La base de datos cuenta con 130.000 imágenes de enfermedades cutáneas y fue entrenada para diagnosticar la forma visual de un posible cáncer.

Xinhua. Investigadores de la Universidad de Stanford crearon un algoritmo de inteligencia artificial para diagnosticar cáncer cutáneo que iguala al desempeño de dermatólogos certificados.

Tras acumular una base de datos de cerca de 130.000 imágenes de enfermedades cutáneas y entrenar a su algoritmo para diagnosticar de forma visual un potencial cáncer, los investigadores probaron el producto final ante 21 dermatólogos certificados.

En su diagnóstico de lesiones cutáneas, las cuales representan las formas de cáncer cutáneo más letales y más comunes, el algoritmo igualó el desempeño de los dermatólogos.

Cada año hay unos 5,4 millones de nuevos casos de cáncer cutáneo en Estados Unidos y la tasa de supervivencia de cinco años para el melanoma detectado en sus etapas iniciales es de alrededor de 97%, la cual disminuye a 14% si es detectado en sus últimas etapas.

El diagnóstico del cáncer cutáneo inicia con un examen visual. Un dermatólogo normalmente observa la lesión sospechosa sin instrumentos y luego con la ayuda de un dermatoscopio, un microscopio portátil que brinda una magnificación de bajo nivel de la piel.

Si estos métodos son poco concluyentes o motivan al dermatólogo a creer que la lesión es cancerígena, una biopsia es el siguiente paso.

Con la esperanza de contribuir a un mejor acceso a atención médica, los investigadores crearon un algoritmo para el cáncer cutáneo e informaron de sus hallazgos en la revista Nature.

Utilizar el algoritmo en el proceso de examinación sigue una tendencia informática que combina el procesamiento visual con el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia diseñado como las redes neuronales del cerebro.

"Fabricamos un muy poderoso algoritmo de aprendizaje que aprende de los datos", dijo Andre Esteva, uno de los autores del documento y estudiante de posgrado en el laboratorio Thrun. "En lugar de escribir un código informático sobre qué buscar exactamente, permitimos que el algoritmo lo decida por sí mismo".

"No existía una enorme base de datos de cáncer cutáneo como para entrenar nuestro algoritmo, de modo que tuvimos que hacer la nuestra", dijo Brett Kuprel, otro de los autores del estudio, citado en un boletín de la Universidad de Stanford, norte de California.

"Recopilamos imágenes de Internet y trabajamos con la Escuela de Medicina para crear una taxonomía general a partir de los datos que fue muy complicada, tan sólo las etiquetas fueron colocadas en varios idiomas, incluyendo alemán, árabe y latín", añadió Kuprel.

Al final, juntaron unas 130.000 imágenes de lesiones cutáneas que representan más de 2.000 distintas enfermedades.

Durante las pruebas, los investigadores utilizaron sólo imágenes de alta calidad de biopsias confirmadas que fueron ofrecidas por la Universidad de Edimburgo y por el Proyecto de Colaboración Internacional de Imaginología de Piel que representaron las formas más comunes y más letales de cáncer: carcinomas malignos y melanomas malignos.

A los 21 dermatólogos se les preguntó si, con base en las imágenes, procederían a una biopsia o a un tratamiento para reconfortar al paciente.

El desempeño del algoritmo fue medido con la creación de una curva de sensibilidad y especificidad, en la que la sensibilidad representó su capacidad para identificar correctamente lesiones malignas y la especificidad su capacidad de identificar correctamente las lesiones benignas.

Aunque el algoritmo existe actualmente en una computadora, los investigadores creen que será relativamente fácil la transición a dispositivos móviles.