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20 Mayo 2022

Inteligencia artificial aporta en la detección de melanomas

Profesionales del área de la medicina e ingeniería de la U. de Chile trabajan en algoritmo que utiliza redes neuronales artificiales que permiten reconocer patrones.

En Chile, el melanoma es el responsable de la mayoría de las muertes por cáncer de piel y constituye un problema de salud pública significativo. El método más efectivo para evitar su desarrollo es minimizar la exposición a fuentes naturales o artificiales de rayos ultravioletas, sin embargo, para observar los beneficios de estas estrategias, se necesita de años de campañas educacionales que logren cambiar los hábitos de exposición solar.

En la actualidad, detectar un melanoma requiere de herramientas y personal capacitado y, en caso de no contar con ello, se dificulta el diagnóstico de la enfermedad y la posibilidad de abordarla a tiempo, advierte la doctora Flavia Guiñazu, investigadora y miembro del Web Intelligence Center (WIC).

El proceso de diagnóstico se compone de varias etapas: observación, biopsia y análisis microscópico. Este escenario podría revertirse gracias al trabajo colaborativo de profesionales de la U. de Chile, quienes trabajan en un modelo predictor en base a inteligencia artificial (IA), el cual disminuye los pasos a dos: utilizando la imagen de la muestra, el médico tratante ingresa con el celular a una plataforma que compara y diagnostica el melanoma, para luego derivar de manera inmediata al histopatólogo en caso de ser necesario.

De esta forma, “las imágenes son procesadas como si se tratara de un ojo que rápidamente las analiza y extrae patrones para discriminar si se trata de una lesión cutánea relacionada con un melanoma o no. Es como cuando uno ve a una persona de lejos y sabe quién es. Claramente no le ve la cara, pero algunos patrones de la imagen son conocidos por el ojo de la persona, y la clasifica como alguien que conoce”.

Respecto al uso de la IA, la facultativa señala que la nueva medicina necesita casi irrevocablemente de ella. “Los volúmenes de datos que producimos en medicina, como en cualquier ciencia, son enormes y no podemos reunirlos simultáneamente en nuestro cerebro y poder correlacionarlos y sacar conclusiones de forma rápida”.

Por último, enfatiza en que hay mucho camino por recorrer aún, sin embargo, el equipo se encuentra optimista frente al desafío.