La nueva tecnología que están desarrollando investigadores de la Universidad de Waterloo y el Sunnybrook Research Institute (ambos en Canadá) utiliza inteligencia artificial para ayudar a detectar el cáncer de piel de melanoma de forma precoz.
Se emplea un software de aprendizaje automático para analizar imágenes de lesiones cutáneas y proporcionar a los médicos datos objetivos sobre biomarcadores reveladores de melanoma, que es mortal si se detecta demasiado tarde, pero muy tratable si se detecta temprano.
El sistema de inteligencia artificial- entrenado con decenas de miles de imágenes de la piel y sus correspondientes niveles de eumelanina y hemoglobina - inicialmente podría reducir el número de biopsias innecesarias, un costo significativo de la atención de la salud. Da a los médicos información objetiva sobre las características de la lesión para ayudarles a descartar el melanoma antes de tomar una acción más invasiva.
La tecnología podría estar disponible para los médicos ya el próximo año.
Frente al cáncer de piel
"Esta podría ser una herramienta muy poderosa para el apoyo de decisiones clínicas de cáncer de piel", dijo Alexander Wong, profesor de Ingeniería de Diseño de Sistemas en Waterloo. "Cuanta más información se pueda interpretar, mejores serán las decisiones".
En la actualidad, los dermatólogos dependen en gran medida de exámenes visuales subjetivos de lesiones cutáneas como los lunares para decidir si los pacientes deben someterse a biopsias para diagnosticar la enfermedad.
El nuevo sistema descifra los niveles de sustancias biomarcadoras en las lesiones, agregando información consistente y cuantitativa a las evaluaciones basadas en la apariencia. En particular, los cambios en la concentración y distribución de la eumelanina, un químico que da a la piel su color, y la hemoglobina, una proteína en los glóbulos rojos, son fuertes indicadores de melanoma.
"Puede haber un enorme tiempo de retraso antes de que los médicos incluso averiguar lo que está sucediendo con el paciente", dijo Wong, que también tiene la Cátedra de Investigación de Canadá en Sistemas de Imagen Médica. "Nuestro objetivo es acortar ese proceso".
Wong desarrolló la tecnología en colaboración con Daniel Cho, un ex estudiante de doctorado en Waterloo, David Clausi, profesor de ingeniería de diseño de sistemas en Waterloo, y Farzad Khalvati, profesor adjunto en Waterloo y científico en Sunnybrook.
La investigación fue presentada recientemente en la 14ª Conferencia Internacional sobre Análisis y Reconocimiento de Imágenes en Montreal.
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