¿Puede una computadora diagnosticar enfermedades de la piel mejor que un dermatólogo?
En China, diagnosticar enfermedades de la piel no es tarea fácil. Hay muy pocos dermatólogos en comparación con la cantidad de pacientes. En algunas zonas rurales, la proporción es de un dermatólogo por cada 60,000 personas. Esto significa que muchas personas no reciben un diagnóstico oportuno, lo que puede retrasar el tratamiento y empeorar su condición. Pero, ¿qué pasaría si una computadora pudiera ayudar a los médicos a identificar estas enfermedades de manera rápida y precisa? Un estudio reciente ha explorado esta posibilidad utilizando una tecnología llamada «aprendizaje profundo» (deep learning).
El problema: la falta de especialistas
En China, la mayoría de los dermatólogos con experiencia trabajan en grandes ciudades. En las áreas rurales, los médicos generales a menudo carecen de la formación necesaria para diagnosticar correctamente las enfermedades de la piel. Esto lleva a errores en el diagnóstico o a retrasos en el tratamiento. Para solucionar este problema, un equipo de investigadores desarrolló un sistema de apoyo al diagnóstico basado en aprendizaje profundo. Este sistema podría usarse como una herramienta de «pre-selección» para ayudar a los médicos a priorizar los casos más urgentes.
¿Cómo funciona el sistema?
El sistema utiliza una red neuronal convolucional (CNN, por sus siglas en inglés), un tipo de inteligencia artificial que puede analizar imágenes. En este caso, se usaron imágenes dermatoscópicas, que son fotografías especiales de la piel tomadas con un dispositivo llamado dermatoscopio. Los investigadores entrenaron la CNN con dos conjuntos de datos. El primer conjunto contenía 7,192 imágenes para diferenciar tres tipos comunes de tumores de la piel: carcinoma basocelular (BCC), nevus melanocítico (MN) y queratosis seborreica (SK). El segundo conjunto incluía 3,115 imágenes para clasificar la psoriasis frente a otras enfermedades inflamatorias.
Comparando la computadora con los dermatólogos
Para evaluar el rendimiento de la CNN, los investigadores compararon sus resultados con los de 164 dermatólogos. Ambos, la computadora y los médicos, analizaron 130 imágenes dermatoscópicas. Los diagnósticos de referencia fueron establecidos por un consenso de expertos, excepto en los casos de BCC, que se confirmaron mediante biopsia.
Los resultados fueron sorprendentes. La CNN tuvo un rendimiento similar al de los dermatólogos en términos de precisión, sensibilidad y especificidad. Por ejemplo, en la detección de BCC, los dermatólogos tuvieron una sensibilidad de 0.770 y una especificidad de 0.962, mientras que la CNN logró 0.800 y 1.000, respectivamente. Esto significa que la computadora fue ligeramente mejor para identificar correctamente los casos de BCC y evitar falsos positivos.
Limitaciones del estudio
Aunque los resultados son prometedores, el estudio tiene algunas limitaciones. Primero, todas las imágenes provienen de un solo hospital, lo que podría limitar la aplicabilidad del sistema en otros lugares. Segundo, el diagnóstico se basó únicamente en imágenes dermatoscópicas, mientras que los dermatólogos también consideran otros factores, como la historia clínica del paciente y el tacto de la lesión. Finalmente, el sistema solo fue entrenado para identificar 11 enfermedades de la piel, que son solo una pequeña parte de todas las condiciones que pueden afectar la piel.
El futuro del diagnóstico asistido por computadora
A pesar de estas limitaciones, el estudio muestra que las computadoras pueden ser una herramienta valiosa para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades de la piel. En regiones con acceso limitado a dermatólogos, este tipo de tecnología podría usarse para priorizar los casos más urgentes y mejorar la eficiencia del diagnóstico. Sin embargo, aún se necesita más investigación para expandir el conjunto de datos, integrar más fuentes de información y validar el sistema en diferentes entornos clínicos.
Conclusión
En resumen, este estudio demuestra que las redes neuronales entrenadas con un número relativamente pequeño de imágenes dermatoscópicas pueden igualar el rendimiento de los dermatólogos en el diagnóstico de enfermedades de la piel. Aunque no reemplazan a los médicos, estas herramientas podrían ser de gran ayuda en áreas con escasez de especialistas, permitiendo un diagnóstico más rápido y preciso.
For educational purposes only.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001023