El cáncer de piel ocupa el tercer lugar entre los cánceres más comunes en Chile según un sondeo de los últimos 5 años. Según la OMS, en nuestro país la tasa ha aumentado de 20 a 25 casos por cada 100 mil, y se estima que uno de cada 10 chilenos tendrá durante su vida esta enfermedad en sus diferentes variantes.
La detección precoz es la herramienta fundamental para evitar los fallecimientos a causa de esta enfermedad. En ese sentido, un reciente estudio demuestra que la IA (Inteligencia Artificial) tendrá una incidencia directa para diagnosticar el cáncer de piel y por lo tanto ayudará en el desarrollo de tratamientos.
IA y cáncer de piel
La investigación llevada a cabo en India ha arrojado resultados prometedores en la aplicación del aprendizaje automático, comúnmente conocido como inteligencia artificial (IA), para la detección temprana del cáncer de piel. En un momento en que la incidencia de esta enfermedad está en aumento, el estudio publicado en el International Journal of Nanotechnology tiene el potencial de revolucionar el campo de la detección, el tratamiento y, en última instancia, mejorar el pronóstico de los pacientes.
Este trabajo se basa en investigaciones previas y se centra en la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión en el diagnóstico de cáncer de piel a través de imágenes de lesiones y áreas cutáneas sospechosas. Entre los algoritmos probados se incluyen el Naive Bayes, el árbol de decisiones y el método K-vecinos más cercanos (KNN).
3 datos que debes conocer
Algoritmo eficaz: El estudIo reveló que podría alcanzar una tasa de precisión en la detección temprana del 83%. Esta precisión es un hito significativo en el diagnóstico de cáncer de piel y, cuando se combina con la evaluación experta de un oncólogo, puede tener un impacto sustancial en la detección y tratamiento temprano de la enfermedad, lo que a su vez podría mejorar drásticamente las tasas de supervivencia y calidad de vida de los pacientes.
El uso de algoritmos de aprendizaje automático representa un avance en la identificación de lesiones y áreas de piel sospechosas, ya que puede analizar una amplia gama de características en las imágenes, algunas de las cuales pueden ser difíciles de detectar para el ojo humano. Esta capacidad de procesamiento de datos a alta velocidad y precisión podría ayudar a los médicos a tomar decisiones más informadas y a los pacientes a recibir un diagnóstico más rápido y preciso.
Nuevo enfoque: La investigación en la detección temprana del cáncer de piel en la India ha dado un paso significativo hacia la mejora de la precisión y la eficiencia gracias a la incorporación de un enfoque de aprendizaje profundo, en concreto, una red neuronal convolucional (CNN). Este avance ha llevado a resultados aún más prometedores, con una precisión cercana al 94%.
Los investigadores se centraron en la implementación de una CNN, que es una forma de aprendizaje profundo diseñada específicamente para el procesamiento de imágenes. Esta tecnología es capaz de analizar las características de las lesiones y áreas cutáneas sospechosas de una manera extremadamente minuciosa y precisa, lo que la hace especialmente adecuada para la detección de enfermedades en imágenes médicas.
Un paso más: La detección temprana del cáncer de piel han alcanzado un hito impresionante gracias a la implementación de un novedoso enfoque basado en una red neuronal convolucional (CNN). El equipo de investigadores detrás de esta innovadora tecnología informa que han logrado una tasa de precisión cercana al 94% después de tan solo seis ciclos de entrenamiento. Lo que es aún más impresionante es que pudieron superar el 99% de precisión si el sistema se entrenó durante 73 ciclos.
Estos resultados demuestran claramente la superioridad de este nuevo enfoque en comparación con los algoritmos de última generación existentes para la detección del cáncer de piel. La capacidad de esta CNN para analizar minuciosamente las imágenes de lesiones y áreas cutáneas sospechosas ha revolucionado la forma en que se aborda la detección de esta enfermedad.
