Resumen: En colonoscopia, la mayor parte del esfuerzo investigador en inteligencia artificial (IA) se centra en la detección automática de pólipos u otras patologías. Sin embargo, la localización en el colon y la navegación a través del mismo dependen por completo de la experiencia clínica del endoscopista. El proyecto de investigación “EndoMapper” persigue conseguir la automatización de localización dentro del colon de forma instantánea. En esta comunicación, compartiremos los resultados preliminares y las aplicaciones clínicas potenciales del proyecto. La tecnología SLAM, de sus siglas en inglés “Simultaneous Localization And Mapping” o “Localización y mapeo simultáneos” es una herramienta ya consolidada para la localización automática en robótica y realidad aumentada. Nuestro objetivo es el desarrollo de nuevos métodos SLAM capaces de trabajar en el interior del cuerpo humano. Tomando como punto de partida el vídeo de una endoscopia monocular estándar, SLAM genera un mapa 3D de la región de colon explorada, así como la ubicación de la punta del colonoscopio dentro del mismo. Idioma: Inglés DOI: 10.1016/S0210-5705(23)00139-5 Año: 2023 Publicado en: Gastroenterologia y Hepatologia 46 (2023), S39 ISSN: 0210-5705 Factor impacto JCR: 2.2 (2023) Categ. JCR: GASTROENTEROLOGY & HEPATOLOGY rank: 83 / 143 = 0.58 (2023) - Q3 - T2 Factor impacto CITESCORE: 1.5 - Hepatology (Q3) - Gastroenterology (Q3)