Según un estudio de Stanford Medicine, los algoritmos de AI y deep learning son herramientas capaces de mejorar la precisión de los diagnósticos de cáncer de piel.
Un nuevo estudio publicado en npj Digital Medicine journal liderado por investigadores de Stanford Center for Digital Health, mostró que algoritmos de inteligencia artificial (AI), basados en deep learning o aprendizaje profundo, sería capaz de ayudar a profesionales de la salud a diagnosticar cáncer de piel con mayor precisión.
A diferencia de otros estudios, que se centran en el rendimiento de AI en comparación con los médicos, este estudio compara a los médicos que trabajan sin la asistencia de la AI, con médicos que utilizan AI para diagnosticar cánceres de piel. “Esta es una clara demostración de cómo se puede utilizar la AI en colaboración con un médico para mejorar la atención al paciente”, explicó Eleni Linos especialista en dermatología y epidemiología.
Actualmente, los algoritmos y modelos de AI se utilizan cada vez más en entornos clínicos, incluidas especialidades médicas como la dermatología. En este caso, se utilizó deep learning, que es un método en el cual el algoritmo aprende a reconocer patrones reveladores en información imágenes luego de un entrenamiento con millones de datos.
Para el estudio, el equipo de investigadores analizó 12 estudios que detallan más de 67 mil evaluaciones de posibles cánceres de piel realizadas por profesionales de la salud con y sin asistencia de AI. De esta manera descubrieron que los profesionales de la salud que trabajaron sin la ayuda de AI lograron diagnosticar con precisión alrededor del 75% de las personas con cáncer de piel, es decir la sensibilidad y los profesionales que diagnosticaron afecciones similares al cáncer pero que no era cáncer lograron un 81.5% de especificidad. Por otro lado, los profesionales que utilizaron AI obtuvieron 81.1% de sensibilidad y 86.1% de especificidad.
Los médicos que se beneficiaron de la orientación de la AI lograron mejorar unos 13 puntos en sensibilidad y 11 en especificidad. “Me sorprendió ver que la precisión de todos mejoraba con la ayuda de la AI, independientemente de su nivel de entrenamiento”, explicó dijo Linos. “Esto me hace ser muy optimista sobre el uso de la AI en la atención clínica. Pronto nuestros pacientes no solo aceptarán, sino que esperarán, que utilicemos la asistencia de AI para brindarles la mejor atención posible”, agregó.
En este sentido, especialidades médicas como dermatología y radiología, que dependen en gran medida de imágenes como fotografías, rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, entre otras, no obstante, otras especialidades que evalúan síntomas o modelos de predicción, también pueden beneficiarse con la intervención de AI.
“Si esta tecnología puede mejorar simultáneamente la precisión del diagnóstico de un médico y ahorrarle tiempo, es realmente beneficioso para todos. Además de ayudar a los pacientes, podría ayudar a reducir el agotamiento de los médicos y mejorar las relaciones interpersonales humanas entre los médicos y sus pacientes”, resaltó Linos.
Asimismo, enfatizó en el potencial de la AI para utilizarse en todas las especialidades médicas, siempre y cuando se asegure de que se utiliza de una manera equitativa y que ayude a todos los pacientes, independientemente de sus antecedentes.
