La IA aumenta los diagnósticos de cáncer de piel, según un estudio
Un estudio reciente destaca que una herramienta experimental basada en inteligencia artificial (IA), llamada PanDerm, podría acelerar la detección del melanoma y otras enfermedades cutáneas.
Según los investigadores, publicados en la revista Nature Medicine, PanDerm aumentó en un 11 % la precisión en el diagnóstico del cáncer de piel cuando fue utilizada por médicos.
Además, esta herramienta ayudó a mejorar en casi un 17 % la exactitud al diagnosticar otras patologías dermatológicas.
El investigador principal, Zongyuan Ge, profesor asociado en ciencia de datos e inteligencia artificial en la Universidad de Monash, Australia, explicó que PanDerm está diseñada para asistir a los médicos en la interpretación de imágenes complejas, facilitando decisiones clínicas más confiables.
Se calcula que alrededor del 70 % de la población sufre alguna condición en la piel, lo que hace fundamental la detección temprana para lograr mejores tratamientos.
PanDerm fue desarrollada por un equipo internacional y entrenada con más de dos millones de imágenes dermatológicas que abarcan cuatro tipos distintos de imágenes médicas.
Esta IA fue creada para identificar una amplia variedad de enfermedades cutáneas, utilizando desde imágenes microscópicas hasta imágenes de campo amplio que muestran lesiones junto con la piel adyacente.
Ge señaló que modelos previos de IA tenían limitaciones para integrar y procesar diferentes tipos de datos e imágenes, lo cual afectaba su utilidad en contextos clínicos reales.
En este estudio, se evaluó a PanDerm en diversas tareas clínicas, como la detección de cáncer de piel, el conteo de lunares, la evaluación de cambios en lesiones y el diagnóstico de múltiples afecciones cutáneas.
Los resultados indicaron que PanDerm ofreció un desempeño consistente y eficiente, requiriendo solo entre un 5 % y 10 % de los datos que habitualmente se necesitan para realizar diagnósticos.
El estudiante doctoral Siyuan Yan, líder del proyecto en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Monash, mencionó que entrenar a PanDerm con datos diversos y variados permitió que el sistema comprendiera las enfermedades cutáneas de manera similar a los dermatólogos, integrando información de varias fuentes visuales.
Peter Soyer, director del Centro de Investigación en Dermatología de la Universidad de Queensland, destacó que esta tecnología podría ser especialmente valiosa en regiones donde el acceso a dermatólogos es limitado.
No obstante, los investigadores aclararon que PanDerm requiere evaluaciones adicionales antes de ser aprobado para su uso clínico.
El equipo planea continuar estudiando su rendimiento en entornos médicos reales, especialmente en distintos contextos y con pacientes variados.
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