Una plataforma de diagnóstico basada en inteligencia artificial para combatir el melanoma
El melanoma es el tipo de cáncer de piel más agresivo y letal, responsable del 60 % de las muertes por esta enfermedad. Aunque el melanoma tiene altas tasas de curación cuando se detecta a tiempo, los métodos actuales de cribado mediante un examen completo de la piel suelen ser lentos y poco eficientes. «Las herramientas diagnósticas actuales no están integradas y, con frecuencia, dependen de la interpretación subjetiva de imágenes dermatoscópicas(se abrirá en una nueva ventana) individuales», explica Rafael García, coordinador del proyecto iToBoS(se abrirá en una nueva ventana) en la Universidad de Girona(se abrirá en una nueva ventana) (España). «Esta limitación, junto al aumento de la incidencia del melanoma entre las poblaciones caucásicas de edad avanzada, hace del melanoma un problema de salud pública cada vez más preocupante».
Detección temprana y evaluación personalizada de riesgos
El proyecto iToBoS, financiado con fondos europeos, se propuso abordar este desafío mediante el desarrollo de una plataforma de diagnóstico basada en inteligencia artificial (IA), diseñada para ayudar al personal médico a identificar lesiones cutáneas malignas con mayor precisión, rapidez e interpretabilidad. «Queríamos mejorar la detección temprana y, al mismo tiempo, garantizar una evaluación personalizada y precisa del riesgo de cada lesión», explica García. La plataforma incluye un nuevo escáner corporal integral que toma imágenes dermatoscópicas de alta calidad de la superficie cutánea. El escáner permite a los médicos hacer un seguimiento de las lesiones cutáneas a lo largo del tiempo gracias a unas imágenes claras y uniformes. Otros elementos de la plataforma son un enfoque holístico que permite a un asistente de IA predecir la malignidad de una lesión cutánea sospechosa combinando imágenes de todo el cuerpo, imágenes dermatoscópicas, el historial clínico y, si está disponible, información genética. Esta integración hace posible que el sistema ofrezca no solo una puntuación de riesgo, sino también una explicación de los factores que influyen en el diagnóstico, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones informadas y con mayor confianza. El sistema se probó y mejoró mediante ensayos clínicos en condiciones reales, centrados en garantizar su fiabilidad, facilidad de uso y capacidad para ser adoptado en diferentes entornos sanitarios. «Dada la sensibilidad de los datos sanitarios, todos los componentes de la plataforma se desarrollaron respetando plenamente las normas éticas y la legislación sobre protección de datos, prestando especial atención a la privacidad del paciente y al consentimiento informado», comenta García.
Avances en el diagnóstico del melanoma
El trabajo efectuado en el marco del proyecto ha resultado en grandes avances en el diagnóstico temprano del melanoma y en el uso de la IA en dermatología. Uno de los principales logros fue el desarrollo de un nuevo escáner corporal integral, capaz de tomar imágenes de alta resolución de la superficie cutánea de todo el cuerpo, tanto a nivel macroscópico como dermatoscópico. «El sistema de lentes líquidas que utilizamos fue tan innovador que ha dado lugar a tres patentes, lo que destaca la originalidad y la importancia tecnológica de este desarrollo», observa García. El equipo del proyecto reunió un conjunto de datos multimodal amplio y único que integra imágenes de cuerpo completo, historiales médicos y otros datos clave. Este conjunto de datos sirvió para entrenar y validar modelos de IA diseñados para respaldar el diagnóstico del melanoma. «Estas herramientas se integraron en el asistente cognitivo de IA, que combina el análisis de IA, los datos de imágenes y la información del paciente en una única plataforma fácil de usar para el personal médico», agrega García.
Atención médica personalizada
Los próximos pasos incluyen un ensayo de implementación a gran escala que involucrará un número mucho mayor de casos de melanoma. «Aunque el estudio preliminar demostró la funcionalidad técnica y el valor clínico de la plataforma, ahora es necesario llevar a cabo un ensayo mayor», comenta García. «Lo ideal sería que participaran varios hospitales y centros dermatológicos de distintas regiones, para garantizar la diversidad en las condiciones de obtención de imágenes, los protocolos clínicos y los perfiles de los pacientes». Al mismo tiempo, se requieren trabajos ulteriores para optimizar la interfaz de usuario y mejorar la capacidad de explicación de los resultados de IA(se abrirá en una nueva ventana). «Al proporcionar al personal médico una herramienta que mejora la precisión en la detección y facilita el seguimiento continuo de las lesiones cutáneas, iToBoS ha contribuido sobremanera a los retrasos en el diagnóstico y las clasificaciones erróneas», concluye García.
