Investigación: La IA aprende a detectar el cáncer de piel con un 78% de precisión

Los autores utilizaron datos de hospitales y aplicaciones en línea donde los usuarios subían fotos de lesiones cutáneas para su análisis. Para comprobar la fiabilidad del algoritmo, los científicos evaluaron no solo su capacidad para reconocer el cáncer, sino también para distinguirlo de lesiones benignas. En casos reales, el sistema identificó erróneamente solo alrededor del 12 % de los casos como malignos. Por lo tanto, la IA distinguió con precisión entre lesiones peligrosas y cambios cutáneos inofensivos sin generar alarmas excesivas.

Además del cáncer, el algoritmo es capaz de reconocer más de 70 diagnósticos dermatológicos, siendo los más comunes los nevos melanocíticos (20,9%), la queratosis seborreica (4,6%) y la foliculitis (2%). En pruebas clínicas, el sistema identificó correctamente las tres enfermedades más probables en el 66% de los casos, y en un conjunto de datos independiente, sus resultados fueron comparables a los de dermatólogos en ejercicio.

El estudio también reveló diferencias regionales: los tumores malignos se registraron con mayor frecuencia en Norteamérica, los benignos en Asia y las enfermedades infecciosas en África. Los autores creen que estas diferencias reflejan tanto los patrones de la enfermedad como el interés de los usuarios en tipos específicos de síntomas.

El algoritmo se entrenó principalmente con pacientes con tonos de piel asiáticos, por lo que se requiere una validación adicional en otros tipos de piel. Además, el estudio no incluyó formas raras de cáncer, como el sarcoma de Kaposi y el carcinoma de células de Merkel. Los autores enfatizan que ModelDerm requiere adaptación a diferentes regiones y climas, así como ensayos clínicos aleatorizados para confirmar su eficacia en la práctica clínica. No obstante, los desarrolladores creen que estos sistemas podrían convertirse en una herramienta para el monitoreo global de enfermedades dermatológicas y facilitar la detección temprana del cáncer, especialmente en países con escasez de especialistas.

El interés por el uso de la IA en dermatología también está creciendo entre las empresas tecnológicas globales. En 2021, Google presentó una herramienta en la conferencia Google I/O que puede identificar afecciones de la piel, el cabello y las uñas a partir de fotos de los usuarios. La herramienta se entrenó con 65.000 imágenes y está diseñada para su uso a través de una aplicación web.

Más allá de la dermatología, los investigadores están mejorando los algoritmos para procesar imágenes de TC y RM. Un equipo de científicos de la Universidad Jiao Tong de Shanghái y el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghái desarrolló un modelo universal, "Segmentar cualquier cosa con texto", capaz de resaltar órganos y tejidos en imágenes 3D basándose en consultas de texto de médicos. El sistema abarca 497 estructuras anatómicas, se entrenó con 22 000 tomografías computarizadas y resonancias magnéticas, y combina información textual y visual.