/ lunes 22 de febrero de 2021

Detectarán melanomas con inteligencia artificial

El sistema trabaja con un algoritmo que permite a las computadoras aprender a diferenciar las diferentes muestras

Un sistema de redes neuronales artificiales basado en la inteligencia artificial y en el "aprendizaje automático de los ordenadores" ha demostrado su eficacia para analizar fotografías y clasificar y distinguir las lesiones cutáneas que se pueden acabar convirtiendo en un melanoma mortal si no se detecta y elimina a tiempo.

Son los lunares que se conocen como el "patito feo" por su rareza y por diferenciarse del resto de las manchas o pecas de la piel, y el sistema que está desarrollando un equipo internacional de científicos permite hacer un cribado de ellos a partir de las fotografías que se pueden tomar incluso con un teléfono móvil.

Las conclusiones de este trabajo de investigación, en el que han participado científicos de numerosos países y centros de investigación y tecnológicos, entre ellos el Instituto Tecnológico de Massachusetts o la Universidad de Harvard, se publican hoy en la revista Science Translational Medicine.

El sistema que analiza las fotografías puede clasificar y distinguir lesiones cutáneas sospechosas, potencialmente pre-cancerosas y que se pueden acabar convirtiendo en un melanoma cuando no se detectan y tratan de una forma precoz.

Entre los investigadores que han participado en el estudio figura el dermatólogo español José Antonio Avilés-Izquierdo, del Hospital Gregorio Marañón de Madrid, centro del que proceden todas las fotografías que se han utilizado para "enseñar a los ordenadores" a diferenciar las lesiones sospechosas de ser cancerígenas de las lesiones benignas y que corresponden a pacientes tratados en el servicio de Dermatología de este hospital, uno de los principales referentes mundiales en el tratamiento del melanoma.

La plataforma que han diseñado los investigadores ha detectado con total exactitud las lesiones sospechosas de 68 pacientes, de una forma que coincide en su mayor parte con las evaluaciones y los análisis ya probados por los dermatólogos.

Avilés-Izquierdo ha recordado que es un proyecto de investigación que comenzó en el año 2014, y ha precisado que se trata básicamente de crear una herramienta a partir de un algoritmo que permite a los ordenadores aprender a diferenciar las lesiones cutáneas.

Foto: Cortesía

En declaraciones a EFE, el doctor español ha subrayado que esta herramienta sería extraordinariamente útil en los servicios de Atención Primaria para hacer un primer cribado de los pacientes susceptibles de padecer un melanoma y determinar en esa instancia qué pacientes deberían ser derivados a un especialista.

José Antonio Avilés-Izquierdo ha explicado que los tecnólogos de los diferentes centros de investigación implicados en este proyecto han conseguido "enseñar" a los ordenadores a interpretar las fotografías, y ha observado que ésta podría llegar a ser una herramienta con un uso mucho más extendido que los equipos de "dermatoscopia digital" que se utilizan desde hace años en las unidades especializadas.

Los resultados, según consta en el artículo publicado en Science Translational Medicine, sugieren que la plataforma podría ayudar a los médicos a detectar lesiones sospechosas durante las visitas clínicas con una mayor rapidez y a mayor escala, lo que podría facilitar un diagnóstico y un tratamiento más tempranos.

El melanoma es la forma más mortal de cáncer de piel, pero las expectativas pueden ser muy buenas para los pacientes que se someten a la extirpación de sus melanomas durante las fases más tempranas de la enfermedad, cuando la lesión todavía es limitada y no se ha extendido profundamente en la piel.

Para detectar los melanomas, los médicos suelen evaluar las grandes superficies de la piel a partir de un conjunto de criterios que popularmente se conocen como "ABCDE" para identificar al "patito feo"; son las iniciales que se corresponden con: Asimetría; Bordes (suelen ser irregulares); Color (suele ser variado y no uniforme); Diámetro (normalmente mayor de 6 milímetros) ; y Evolución (el lunar o la mancha cambian).

Los científicos han subrayado que en la mayor parte de los países las autoridades sanitarias han empezado a poner en marcha grandes programas de cribado del cáncer de piel para reducir el impacto y los daños causados por este tipo de cáncer, pero también que muchas clínicas carecen de las herramientas necesarias para evaluar las lesiones en un elevado número de pacientes.

La plataforma de redes neuronales artificiales que han diseñado los científicos y los tecnólogos rastrea las fotografías de las lesiones cutáneas -incluso las tomadas con la cámara de un teléfono móvil- e identifica rápidamente las marcas sospechosas que pueden necesitar pruebas de seguimiento.

El equipo entrenó su tecnología con 38.283 fotografías, incluidas las de la piel de 133 pacientes, y observó que el método distinguía las lesiones sospechosas de las no sospechosas con una sensibilidad y una especificidad del 90,3 por ciento y el 89,9, respectivamente.

