alta y por cápsula, fibrosis hepática, carcinoma hepatocelular y revisión de remisiones a especialistas, y clasifica cada tarea según la madurez de su evidencia, desde el desarrollo hasta la implementación rutinaria.
La colonoscopia asistida por computador es la aplicación más madura, pero sus desenlaces son de detección y de flujo de trabajo, no de mortalidad ni de incidencia de cáncer, y las guías de la AGA y la ESGE de 2025 difieren al respecto. La evidencia regional es limitada: un estudio brasileño de 305 colonoscopias de tamizaje halló una detección de adenomas de 48.2% con IA frente a 57.0% sin ella, sin diferencia significativa, y un sistema colombiano alcanzó una sensibilidad macro de 85.5% y una especificidad de 98.8% al clasificar 13 regiones gástricas, lo que no equivale a detectar cáncer. Un modelo brasileño de remisiones logró una exactitud de 0.716 en cinco especialidades. Los autores recomiendan empezar por tareas acotadas, validación local y revisión humana. Es un whitepaper, sin revisión por pares.
