Recientemente se ha presentado un estudio que refuerza la evidencia del uso de soluciones de IA en el diagnóstico del cáncer de piel. Con un algoritmo que ellos mismos idearon, los científicos de la Universidad de Gotemburgo demuestran la capacidad de la tecnología para desempeñarse al mismo nivel que los dermatólogos en la evaluación de la gravedad del melanoma cutáneo.
El estudio, publicado en el Journal of the American Academy of Dermatology , y sus resultados son el trabajo de un grupo de investigación del Departamento de Dermatología y Venereología de la Academia Sahlgrenska de la Universidad de Gotemburgo.
Los algoritmos de ML pueden funcionar a la par o incluso mejor que los dermatólogos experimentados
El estudio se realizó en el Hospital Universitario Sahlgrenska de Gotemburgo. Su propósito fue, a través del aprendizaje automático (ML), entrenar un algoritmo para determinar si el melanoma cutáneo es invasivo y existe el riesgo de que se propague (metastatice), o si permanece en una etapa de crecimiento en la que está confinado a la epidermis. , sin riesgo de metástasis.
El algoritmo fue entrenado y validado en 937 imágenes dermatoscópicas de melanoma y posteriormente probado en 200 casos. Todos los casos incluidos fueron diagnosticados por un dermatopatólogo.
La mayoría de los melanomas son detectados por pacientes y no por médicos. Esto sugiere que, en la mayoría de los casos, el diagnóstico es relativamente fácil. Sin embargo, antes de la cirugía, a menudo es mucho más difícil determinar la etapa en la que se encuentra el melanoma.
Para hacer las clasificaciones más precisas, los dermatólogos usan dermatoscopios, instrumentos que combinan un tipo de lupa con una iluminación brillante. En los últimos años, ha aumentado el interés en el uso de ML para las clasificaciones de tumores de piel, y varias publicaciones han demostrado que los algoritmos de ML pueden funcionar a la par o incluso mejor que los dermatólogos experimentados.
Los investigadores tienen la esperanza de que el algoritmo pueda usarse como soporte de decisiones clínicas en el futuro
El estudio actual está dando un nuevo impulso a la investigación en este campo. Cuando la misma tarea de clasificación fue realizada por el algoritmo por un lado y siete dermatólogos independientes por el otro, el resultado fue un empate.
"Ninguno de los dermatólogos superó significativamente al algoritmo ML", afirma Sam Polesie, investigador de la Universidad de Gotemburgo y médico especialista en el Hospital Universitario Sahlgrenska, quien es el autor correspondiente del estudio.
En una forma desarrollada, el algoritmo podría servir de apoyo en la tarea de evaluar la gravedad del melanoma cutáneo antes de la cirugía. La clasificación afecta la extensión que debe tener una operación y, por lo tanto, es importante tanto para el paciente como para el cirujano.
"Los resultados del estudio son interesantes, y la esperanza es que el algoritmo pueda usarse como soporte de decisiones clínicas en el futuro. Pero necesita refinarse más, y también son necesarios estudios prospectivos que monitoreen a los pacientes a lo largo del tiempo", concluye Polesie.