Las expectativas sobre el aporte de la ciencia artificial en la salud, cada día están más cerca de volverse realidad. Investigadores de la Universidad de Stanford han creado un algoritmo que puede identificar el cáncer de piel, así como un médico profesional.
El programa fue entrenado en casi 130,000 imágenes de lunares, erupciones cutáneas y lesiones usando una técnica conocida como aprendizaje profundo. Luego fue comparado con el diagnóstico de 21 dermatólogos, arrojando resultados exactos en un 91 por ciento. En el futuro, sugieren que podría ser utilizado para crear una aplicación móvil para detectar el cáncer de piel en casa.
Nuevo método para detección temprana de cáncer de piel
Como sucede con todas las enfermedades, es la detección temprana la que ofrece mejores posibilidades de supervivencia. Como se afirma en la nota publicada en TheVerge la tasa de supervivencia a cinco años para el detección temprana del melanoma es de alrededor del 97 por ciento; Pero cuando se detecta en sus etapas posteriores, esa cifra cae a alrededor del 14 por ciento.
Para enseñar al algoritmo cómo identificar el cáncer de piel, los investigadores de Stanford comenzaron con un algoritmo de aprendizaje profundo existente construido por Google para la clasificación de imágenes. Como se describe en un artículo sobre su trabajo publicado en la revista Nature, los investigadores alimentaron al programa decenas de miles de imágenes recogidas de todo el mundo, junto con las etiquetas que identificaban el tipo de cáncer que mostraban o si eran benignas.
El equipo de Stanford dice que el objetivo de desarrollar su programa no es reemplazar a los dermatólogos humanos, sino ofrecer a las personas una opción barata para la detección precoz. La esperanza es que una versión más avanzada del algoritmo se puede convertir en una aplicación y se utiliza en casa.
Sin embargo, esto requeriría una capacitación adicional ya que el algoritmo trabaja con imágenes médicas de alta calidad, no con el tipo de disparos que se producirían en un móvil convencional y se necesitarían evaluaciones más rigurosas de su seguridad antes de que tal aplicación fuese pública.
Aunque faltan muchas condiciones para hacer de esta propuesta una realidad accesible, es un claro avance que luego se podría aplicar en otros tipos de cáncer, posibilitando una atención oportuna para los pacientes.
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