Un algoritmo diagnostica melanoma con la misma precisión que los médicos

Los investigadores analizan los beneficios y los riesgos de las tecnologías de diagnóstico de bajo costo

El algoritmo tiene una precisión similar a la de los especialistas.
Un algoritmo diagnostica melanoma con la misma precisión que los médicos
lun 18 noviembre 2019. 18.20H
Un equipo de investigadores en Dermatología ha cuestionado la precisión de la Inteligencia Artificial (IA) en el diagnóstico de cáncer de piel mediante fotografías. Para ello, un algoritmo ha analizado 1.550 imágenes de lesiones cutáneas sospechosas de cáncer de piel y benignas tomadas con tomadas con dos teléfonos inteligentes y una cámara réflex digital de lente única (DSLR) frente a las pruebas de evaluación clínica y el diagnóstico histopatológico.

"Los resultados de esta prueba de diagnóstico han demostrado que un algoritmo de IA, que utiliza diferentes tipos de cámaras, puede detectar melanoma con un nivel de precisión similar al de los especialistas", han concluido los investigadores, en un artículo publicado en Jama Network. Además, han llamado la atención sobre el hecho de que "el desarrollo de métodos de detección de bajo costo", como la inteligencia artificial, "podría transformar las vías de diagnóstico del paciente, permitiendo mayores eficiencias en todo el servicio de atención médica".


Pese a estos resultados, los expertos advierten de la falta de validación clínica de muchas apps lanzadas al mercado


También han señalado que "a medida que aumenta la carga del cáncer de piel, la tecnología de inteligencia artificial podría desempeñar un papel en la identificación de lesiones con una alta probabilidad de melanoma".

Y es que, tal como han reconocido los investigadores, los pacientes con una lesión sospechosa de piel pasan por varios pasos antes de un diagnóstico definitivo de melanoma, como son la autoinspección,  la evaluación por un médico de Atención Primaria, la evaluación por un especialista y escisión y evaluación por histopatología.


Apps de diagnóstico


Para agilizar este proceso, no obstante, "se han lanzado una gran cantidad de aplicaciones de teléfonos inteligentes para la detección de melanoma, aunque hay poca evidencia de validación clínica", señalan los investigadores.

Así, "de las 39 aplicaciones de cáncer de piel evaluadas, 19 incluyeron fotografía de teléfonos inteligentes y 4 proporcionaron una estimación de la probabilidad de malignidad, pero ninguna se evaluó para la precisión diagnóstica". Por ello, los investigadores han incidido en que "las aplicaciones orientadas al consumidor mal diseñadas, inexactas y / o engañosas pueden causar daños a los pacientes", pese a que, "con un desarrollo adecuado y una evaluación adecuada, la tecnología electrónica moderna podría mejorar la precisión del diagnóstico".

En este caso, el algoritmo de este estudio fue desarrollado utilizando técnicas de aprendizaje profundo (Deep learning) que identifican y evalúan las características de las lesiones asociadas con el melanoma, utilizando más de 7000 imágenes dermatoscópicas archivadas, y "se ha demostrado que identifica el melanoma con una precisión similar a la de los médicos especialistas".


Diseño del ensayo


El ensayo de diagnóstico enmascarado, prospectivo, multicéntrico y de brazo único se realizó en clínicas de dermatología y cirugía plástica en 7 hospitales del Reino Unido, con imágenes dermatoscópicas de lesiones cutáneas sospechosas y de control de 514 pacientes. Las imágenes fueron capturadas con 3 cámaras diferentes y los datos se recopilaron de enero de 2017 a julio de 2018.

Los médicos y el Deep Ensemble for Recognition of Malignancy, un algoritmo de inteligencia artificial capacitado para identificar el melanoma en imágenes dermatoscópicas de lesiones de piel pigmentada utilizando técnicas de aprendizaje profundo, evaluaron la probabilidad de melanoma. El análisis de datos inicial se realizó en septiembre de 2018 y después se realizaron análisis adicionales desde febrero de 2019 hasta agosto de 2019.

No obstante, dadas las limitaciones del estudio, especialmente en cuanto al tipo de cámaras ultilizado, los investigadores reconocen que "queda por probar si los resultados se aplican a otros teléfonos inteligentes u otras cámaras", aunque, por el momento, son casi tan buenas como los especialistas.
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