De acuerdo a datos de la Sociedad Americana del Cáncer,
esta enfermedad en la piel es la causa más común de muerte en el mundo
entero. Su diagnóstico suele ser en base a las observaciones in situ
(un análisis dermatoscopico, una biopsia) de los médicos y
dermatólogos, pero en no pocas oportunidades se diagnóstica tarde o
cuando la enfermedad ya está en una fase muy agresiva. Pero
un novedoso hallazgo de investigadores de la Universidad de Stanford
publicado en la revista Nature podría cambiar profundamente cómo se
realizan los análisis del cáncer de piel. Involucra machine learning y smartphones.
Usando una tecnología llamada Red neuronal convolucional (un sistema neuronal artificial que intenta imitar a las neuronas reales ubicadas en la corteza visual) los científicos pudieron lograr una efectividad similar a la de los profesionales de carne y hueso a la hora de diagnosticar diferentes cánceres de piel.
Usando una base de 129.450 imágenes de diferentes casos de enfermedades de piel (unas 2.032 enfermedades diferentes), los investigadores entrenaron a la inteligencia artificial.
La tecnología luego se enfrentó a 21 dermatólogos. Ambos equipos fueron puestos frente a frente a examinar imágenes clínicas de enfermedades (antes probadas con biopsia), usando dos clasificaciones básicas: carciomas de queratinocito y queratosis seborreica por un lado, y melanomas malignos versus benignos en la otra. La idea era representar, con el primer grupo, los tipos más comunes de cáncer y con el segundo, la identificación de la mortalidad de los cánceres.
En todas y cada una de las imágenes el algoritmo igualó o superó el rendimiento de los médicos especialistas.
Se espera que con la masiva adopción de dispositivos smart (en particular, celulares) y con la calidad fotográfica y la velocidad de procesamiento de los smartphones actuales este tipo de aplicaciones pueden darle la vuelta por completo a la forma en la que hoy el sistema médico identifica y trata los problemas de piel.
Fuente: Infotechnology
Usando una tecnología llamada Red neuronal convolucional (un sistema neuronal artificial que intenta imitar a las neuronas reales ubicadas en la corteza visual) los científicos pudieron lograr una efectividad similar a la de los profesionales de carne y hueso a la hora de diagnosticar diferentes cánceres de piel.
Usando una base de 129.450 imágenes de diferentes casos de enfermedades de piel (unas 2.032 enfermedades diferentes), los investigadores entrenaron a la inteligencia artificial.
La tecnología luego se enfrentó a 21 dermatólogos. Ambos equipos fueron puestos frente a frente a examinar imágenes clínicas de enfermedades (antes probadas con biopsia), usando dos clasificaciones básicas: carciomas de queratinocito y queratosis seborreica por un lado, y melanomas malignos versus benignos en la otra. La idea era representar, con el primer grupo, los tipos más comunes de cáncer y con el segundo, la identificación de la mortalidad de los cánceres.
En todas y cada una de las imágenes el algoritmo igualó o superó el rendimiento de los médicos especialistas.
Se espera que con la masiva adopción de dispositivos smart (en particular, celulares) y con la calidad fotográfica y la velocidad de procesamiento de los smartphones actuales este tipo de aplicaciones pueden darle la vuelta por completo a la forma en la que hoy el sistema médico identifica y trata los problemas de piel.
Fuente: Infotechnology
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