La inteligencia artificial supera a los mejores dermatólogos detectando cánceres de piel
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detecta hasta un 95% de melanomas malignos

La inteligencia artificial supera a los mejores dermatólogos detectando cánceres de piel

Tras someter a un programa informático a una sesión de aprendizaje fue capaz de superar a 58 expertos a la hora de decir si un lunar raro es peligroso o si no entraña peligro

Foto: La inteligencia artificial supera a los mejores dermatólogos detectando cánceres de piel
La inteligencia artificial supera a los mejores dermatólogos detectando cánceres de piel

Se acabó esa época en la que la inteligencia artificial sólo se comparaba con la humana para ver quién ganaba a un juego de mesa como el ajedrez o el Go. Por primera vez, un grupo de científicos ha demostrado que una red de aprendizaje profundo o 'machine learning' es mejor que un grupo de experimentados dermatólogos a la hora de detectar un melanoma o cáncer de piel.

En el estudio, publicado hoy en la principal revista oncológica, Annals of Oncology, investigadores de Alemania, Estados Unidos y Francia programaron una red neuronal convolucional (en inglés, Convolutionary Neural Network o CNN) enseñándole más de 100.000 imágenes de melanomas malignos o lunares benignos ampliadas por diez. Una vez adiestrado, compararon al sistema con 58 dermatólogos de varios países y grados de experiencia, descubriendo que la red neuronal lograba descartar menos melanomas y se equivocaba menos que los expertos con lunares benignos que podían prestarse a confusión.

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"La CNN funciona como el cerebro de un niño", ha explicado Holger Haenssle, director del departamento de Dermatología en la Universidad de Heidelberg, "con cada imagen de entrenamiento, la CNN mejoró su capacidad de diferenciar entre benigno y lesiones malignas".

En cuanto a los dermatólogos, se prestaron a participar profesionales de 17 países, de los cuales más del 50% tenían más de cinco años de experiencia.

Una vez entrenado el sistema de IA, los científicos seleccionaron 300 imágenes, inéditas tanto para los dermatólogos como para la máquina, que incluían alrededor de un centenar de las lesiones más difíciles de evaluar.

El estudio se realizó en tres fases: primero los dermatólogos observaron las imágenes y lograron identificar un 86,6% de los melanomas malignos y un 71,3% de los lunares que no revestían peligro. A continuación, se "sintonizó" el programa con el mismo 71,3% de acierto y éste logró detectar los lunares malignos con un 95%, mucha mejor precisión que los humanos. Por último, los dermatólogos tuvieron otra ronda en la que mejoraron su capacidad de detectar aquellas lesiones cutáneas sin riesgo de cáncer hasta un 75,7% y los melanomas hasta un 88,9. Mucho mejor, pero insuficiente para batir a la máquina, que además es capaz de aprender de los segundos dermatólogos y mejorar sus marcas.

"La CNN omitió menos melanomas, lo que significa que tiene una sensibilidad más alta que la de los dermatólogos, y diagnosticó erróneamente menos lunares benignos, lo que significa que tiene una mayor especificidad", añade Haenssle. En el mundo real, esto se traduciría en menos operaciones innecesarias, algo muy positivo teniendo en cuenta la alta incidencia del melanoma maligno: en España se diagnostican unos 5.000 casos nuevos cada año y la Organización Mundial de la Salud prevé que su incidencia se triplique.

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