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De entre las múltiples aplicaciones de la inteligencia artificial, una de las más esperanzadoras es la de ayudar en el diagnóstico precoz de diversas enfermedades a partir del análisis y el tratamiento de imágenes. Es el caso del melanoma, el tipo de cáncer de piel más agresivo, enfermedad que es posible diagnosticar en una fase muy temprana combinando fotografía de alta calidad con procesos de análisis basados en inteligencia artificial.

Este tipo de cáncer de piel es el más grave y tiene su origen en la superficie de la piel, concretamente en las células que hacen posible tomar un color oscuro en presencia del sol (ponernos morenos): los melanocitos. Diagnosticado a tiempo tiene una tasa de supervivencia muy alta, superior al 80%, pero los problemas vienen cuando se diagnostica en una fase avanzada de la enfermedad, porque en esos casos es necesario recurrir a cirugías agresivas y tratamientos oncológicos complementarios.

Normalmente, basta con una revisión rutinaria en el dermatólogo para detectar cualquier síntoma, aunque existen personas con factores de riesgo a tener en cuenta, tales como antecedentes familiares, más de 100 lunares o lunares atípicos. En estos casos, con tantos lunares, resulta complicado hacer un seguimiento eficaz de la aparición de nuevos lunares, o de los cambios en los lunares ya existentes, y por eso se recurre a técnicas de fotografía total corporal o “mapeo de lunares”.

Hoy, gracias a la inteligencia artificial, es posible detectar el cáncer de piel con mayor precisión que los propios dermatólogos: en un estudio, la IA detectó el 95% de los melanomas comparado con el 86.6% detectado por los dermatólogos.

Cáncer de piel

Un grupo de investigadores de Alemania, Francia y los EE.UU. pudieron entrenar un sistema de inteligencia artificial (en concreto una CNN, o ‘deep learning convolutional neural network’) para distinguir las lesiones de la piel peligrosas de las benignas, y para ello emplearon más de 100.000 imágenes selectas.

El sistema se puso a prueba frente a 58 dermatólogos de 17 países con diferentes niveles de experiencia en el diagnóstico del melanoma (algo más de la mitad de ellos tenían más de 5 años de experiencia, un 19% entre dos y cinco años, y un 29% eran, por así decirlo, principiantes). Al grupo y al sistema de IA se le mostraron las imágenes con el objetivo de que distinguiesen, cada uno, los melanomas de los lunares inocuos.

Lo realmente relevante de este estudio es no solo la cantidad de melanomas detectados por el sistema de IA, sino la menor cantidad de falsos positivos que generó. Confundir un lunar o una verruga benigna con una lesión cancerosa implica una cirugía que se podría evitar. Por lo tanto, la IA ahorra no solo los costes derivados, sino el sufrimiento innecesario de los pacientes operados.

Por otro lado, los dermatólogos mejoraron su capacidad de detección al poseer más información sobre los pacientes y sus lesiones. La conclusión es que el sistema de IA es más preciso y rápido en la detección sin información extra, mientras que los dermatólogos necesitan conocer más detalles de contexto.

Aunque la gran ventaja de este sistema es la rapidez en relación con el proceso por el que pasan los dermatólogos para hacer un diagnóstico, la posibilidad de realizar biopsias ópticas de las lesiones más sospechosas de manera no invasiva para el paciente es muy valiosa. Se eliminan así los tiempos de espera para obtener los resultados, tiempos que para el paciente se hacen eternos. Gracias a esta técnica se podrá mejorar la tasa de identificación de tumores en fase temprana y se reducirán los casos de falsos positivos y falsos negativos o, lo que es lo mismo, se conseguirá aumentar la eficacia de los diagnósticos, con menor tasa de error.

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