Crean un algoritmo que diagnostica cáncer de piel con la precisión de un dermatólogo

Madrid

Un grupo de informáticos de la Universidad de Stanford, en California, ha desarrollado un algoritmo inteligente capaz de diagnosticar el cáncer de piel con la misma fiabilidad que la de un dermatólogo. Para ello, los investigadores, tal y como relatan en un estudio publicado en Nature, han creado una base de datos de casi 130.000 imágenes de distintos tipos de cáncer de piel.

Los autores del estudio han revelado que utilizaron estas 130.000 imágenes para entrenar al algoritmo para que fuera capaz de diagnosticar visualmente un posible cáncer. Tal y como afirma el profesor adjunto del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford Sebastian Thrun, tras una precisión "motivadora" durante la primera prueba, decidieron continuar con el proyecto hasta que fuera tan fiable como un dermatólogo.

"Tras la primera prueba nos dimos cuenta de que era factible, no sólo hacer algo bien, sino igual que un dermatólogo humano. Fue entonces cuando pensamos que este proyecto era una oportunidad para hacer algo grande para la humanidad", explica Thrun.

El algoritmo fue probado con 21 dermatólogos certificados

Para demostrar su precisión, este algoritmo ha sido probado con 21 dermatólogos certificados. El ordenador ha sido capaz de coincidir con la evaluación de los dermatólogos en cada uno de sus diagnósticos de lesiones cutáneas, que representan los cánceres cutáneos más comunes.

A la hora de diagnosticar un posible cáncer de piel, los dermatólogos suelen analizar la lesión sospechosa a simple vista con la ayuda de un dermatoscopio. Este microscopio es capaz de proporcionar una imagen de la situación bajo la piel, con el que pueden determinar la enfermedad a simple vista. En caso de que este método no sea concluyente, o que el dermatólogo considere que la lesión puede ser cancerosa, el especialista pasará a realizar una biopsia para ofrecer un diagnóstico completo al paciente.

Inspirados en Google

Los informáticos han revelado que, en vez de construir un algoritmo desde cero, decidieron comenzar con un algoritmo desarrollado por Google capacitado para identificar 1,28 millones de imágenes de 1.000 categorías de objetos. Pese a que este algoritmo estaba preparado para diferenciar perros de gatos, no era capaz de distinguir, por ejemplo, un carcinoma maligno de una queratosis seborreica benigna.

Es por ello que el coautor del estudio Brett Kuprel asegura que decidieron mejorar este algoritmo utilizando únicamente imágenes de alta calidad confirmadas por biopsia: "No hay un gran conjunto de datos sobre el cáncer de piel con el que podamos entrenar nuestros algoritmos, así que tuvimos que hacer nuestra propia base de datos".

"Recogimos imágenes de Internet y trabajamos con la Escuela de Medicina para crear una cuidadosa taxonomía con datos que estaban muy desordenados: sólo los términos estaban en varios idiomas, incluyendo alemán, árabe y latín", resume. Tras desarrollar este algoritmo en un ordenador, ahora los investigadores buscan la forma de trasladarlo a los teléfonos móviles.