CIUDAD DE MÉXICO, 04 Jun .- Un estudio conducido por un equipo internacional de investigadores midió a experimentados dermatólogos contra los sistemas de aprendizaje profundo, conocido como específicamente como “aprendizaje profundo de redes neuronales convolucionadas”, para ver la efectividad en detectar melanomas malignos.
Los resultados no fueron nada halagadores para los médicos especialistas. Las redes neuronales fueron mucho mejores en la detección del cáncer de piel, de acuerdo al reporte realizado al respecto y publicado en Annals of Oncology.
En el estudio hubo 58 dermatólogos de 17 países alrededor del mundo, con más de la mitad de los médicos considerados expertos en el tema y con al menos cinco años de experiencia. 19% dijo que tenía de 2 a 5 años de experiencia y 29% indicó que su experiencia era menor a los dos años.
Se les mostraron a los doctores 100 imágenes de lesiones de la piel y le pidieron que hiciesen un diagnósticos de las mismas, usando su juicio sobre si se trataba de un melanoma o no. Se les pidió además, indicar cómo manejarían la condición, es decir, sugerirían cirugía o bien no actuar si no ameritaba el caso esto. Cuatro semanas más tarde, los investigadores le dieron la información clínica de los pacientes, incluyendo edad, sexo, la posición de la lesión e imágenes cercanas de cada caso. Una vez más, con toda esta información adicional, se le pidió a los galenos que hiciesen sus diagnósticos y las acciones que considerarían tomar para cada caso. Por otra parte, los autores del estudio mostraron a la red neuronal un conjunto de 300 imágenes de lesiones de piel.
En el caso de los médicos, el 87% de los melanomas fue detectado correctamente e identificado con precisión un promedio del 73% de las lesiones que no eran malignas. Al contrario, la red neuronal detectó el 95% de los melanomas.
Cuando a los dermatólogos se les dio más información sobre los pacientes y las fotografías de sus enfermedades de la piel, las cosas mejoraron un poco. Pudieron diagnosticar el 89% de las veces correctamente cuando se trataba de tumores malignos y 76% en el caso de los que fueron benignos. Aún así, fueron sobrepasados por la red neuronal, el cual solamente trabajó observando la imágenes que se le presentaron.
“La red neuronal tuvo problemas de diagnóstico con menos melanomas, lo que significa que eran más sensibles que los dermatólogos. Los resultados bien podrían servir para no realizar cirugías innecesarias, de acuerdo a las conclusiones del Profesor Holger Haenssle, médico en el departamento de dermatología de la Universidad de Heidelberg, en Alemania.
Los dermatólogos expertos pudieron desempeñarse mejor en las primeras rondas del diagnóstico que los doctores con menos experiencia, pero aún así, la red neuronal fue mejor en promedio haciendo los diagnósticos correctos. “Estos hallazgos muestran que una red neuronal artificial es capaz de ser mejor dermatólogo, incluyendo a los expertos entrenados en la tarea de detectar melanomas”, dice Haenssle.
Los funcionarios del sector salud a nivel mundial indican que se han incrementado los tumores en la piel en los años recientes, tanto los malignos como los benignos. A más de 76,600 personas en los Estados Unidos se les diagnostica con melanomas cada año y unos 9,300 mueren por ello, todo esto de acuerdo con las estadísticas estadounidenses, de los centros de control y prevención de enfermedades. La detección temprana es clave para un tratamiento exitoso, pero muchos casos solamente son diagnosticados cuando ya están muy avanzados y en consecuencia, son mucho más difíciles de tratar.
Cabe señalar que en este experimento, los investigadores no pretende suplantar a los médicos con la IA, sino hacer que se tengan herramientas útiles que ayuden a diagnosticar este tipo de cáncer de piel de forma más certera. Finalmente, la presencia de un médico responsable del caso es fundamental, incluso para darle confianza al paciente sobre los diagnósticos que se le dan.
Desde luego esta fue una prueba controlada, pero aún hay que considerar que los sistemas usan fotografías para observar los posibles melanomas, y en muchas ocasiones, hay lugares en el cuerpo que no son tan sencillos de fotografiar, por ejemplo, los dedos de los pies o incluso en el cráneo. También hay que considerar que hay melanomas atípicos y esto no es tan fácil de entrenar.
Como sea, la IA promete un nivel más preciso y estándar de diagnóstico, de forma que sin importar el médico, la gente pueda tener una valoración diagnóstica confiable, indican los investigadores. Y añaden: “Actualmente no hay sustituto a un examen clínico. Hay mucho trabajo por hacer ara implementar esta emocionante tecnología pues tarde o temprano, el diagnóstico automatizado cambiará el paradigma de los diagnósticos en la dermatología”, concluyeron.
Fuente: unocero
