Inteligencia artificial en pro de la detección de cáncer de piel

En las últimas décadas, el melanoma (la forma más letal de cáncer de piel) se ha convertido en un gran desafío en el campo profesional de la salud pública. El continuo aumento de la tasa de incidencia y mortalidad por melanomas malignos ha impulsado un mayor compromiso a la detección temprana y prevención.

Datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), muestran que cada año se registran 200 mil casos de melanoma maligno que terminan con la vida de 55 mil personas alrededor del mundo.

En un estudio publicado en la revista Annals of Oncology, investigadores de Alemania, Estados Unidos y Francia probaron un herramienta llamada CNN, la cual utiliza un sistema de inteligencia artificial para que, entre más de 100 mil imágenes de lesiones de la piel, distinga entre benignas y malignas.

¿Qué es una CNN?

Una CNN es una red neuronal artificial inspirada en los procesos biológicos en funcionamiento cuando las células nerviosas (neuronas) en el cerebro se conectan entre sí y responden a lo que el ojo ve. La CNN es capaz de aprender rápidamente de las imágenes que ha observado para mejorar su rendimiento, un proceso conocido como: aprendizaje automático.

Resultados

Los resultados de la computadora fueron comparados con los diagnósticos de 58 médicos especialistas de 17 países y descubrieron que la CNN detectó un 87% de los melanomas que le fueron presentados.

Uno de los autores del estudio, el profesor Holger Haenssle, médico en jefe del Departamento de Dermatología de la Universidad de Heidelberg, Alemania, explicó:

“La CNN funciona como el cerebro de un niño. Para entrenarla, mostramos a la CNN más de 100 mil imágenes de varios tipos cáncer de piel y lunares malignos y benignos e indicamos el diagnóstico para cada imagen. Solo se utilizaron imágenes dermatoscópicas, es decir, lesiones que se obtuvieron con una ampliación de diez veces”.

Al finalizar el entrenamiento del CNN los investigadores crearon un conjunto de 300 imágenes para probar únicamente su rendimiento y el porcentaje aumentó a 89 % al examinar planos más amplios y contar con información detallada como edad y sexo del paciente, así como la ubicación de la lesión cutánea.

Este tipo de cáncer se puede curar si se detecta en una etapa temprana, pero muchos casos solo se diagnostican cuando el cáncer está avanzado y es más difícil de tratar.

“Hoy día, nada puede reemplazar un examen clínico en profundidad, pero los médicos no pueden prescindir de los avances que genera la inteligencia artificial como instrumento complementario”, Victoria Mar y Peter Soyer, dermatólogos del estudio.

Fuentes:

• Annals of Oncology/ Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists

          -World Health Organization/ Skin cancers