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La inteligencia artificial ahora puede detectar el cáncer de piel mejor que los humanos

Posted by on May 30, 2018 | 0 comments

La inteligencia artificial ahora puede detectar el cáncer de piel mejor que los humanos

Según un estudio publicado en la revista Annals of Oncology, la inteligencia artificial supera a los dermatólogos experimentados en lo que respecta al diagnóstico de cáncer de piel .

Los investigadores entrenaron una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo (CNN) para distinguir los melanomas malignos de los lunares benignos utilizando más de 100.000 fotografías. Luego, compararon su tasa de éxito con la de 58 dermatólogos de 17 países.

Y son malas noticias para derms.

“La CNN omitió menos melanomas, lo que significa que tenía una sensibilidad más alta que la de los dermatólogos, y diagnosticó erróneamente menos lunares benignos como melanoma maligno, lo que significa que tenía una mayor especificidad, lo que resultaría en una cirugía menos innecesaria”, Holger Haenssle, médico jefe en el Departamento de Dermatología de la Universidad de Heidelberg, Alemania, dijo en un comunicado .

¿Como funciona? Las redes neuronales son un tipo de software de aprendizaje automático que funcionan de forma similar a las redes neuronales del cerebro. Desde la infancia, utilizamos nuestros cinco sentidos para absorber información de nuestro entorno. Con esa información, aprendemos cómo reconocer patrones.

Tome perros como ejemplo. La primera vez que viste un perro, no hubieras sabido de qué se trataba, hasta que alguien te lo dijera. A medida que creces estarás expuesto a muchos perros de diferentes colores y tamaños y en poco tiempo podrás distinguir a tus perros de tus gatos, aunque hay cientos de razas de perros que se ven muy diferentes entre sí.

Una red neuronal podría no ser capaz de “ver” de la misma manera que nosotros, pero puede aprender a reconocer patrones y categorizar objetos a través de la exposición y la repetición, tal como hacemos nosotros.

“Con cada imagen de entrenamiento, la CNN mejoró su capacidad de diferenciar entre lesiones benignas y malignas”, explicó Haenssle.

Para probarlo, el equipo utilizó dos juegos de imágenes, ninguno de los cuales se había utilizado en el entrenamiento. La primera ronda requirió que la IA y los dermatólogos realizaran un diagnóstico a partir de las imágenes y decidieran cuál sería el mejor curso de acción (cirugía, seguimiento a corto plazo o ninguna acción).

En promedio, los dermatólogos detectaron correctamente el 86.6 por ciento de los melanomas y el 71.3 por ciento de los lunares benignos. La CNN identificó el mismo porcentaje de lunares benignos pero eclipsó a los dermatólogos cuando se trataba de melanomas, diagnosticando correctamente el cáncer el 95 por ciento de las veces.

En la segunda ronda, cuatro semanas más tarde, los dermatólogos recibieron información clínica, como la edad y la posición de la lesión. Esto mejoró su rendimiento, aumentando su tasa de éxito a 88.9 por ciento para los melanomas y 75.7 para los lunares benignos. Pero la CNN, que trabaja solo con imágenes, aún lo hizo mejor que incluso los profesionales más experimentados.

Los dermatólogos que trabajan no necesitan preocuparse por los robots que roban sus trabajos todavía. “Actualmente, no hay sustituto para un examen clínico completo”, escribieron los autores . Sin embargo, este tipo de tecnología podría algún día ayudar a diagnosticar el cáncer y estandarizar la atención para que las personas independientemente de dónde vivan o el nivel de experiencia de su médico puedan acceder a ellas evaluación diagnóstica.

Fuente: www.iflscience.com

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