Un estudio utilizó modelos de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la calidad de las imágenes dermatológicas que envían los pacientes en consultas por telemedicina.
Durante el comienzo de la pandemia por COVID-19 el uso de telemedicina fue adoptado generalizadamente para brindar atención médica a distancia en diversas especialidades médicas y evitar la propagación del virus.
Entre las especialidades médicas que aprovecharon el uso de la telemedicina destaca la dermatología, sin embargo, también puede considerarse una de las especialidades médicas más limitadas por la telemedicina, debido a la necesidad de imágenes de alta calidad, que en la atención presencial son más fáciles de obtener incluso a simple vista.
Este este sentido, un estudio reciente publicado en JAMA Dermatology, muestra el desarrollo y la evaluación clínica de una herramienta de IA para mejorar la calidad de las imágenes dermatológicas obtenidas por medio de telemedicina.
La pregunta que se plantean los autores es si una herramienta basada en IA pueda apoyar a los pacientes a tomar mejores fotografías de sus lesiones en la piel para su uso en consultas por telemedicina. Debido a que muchas de las imágenes utilizadas en teleconsultas dermatológicas resultan ser insuficientes para los especialistas, el objetivo del estudio fue determinar si el uso de una herramienta de soporte basada en algoritmos de aprendizaje automático podría mejorar la calidad de las imágenes enviadas por telemedicina para proveer retroalimentación en tiempo real a los pacientes.
La primera parte de este estudio se realizó de marzo de 2020 a octubre de 2021. Posteriormente, tras el entrenamiento de la herramienta de aprendizaje automático se probó en 357 imágenes de telemedicina de Stanford obtenidas desde marzo a junio de 2021.
El siguiente paso fue realizar un estudio clínico piloto para evaluar la viabilidad de esta herramienta, para ello participaron 9 pacientes del Departamento de Dermatología de Stanford en dos sitios clínicos. Este estudio piloto se llevó a cabo de junio a octubre de 2021 y requirió que los participantes acudieran a la clínica por una afección cutánea y fotografía su lesión en la piel con un teléfono inteligente.
“Durante el estudio clínico piloto, se entregó a los pacientes un dispositivo smartphone portátil con una interfaz de algoritmo de aprendizaje automático cargada y se les pidió que tomaran imágenes de cualquier lesión que les preocupara”, explica el estudio. Además, los pacientes tuvieron oportunidad de revisar las fotografías y volver a tomarlas antes de enviarlas para que todas las fotos cumplieran con los estándares de aceptabilidad clínica. La tarea del algoritmo de aprendizaje automático fue indicar si la imagen era aceptable de acuerdo a los parámetros establecidos.
De esta manera, el algoritmo logró identificar eficazmente las imágenes de mala calidad y su rendimiento fue constante en función de la edad y el sexo de los participantes. Esto permitió reducir el número de pacientes que enviaron imágenes de mala calidad en 68%.
“En este estudio de mejora de la calidad, el uso por parte de los pacientes del soporte de decisiones de IA con un algoritmo de aprendizaje automático se asoció con una mejora de la calidad de las fotografías de enfermedades cutáneas enviadas para su uso en telemedicina”, concluye el estudio.
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