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Un estudio realizado en conjunto entre científicos de Alemania, Estados Unidos y Francia han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial capaz de distinguir las lesiones cutáneas malinas –melanomas- de las benignas –lunares-.

El dispositivo denominado  CNN (Deep Learning Convolutional Neural Network) detectó el 95% de los melanomas a partir de las imágenes, mientras que los dermatólogos que participaron en el estudio alcanzaron el 86,6%. El objetivo de dicho estudio era la búsqueda de diagnósticos mejores y más rápidos.

En el estudio el  nuevo dispositivo fue puesto a prueba comparando sus resultados  con la opinión de 58 dermatólogos de 17 países que colaboraron en dicha investigación. Más de la mitad de ellos eran expertos con más de cinco años de experiencia; el 19% tenía entre dos y cinco años de experiencia y el 29% eran principiantes con menos de dos años.

“La CNN pasó por alto menos melanomas”, aseguró en una declaración el primer autor del estudio, Holger Haenssle, de la Universidad de Heidelberg. También “diagnosticó erróneamente menos lunares benignos como melanoma maligno lo que se traduciría en menos cirugías innecesarias”, aclaraba Haenssle.

El rendimiento de los dermatólogos mejoró cuando se les proporcionó más información sobre los pacientes y sus lesiones cutáneas.

Los científicos que encabezaron este proyecto afirmaron que este nuevo dispositivo de inteligencia artificial podría ser una herramienta útil para un diagnóstico más rápido y fácil del cáncer de piel, permitiendo la extirpación quirúrgica antes de que se disemine. Hay alrededor de unos 232.000 casos nuevos de melanoma y 55.500 muertes en el mundo al año como consecuencia del cáncer de piel.

El melanoma , por ser un tumor de fácil confusión con otro tipo de lesiones de piel suele tener a su vez la dificultad de ser difícil de visualizar en ciertas partes del cuerpo, como los dedos de las manos, los pies y el cuero cabelludo, y la Inteligencia Artificial, en estos casos, puede no ser de gran ayuda a la hora reconocer lesiones “atípicas” o que los propios pacientes desconocen.

“Actualmente, no hay sustituto para un examen clínico completo”, escribieron las expertas Victoria Mar de la Universidad de Monash en Melbourne y Peter Soyer de la Universidad de Queensland.

Deberemos darle tiempo de aprendizaje a CNN para lograr resultados más cabales.

 

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