Una revisión sistemática exploró los avances en el uso de IA para apoyar el diagnóstico de enfermedades dermatológicas.
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el campo del diagnóstico dermatológico, extendiéndose más allá del cáncer de piel para abordar una amplia gama de enfermedades cutáneas comunes. Una revisión sistemática realizada por Choy et al, presenta un recorrido sobre el estado actual de la IA en dermatología, centrándose en los modelos de Deep learning o aprendizaje profundo y su capacidad para mejorar la precisión diagnóstica, así como los desafíos que enfrentan en términos de sesgo, aplicabilidad y recomendaciones terapéuticas.
Los modelos de deep learning en dermatología, según la revisión sistemática, han demostrado una alta precisión diagnóstica para una amplia variedad de enfermedades cutáneas comunes, como el acné, la psoriasis, el eczema y la rosácea. Estos modelos no solo son capaces de diagnosticar estas afecciones, sino que también pueden evaluar la gravedad de la enfermedad, lo que los convierte en herramientas valiosas para la atención dermatológica.
En este sentido, la capacidad para evaluar la gravedad de la enfermedad es especialmente relevante en el contexto de la atención primaria, donde los proveedores pueden utilizar esta información para guiar las decisiones de tratamiento y el autocuidado del paciente. Sin embargo, a pesar de estos avances, persisten desafíos importantes. Por ejemplo, muchos de los modelos de IA tienen un alto riesgo de sesgo y preocupaciones sobre su aplicabilidad, lo que plantea interrogantes sobre su utilidad en la práctica clínica real. Además, la representación limitada de la diversidad de la piel en los conjuntos de datos utilizados para entrenar estos modelos puede afectar su precisión en poblaciones marginadas.
Sin embargo, pese a los desafíos, los modelos de aprendizaje profundo en dermatología continúan mostrando un gran potencial para mejorar el diagnóstico y la clasificación de la gravedad de las enfermedades cutáneas. Por lo tanto, los investigadores médicos coinciden en que es crucial abordar los problemas de sesgo, aplicabilidad y representación de la diversidad para garantizar que estas herramientas de IA sean efectivas y equitativas en su aplicación, para beneficiar a más personas. Al navegar por esta nueva era de la dermatología y las herramientas digitales emergentes para apoyar en el diagnóstico, la colaboración entre investigadores, médicos y formuladores de políticas es fundamental para garantizar que la IA mejore la atención al paciente y los resultados para todos.
