Inteligencia artificial ayuda a identificar cáncer de piel precoz

El método basado en la IA emplea software de aprendizaje automático para analizar imágenes de lesiones de la piel y proporcionar a los médicos datos objetivos sobre biomarcadores reveladores para él melanoma.

Alexander Wong, profesor de la Universidad de Waterloo (Waterloo, Canadá), dijo: “Esto podría ser una herramienta muy poderosa para tomar decisiones clínicas en el cáncer de piel”. “Entre más interpretable sea la información, mejores son las decisiones que se pueden tomar”. El profesor Wong desarrolló la tecnología en colaboración con Daniel Cho, un antiguo estudiante de doctorado en Waterloo, con David Clausi, profesor en Waterloo, y con Farzad Khalvati, un profesor adjunto en Waterloo y científico en Sunnybrook.

Actualmente, los dermatólogos dependen, en gran medida, de exámenes visuales subjetivos de las lesiones cutáneas (por ejemplo, lunares) para decidir si a los pacientes les deben practicar biopsias para diagnosticar la enfermedad. El nuevo sistema descifra los niveles de sustancias biomarcadoras en las lesiones, agregando información consistente y cuantitativa a las evaluaciones basadas actualmente sólo en la apariencia visual. En particular, los cambios en la concentración y distribución de la eumelanina (le da color a la piel) y de la hemoglobina son fuertes indicadores de melanoma.

“Puede haber un gran tiempo muerto antes de que los médicos incluso sepan qué le pasa al paciente”, dijo el Prof. Wong, “Nuestro objetivo es acortar ese proceso”. El sistema de IA se encontró usando decenas de miles de imágenes de la piel y sus niveles correspondientes de eumelanina y de hemoglobina. Proporciona a los médicos información objetiva sobre las características de las lesiones para ayudarles a identificar o descartar el melanoma antes de decidir si deben tomar una acción más invasiva. La tecnología podría estar disponible para los médicos a partir de 2018.

La investigación fue presentada recientemente en el 14° Congreso Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Imágenes (ICIAR 2017, 5 al 7 de julio de 2017, Montreal, Canadá).