El despliegue de la inteligencia artificial es una realidad. En cientos de disciplinas y diversos campos, la investigación nos propone innumerables soluciones para la vida cotidiana. Y la medicina es uno de los campos con más propuestas de aplicaciones. En este caso, es el turno de la dermatología que mediante a un complejo algoritmo de aprendizaje automático equiparó por primera vez la identificación de algunos tipos de cáncer de piel realizando un análisis digital de muestras fotográficas de lesiones cutáneas.
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El cáncer de piel es una de las formas más usual de cáncer en la población de piel blanca en el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud uno de cada tres tipos de cánceres diagnosticados en todo el mundo son de piel y que casi 100 mil personas mueren anualmente debido a esta enfermedad. La sociedad Canadiense de Cáncer para el año 2016, había estimado que aproximadamente 6800 personas serían diagnosticadas con melanoma y de ellos 1200 morirían a causa de esto.
Según expertos en la materia, en este caso en particular, se prevé que los avances en IA en la detección de este tipo de flagelo tendrá un impacto muy importante a corto plazo. Si bien se trata del tipo de cáncer más “visible” que existe, uno de los problemas más frecuentes es la detección tardía de la enfermedad o en estadios que son muy avanzados cuando ya es demasiado tarde para que los tratamientos existentes sean efectivos.
La perspectiva es que, con el avance de la tecnología y con el perfeccionamiento de los algoritmos, se podría desarrollar un sistema basado en el aprendizaje profundo para teléfonos inteligentes aumentando de esta manera la detección temprana del cáncer de piel.
Los investigadores estadounidenses que participan de este proyecto aseguran que este nuevo sistema, basado en el reconocimiento de imágenes fotográficas podría ser desarrollado para ser usado en terminales como los smartphones. De esta manera, se le otorga a la persona común el acceso a la detección de lesiones y la opción de comprobar de manera económica y rápida si la lesión en cuestión puede tratarse de un motivo de preocupación mayor.
Andre Esteva, un doctorando en ingeniería eléctrica y coautor de esta investigación, se asoció con colegas en campos que van desde dermatología la inteligencia artificial persiguiendo el objetivo de la detección temprana.
Sebastian Thrun, profesor adjunto de inteligencia artificial, otro de los autores de este proyecto, expuso a sus estudiantes la tarea de comenzar el entrenamiento de una red neuronal utilizando 130 mil imágenes de lesiones de piel asociadas a unas 2000 enfermedades distintas con resultados extraordinarios.
El enfoque de este proyecto, que fue publicado en el informe “Clasificación dermatológica de cáncer de piel con redes neuronales profundas” en la prestigiosa revista “Nature”, está enteramente basado en el concepto de “aprendizaje profundo”. Este concepto se refiere a una clase de algoritmos que se usan en IA que son capaces de procesar mucha información preparada con anterioridad. El algoritmo selecciona y aprende los patrones y las relaciones entre los datos y genera por si mismo nuevas reglas para categorizar otros datos que no habían sido preparados puntualmente para esto, es decir, que aprenden de su propia experiencia.
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En la prueba de referencia, “enfrentaron” el algoritmo de aprendizaje automático contra 21 dermatólogos a partir del banco de imágenes que se usó para el entrenamiento. Luego, este algoritmo fue expuesto a nuevas imágenes, que ya habían sido estudiadas por médicos, donde debía indicar el paso siguiente: biopsia, tratamiento o tranquilizar al paciente. Los resultados fueron extraordinarios pues el algoritmo igualó o superó el rendimiento de los médicos especialistas.
En definitiva, si bien los resultados superaron ampliamente las expectativas, el uso del algoritmo no pretende sustituir a los médicos sino acelerar el proceso de detección temprana de lesiones para poder en un futuro no muy lejano, lograr detener el avance de la enfermedad y bajar los números de víctimas fatales relacionadas con el cáncer de piel.
Fuentes: Nature, The Guardian, Xataka, Agencias.
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