En otro experimento, la estrategia también clasificó las lesiones de "patito feo" en la piel de 68 pacientes, con clasificaciones que coincidían en su mayoría con las evaluaciones que habían hecho varios dermatólogos.



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Un sistema de redes neuronales artificiales basado en la inteligencia artificial y en el "aprendizaje automático de los ordenadores" ha demostrado su eficacia para analizar fotografías y clasificar y distinguir las lesiones cutáneas que se pueden acabar convirtiendo en un melanoma mortal si no se detecta y elimina a tiempo.

Son los lunares que se conocen como el "patito feo" por su rareza y por diferenciarse del resto de las manchas o pecas de la piel, y el sistema que está desarrollando un equipo internacional de científicos permite hacer un cribado de ellos a partir de las fotografías que se pueden tomar incluso con un teléfono móvil.

Las conclusiones de este trabajo de investigación, en el que han participado científicos de numerosos países y centros de investigación y tecnológicos, entre ellos el Instituto Tecnológico de Massachusetts o la Universidad de Harvard, se publican hoy en la revista Science Translational Medicine.

El sistema que analiza las fotografías puede clasificar y distinguir lesiones cutáneas sospechosas, potencialmente pre-cancerosas y que se pueden acabar convirtiendo en un melanoma cuando no se detectan y tratan de una forma precoz.

Entre los investigadores que han participado en el estudio figura el dermatólogo español José Antonio Avilés-Izquierdo, del Hospital Gregorio Marañón de Madrid, centro del que proceden todas las fotografías que se han utilizado para "enseñar a los ordenadores" a diferenciar las lesiones sospechosas de ser cancerígenas de las lesiones benignas y que corresponden a pacientes tratados en el servicio de Dermatología de este hospital, uno de los principales referentes mundiales en el tratamiento del melanoma.

La plataforma que han diseñado los investigadores ha detectado con total exactitud las lesiones sospechosas de 68 pacientes, de una forma que coincide en su mayor parte con las evaluaciones y los análisis ya probados por los dermatólogos.

Avilés-Izquierdo ha recordado que es un proyecto de investigación que comenzó en el año 2014, y ha precisado que se trata básicamente de crear una herramienta a partir de un algoritmo que permite a los ordenadores aprender a diferenciar las lesiones cutáneas.

Foto: Cortesía

En declaraciones a EFE, el doctor español ha subrayado que esta herramienta sería extraordinariamente útil en los servicios de Atención Primaria para hacer un primer cribado de los pacientes susceptibles de padecer un melanoma y determinar en esa instancia qué pacientes deberían ser derivados a un especialista.

José Antonio Avilés-Izquierdo ha explicado que los tecnólogos de los diferentes centros de investigación implicados en este proyecto han conseguido "enseñar" a los ordenadores a interpretar las fotografías, y ha observado que ésta podría llegar a ser una herramienta con un uso mucho más extendido que los equipos de "dermatoscopia digital" que se utilizan desde hace años en las unidades especializadas.

Los resultados, según consta en el artículo publicado en Science Translational Medicine, sugieren que la plataforma podría ayudar a los médicos a detectar lesiones sospechosas durante las visitas clínicas con una mayor rapidez y a mayor escala, lo que podría facilitar un diagnóstico y un tratamiento más tempranos.

El melanoma es la forma más mortal de cáncer de piel, pero las expectativas pueden ser muy buenas para los pacientes que se someten a la extirpación de sus melanomas durante las fases más tempranas de la enfermedad, cuando la lesión todavía es limitada y no se ha extendido profundamente en la piel.

Para detectar los melanomas, los médicos suelen evaluar las grandes superficies de la piel a partir de un conjunto de criterios que popularmente se conocen como "ABCDE" para identificar al "patito feo"; son las iniciales que se corresponden con: Asimetría; Bordes (suelen ser irregulares); Color (suele ser variado y no uniforme); Diámetro (normalmente mayor de 6 milímetros) ; y Evolución (el lunar o la mancha cambian).

Los científicos han subrayado que en la mayor parte de los países las autoridades sanitarias han empezado a poner en marcha grandes programas de cribado del cáncer de piel para reducir el impacto y los daños causados por este tipo de cáncer, pero también que muchas clínicas carecen de las herramientas necesarias para evaluar las lesiones en un elevado número de pacientes.

La plataforma de redes neuronales artificiales que han diseñado los científicos y los tecnólogos rastrea las fotografías de las lesiones cutáneas -incluso las tomadas con la cámara de un teléfono móvil- e identifica rápidamente las marcas sospechosas que pueden necesitar pruebas de seguimiento.

El equipo entrenó su tecnología con 38.283 fotografías, incluidas las de la piel de 133 pacientes, y observó que el método distinguía las lesiones sospechosas de las no sospechosas con una sensibilidad y una especificidad del 90,3 por ciento y el 89,9, respectivamente.

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