La previsión es que a partir de enero se utilice de manera rutinaria en las consultas de Dermatología

El Virgen del Rocío aplica un algoritmo a la detección del cáncer de piel
Equipo de Dermatología del Virgen del Rocío de Sevilla.


07 oct 2021. 12.30H
SE LEE EN 4 minutos
Un equipo de Dermatólogos del Hospital Universitario Virgen del Rocío de Sevilla ha mostrado los beneficios de aplicar Inteligencia Artificial para el diagnóstico del cáncer de piel a través de teledermatología. Tal y como señala el centro hospitalario, el equipo sanitario ha desarrollado un algoritmo capaz de identificar estas lesiones en el 90 por ciento de los casos a través de las imágenes de lesiones sospechosas que envían los médicos de atención primaria a las consultas externas del hospital.

El equipo de Dermatólogos,  dirigidos por Julián Conejo-Mir, mantiene una elevada experiencia en una serie de intervenciones realizadas con cirugía de Mohs en el Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York (USA), un centro referente a nivel mundial en cáncer de piel que utiliza técnicas de inteligencia artificial como asistente para precisar al dermatólogo si queda algún resto de tumor o no en la zona de extirpación.

En concreto, los dermatólogos implementaron la teledermatología hace más de 15 años en los que han evaluado más de 100.000 imágenes. "Un servicio coordinado por Rosa Corbi Llopis que, sin duda, se ha potenciado por la pandemia del Covid-19", añade.


El Hospital atiende a más de 65.000 consultas al año de las que alrededor del 20 por ciento son mediante teledermatología



Tras años de manejo de las imágenes de lesiones sospechosas que enviaban los médicos de familia al hospital, el equipo de Dermatólogos ha podido plantear el uso de la inteligencia artificial al diagnóstico de posibles cáncer de piel. De este modo, y a modo de triaje, permite el diagnóstico precoz de dos de las complicaciones más comunes de las lesiones de piel, el melanoma y el carcinoma, y ofrece un informe con los resultados en apenas unos minutos.

Esta nueva herramienta facilita el trabajo de los dermatólogos del Virgen del Rocío, quienes atienden más de 65.000 consultas al año de las que alrededor del 20 por ciento son mediante teledermatología. Además, agiliza las citas del paciente ya que el propio ordenador las gestiona automáticamente porque permite enviar una cita preferente en casos de detectar una lesión de alto riesgo, en un plazo inferior a una semana si hay sospecha de melanoma y en menos de 20 días si lo que se detecta es un posible carcinoma.

Imágenes con un 90 por ciento de acierto


El algoritmo de aprendizaje automático, tras varios ajustes y este periodo de validación de dos años, ha resultado muy eficaz y tiene un 90 por ciento de capacidad de acierto a la hora de identificar ciertos tipos de cáncer de piel en base a simples fotografías de lesiones cutáneas.

La previsión es que a partir de enero del año próximo se utilice de manera rutinaria en las consultas de Dermatología del hospital sevillano, como instrumento de ayuda o de apoyo al diagnóstico. El criterio del especialista seguirá siendo prioritario ya que, además de la morfología de la lesión, hay que tener en cuenta otros parámetros que no se observan en una imagen 2D como son la evolución o la profundidad de la lesión.

El estudio ha sido fruto de la colaboración entre el servicio de Dermatología del hospital sevillano, donde han participado Mercedes Sendin, José Juan Pereyra, Julián Conejo-Mir y el ingeniero informático, Manuel Lara, y profesionales del Memorial Sloan Kettering Cancer Center de Nueva York (USA). La experiencia se ha plasmado en la redacción de un artículo científico, que ha sido aceptado para publicación en la revista de investigación más importante del mundo de la especialidad, el 'Journal of Investigative Dermatology'. 

Las informaciones publicadas en Redacción Médica contienen afirmaciones, datos y declaraciones procedentes de instituciones oficiales y profesionales sanitarios. No obstante, ante cualquier duda relacionada con su salud, consulte con su especialista sanitario correspondiente.