Pais: Brasil

Fecha: 20 de Enero del 2020

El software puede diagnosticar el cáncer de piel con un 86% de precisión por UNICAMP; Brasil

El algoritmo desarrollado en Unicamp clasifica las lesiones cutáneas a través del análisis de imágenes. Un grupo de investigadores de la Unicamp ha estado trabajando en el desarrollo de software con el potencial de acelerar el diagnóstico de cáncer de piel con melanoma. Utilizando inteligencia artificial y aprendizaje profundo , una técnica para aprender máquinas a través de redes neuronales artificiales, el equipo ya ha alcanzado una precisión del 86% en el diagnóstico. Ahora, se dedica a mejorar el resultado y desarrollar la aplicabilidad en la vida diaria de los centros de salud. El deseo es que en el futuro cercano, con el sistema instalado en un teléfono celular y con una lente dermatoscópica conectada, sea posible extraer un diagnóstico rápidamente, explica Sandra Avila, profesora del Instituto de Computación que forma parte del estudio. "La idea es poner esto dentro de un centro de salud, por ejemplo, donde no hay dermatólogo. A menudo, la persona solo se da cuenta de la lesión cuando comienza a crecer, picar y sangrar, cuando el cáncer probablemente ha avanzado y la posibilidad de curación es mucho menor, con un 14%. En las etapas iniciales, la posibilidad de cura es del 97% ", dice Sandra. El investigador, que desde 2014 se dedica al proyecto, destaca que la idea no es reemplazar el diagnóstico realizado por el médico, sino apoyar a este profesional. "La inteligencia artificial funciona como un soporte, como una ayuda, pero la decisión final siempre debe ser tomada por el médico", observa. Por lo tanto, combinar la tecnología con el conocimiento de los profesionales de la salud puede acelerar la detección temprana del melanoma, que es el tipo de cáncer de piel más agresivo y letal, mejorando el pronóstico de vida del paciente. Diagnóstico de la máquina El análisis realizado por la máquina, explica Sandra, se realiza a través de un banco de imágenes públicas. Con los algoritmos desarrollados por los investigadores, la computadora puede identificar si la lesión es benigna o maligna. Actualmente, el banco tiene 23,906 fotografías de diferentes tipos de lesiones cutáneas. Cuantas más imágenes, dice el profesor, mayor es la posibilidad de que el diagnóstico sea preciso, ya que la máquina aprende a través de ejemplos. Por esta razón, una de las perspectivas para avanzar en la investigación es poder engordar la base de datos con imágenes obtenidas en hospitales brasileños. El resultado del 86% en la precisión de los diagnósticos, como se observó Alceu Bissoto, estudiante de doctorado en Ciencias de la Computación y asesorando a Sandra, a través de los datos existentes, referidos a lesiones, en la base de datos. "Este 86% no se trata necesariamente de datos en una situación real, se trata de un conjunto de imágenes públicas, de las cuales ya sabemos cuáles son los diagnósticos, y luego comparamos el rendimiento de la solución con el diagnóstico real, alcanzando el 86%". . Incluso cuando se elimina parte de la información de la imagen, el diagnóstico sigue siendo correcto en el 71% de los diagnósticos, una tasa superior al promedio del 67% de la precisión de la evaluación de 157 dermatólogos. "Incluso cuando obtiene la información, el resultado sigue siendo mejor que el 67%. Pero tenga cuidado: no queremos decir que la máquina sea mejor que los médicos. La pregunta más interesante es pensar qué está aprendiendo la máquina que, incluso sacando información importante desde el punto de vista médico, sigue acertando ", pregunta Sandra. La respuesta, que implica comprender cuáles son los patrones que la máquina está creando y observando por sí misma, es lo que los investigadores quieren encontrar en unos pocos meses, continuando con otra etapa de la investigación. Estudio de premios de Google Por cuarto año consecutivo, el estudio sobre la detección del melanoma, que comenzó en 2014 a través de una asociación entre Sandra y el profesor Eduardo do Valle, de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Unicamp, fue uno de los ganadores de los Premios de Investigación de América Latina de Google ( Lara). El premio fue otorgado a 25 encuestas en América Latina, 15 de las cuales son brasileñas. De estos, 13 están vinculados a instituciones educativas públicas, tres de la Unicamp. Traducido del portugués. Ver nota