IA contra cáncer de piel

La detección temprana es clave para sobrevivir al melanoma, un tipo de tumor maligno responsable de más del 70 % de las muertes relacionadas con el cáncer de piel en todo el mundo, pero las lesiones cutáneas pigmentadas sospechosas (SPL, por sus siglas en inglés) son tan comunes que no es práctico que los médicos las revisen todas. Ahora, los investigadores del MIT han desarrollado una herramienta que puede analizar fotos de la piel tomadas con un teléfono inteligente para determinar qué SPL debe evaluar un dermatólogo.

Los investigadores, que incluyen a los profesores Martha Gray, SM '81, PhD '86, James Collins y Regina Barzilay y el postdoctorado Luis Soenksen, PhD '20, utilizaron redes neuronales convolucionales profundas, algoritmos de aprendizaje automático que a menudo se usan para clasificar imágenes.

CORTESÍA DE LOS INVESTIGADORES

El equipo hizo que los dermatólogos clasificaran visualmente las lesiones en 20.388 imágenes de 133 pacientes en el Hospital Gregorio Marañón de Madrid y varias imágenes disponibles públicamente. El sistema fue entrenado en el 80% de esas imágenes y probado con el resto. Distinguió más del 90,3% de los SPL de lesiones no sospechosas, piel y antecedentes complejos. También fue capaz de clasificar el nivel de sospecha.

Nuestra investigar sugiere que los sistemas que aprovechan la visión por computadora y las redes neuronales profundas, cuantificando tales signos comunes, pueden lograr una precisión comparable a la de los dermatólogos expertos, dice Soenksen. Los exámenes de detección podrían realizarse durante las visitas de atención primaria de rutina, o incluso por los propios pacientes.

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