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Una IA localiza lunares sospechosos o "Patitos feos" que pueden ser cancerosos

Ciencia tecnología e innovación QUO 18 de febrero de 2021
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Una Inteligencia Artificial ha aprendido a localizar el «patito feo» (lunares peligrosos) con tanta precisión como un dermatólogo especializado. Una foto tomada con el móvil le basta para dar con él.

¿Cuántos lunares tienes en el cuerpo? Es posible que no puedas responder a esta pregunta. Sin embargo, se trata de un dato que los dermatólogos consideran básico conocer. Si sabes cuántos lunares tienes, es posible detectar el ‘patito feo’.

Los lunares que se conocen como ‘patito feo ’ por su rareza y por diferenciarse del resto de las manchas o pecas de la piel, son candidatos a convertirse en melanomas, el cáncer de piel con peor pronóstico.

DISTINGUE UN LUNAR PELIGROSO CON LA FOTO DE UN MÓVIL
Los dermatólogos le dan ese nombre, ‘patito feo’, a una regla que ayuda a localizar un lunar peligroso. Se trata de buscar ese que es diferente a los demás. Localizado, es una buena razón para estar alerta.

Parece fácil cazar un ‘patito feo’, un lunar nuevo, o distinto al resto, si tienes 10, 20, 40 lunares repartidos por el cuerpo.  ¿Qué ocurre si la piel de tu espalda se parece a la superficie de la Luna? En muchos casos, el número de lunares es tan abundante que dificulta localizar uno nuevo, o ver cambios importantes en los de toda la vida.

Disenan-un-sistema-para-detectar-al-patito-feo-que-puede-acabar-en-melanoma-1024x576                La imagen muestra los lunares detectados por la Inteligencia Artificial en la espalda de un paciente.

Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts, la Universidad de Harvard y especialistas del hospital español Gregorio Marañón, han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial que permite la detección del ‘patito feo’ por muy poblada que este tu piel. Han desarrollado una red neuronal, un sistema que ha permitido a la Inteligencia Artificial aprender por sí misma.

Las fotografías que se han utilizado para el estudio son de pacientes tratados de melanoma en el Hospital Gregorio Marañón.
El equipo entrenó su tecnología con 38.283 fotografías, incluidas las de la piel de 133 pacientes. Tras el aprendizaje profundo, la Inteligencia Artificial distinguía las lesiones sospechosas de las no sospechosas con una sensibilidad y una especificidad del 90,3 y el 89,9 %, respectivamente.

EN BUSCA DE LAS DIFERENCIAS
La Inteligencia Artificial  examina las lesiones de un paciente en imágenes de campo amplio, incluidas las tomadas con cámaras de teléfonos móviles. En lugar de evaluar una sola lesión individual en busca de signos predeterminados de neoplasia, el algoritmo identifica las lesiones que difieren de la mayoría de las otras marcas en la piel de ese paciente, marcándolas para un examen más detallado y clasificándolas en orden de sospecha.

El algoritmo funcionó de manera similar a los dermatólogos especializados y podría potencialmente usarse en las visitas de atención primaria para ayudar a los médicos a clasificar las lesiones sospechosas para el seguimiento.

Las conclusiones de este trabajo, en el que participa el dermatólogo español José Antonio Avilés-Izquierdo, del Hospital Gregorio Marañón de Madrid, se han publicado en la revista Science Translational Medicine.

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