Un algoritmo diagnostica el melanoma mediante imágenes con más precisión que el médico

La inteligencia artificial mejorará sustancialmente en muy poco tiempo la prevención del cáncer de piel, tal como ha demostrado un equipo científico de la Universidad de Stanford, que han desarrollado un algoritmo tan preciso en el diagnóstico visual como el de los dermatólogos bien cualificados. El estudio, ‘Dermatologist-level Classification of Skin Cancer using Deep Neural Networks’,está encabezado por Carlos ‘Andre’ Esteva, un matemático e ingeniero informático, nacido en Texas de padre mexicano y madre árabe (para que se entere Trump), que trabaja en el laboratorio de inteligencia artificial de Stanford, y con él han trabajado un equipo de 6 investigadores médicos especializados en dermatología, patología y biología Molecular.

El trabajo, publicado en la revista Nature, consiste en el desarrollo de un algoritmo que ha sido creado para aprender de una base de datos de imágenes clínicas de lesiones en la piel, compuesta de 130.000 fotografías (incluyendo 3.400 imágenes dermoscópicas) que representan más de 2.000 enfermedades diferentes. Utilizando la tecnología de aprendizaje automático (machine learning), el algoritmo había sido entrenado para reconocer alrededor de un millar de categorías entre 1,3 millones de imágenes.

Este aprendizaje, que podrá ser optimizado en un futuro cercano, ha permitido a la inteligencia artificial diagnosticar tan bien o mejor que un grupo de 21 dermatólogos. La primera prueba consistía en clasificar las lesiones de piel según tres categorías, no cancerosas, cancerosas benignas y malignas. El resultado de la máquina ha sido la consecución de un 69,4% de diagnósticos precisos, superior al 65,8% logrado por los médicos. La segunda, sobre nueve subcategorías, dio como resultado para la máquina un 57,1% y un 55% para el dermatólogo.

Una gran herramienta para la detección precoz del cáncer de piel

En poco tiempo esperan sacar una aplicación para teléfonos móviles, con la cual las personas que quieran vigilarse las manchas, granos, lunares, etcétera, podrán hacerlo. La detección temprana de un cáncer virulento de piel como el melanoma es vital para conseguir años de supervivencia. Los investigadores han demostrado que una máquina entrenada para clasificar lesiones de piel, pero que también puede serlo para otras especialidades, como oftalmología, otorrinolaringología, radiología y patología, puede realizar tareas relevantes de diagnóstico igual que el médico.

Este método, con un impacto clínico muy notable, puede ayudar sustancialmente tanto al paciente como al médico, mejorando la atención preventiva y primaria. La máquina aumenta su conocimiento según los datos que se le enseñen para su aprendizaje, lo que le permite ampliar el campo del diagnóstico y el área médica.