Inteligencia Artificial para detectar el cáncer de piel

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¿Podrá la máquina superar al hombre algún día? En lo relativo al diagnóstico del cáncer de piel parece que ese día ha llegado.

Vivimos tiempos convulsos en lo que al desarrollo tecnológico se refiere. Cada día hay un nuevo gadget, una nueva aplicación, un nuevo hallazgo, y es difícil seguir el ritmo de estos avances. La inteligencia artificial está alcanzando niveles de desarrollo impensados hace veinte años. Y ahora, según una investigación dirigida por el profesor Holger Haenssle, también puede detectar el cáncer de piel.

Para el estudio Training and validation of an automated diagnosis deep learning algorithm in dermoscopy (DRKS-Study-ID: DRKS00013570; https://www.drks.de/drks_web/ ), publicado en mayo en la prestigiosa Annals of Oncology y en el que participaron investigadores de Alemania, Francia y Estados Unidos, se desarrolló un software denominado Red Neuronal Convolucional (CNN por sus siglas en inglés) inspirado en los procesos biológicos que se ponen en funcionamiento cuando las neuronas se conectan y responden a lo que el ojo percibe. Basado en un sistema de Deep Learning, CNN aprende rápido y es autodidacta, mejorando con el tiempo en base a sus propios descubrimientos.  

El profesor Haenssle, que además de autor del estudio es director del Departamento de Dermatología de la Universidad de Heidelberg, en Alemania, comparó a CNN con el cerebro de un niño por la manera en que sus conocimientos aumentaban después de cada sesión de entrenamiento. El aprendizaje o input inicial consistió en el registro de 100.000 imágenes de melanomas malignos, el tipo más mortal de cáncer de piel, así como de nevos y tumores benignos, acompañando cada imagen de su correspondiente diagnóstico. Con esta información se introdujeron imágenes nuevas en la máquina para que diera su veredicto, y se comparó su rendimiento con el de 58 dermatólogos de 17 países distintos.

Los resultados fueron sorprendentes: los porcentajes de acierto de la IA en la detección de melanomas y nevos malignos fueron muy buenos. Esto sucedió tanto en el primer estudio, en el que humanos y máquina contaban con la misma información para emitir su diagnóstico, como en el segundo, en el que los dermatólogos participantes tuvieron acceso a datos clínicos de los pacientes, así como a su sexo, edad y ubicación de la lesión.

Esto demuestra a las claras que los sistemas de Inteligencia Artificial como CNN pueden mejorar el rendimiento humano en la detección y diagnóstico de enfermedades, y si bien es imposible que un software reemplace por completo la labor de un dermatólogo profesional, sí puede suponer una ayuda fundamental de cara al futuro. Bienvenida sea la revolución de las máquinas.

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