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Algoritmos entrenados para el diagnóstico dermopatológico

La IA o el Deep Learning se postulan como herramientas realmente útiles de cara a facilitar la práctica diaria de los dermopatólogos. Para que se extiendan, hará falta que el paciente confíe en ellas y que el profesional aprenda a entrenar a los algoritmos, por ejemplo, en la correcta lectura de biopsias.

13/05/2023

La evidencia en torno a la utilidad de los algoritmos para la práctica clínica en Dermatología es cada vez mayor. Sin obviar los retos que quedan por delante, la doctora María del Mar Llamas Velasco, del Hospital Universitario La Princesa (Madrid) ha dedicado su intervención a analizar el estado y ...

La evidencia en torno a la utilidad de los algoritmos para la práctica clínica en Dermatología es cada vez mayor. Sin obviar los retos que quedan por delante, la doctora María del Mar Llamas Velasco, del Hospital Universitario La Princesa (Madrid) ha dedicado su intervención a analizar el estado y los potenciales usos que puede tener la Inteligencia Artificial (IA) para esta especialidad, durante el simposio `¿Qué hay de nuevo en imagen en Dermatología?´ celebrado este viernes en el marco del 50º Congreso Nacional de Dermatología que organiza la Asociación Española de Dermatología y Venereología (AEDV) en Santiago de Compostela.

Bajo un enfoque holístico, estos sistemas pueden ser utilizados en entornos educativos (con herramientas como el Hypertext Atlas of Dermatopathology) o en investigación, al jerarquizar los tipos de enfermedades a través del lenguaje natural y las historias electrónicas. Evidentemente, su valor en la práctica clínica queda patente en el diagnóstico o en la prevención. De hecho, algunos estudios se han encargado de analizar la repercusión que tiene la IA, hasta el punto de concluir que hay una relación inversamente proporcional entre utilidad de las máquinas y experiencia del dermopatólogo. "La asistencia que puede dar a patólogos generales es increíble porque puede ayudar en diagnósticos dudosos", ha añadido.

Al respecto, se necesitará desarrollar formas para `discutir´ con estos sistemas a la hora del diagnóstico. Estudios a los que Llamas ha hecho referencia durante su intervención han recalcado que conocer el motivo detrás de la decisión de una IA "genera más confianza en los profesionales". En algo similar está trabajando un grupo alemán con el desarrollo de algoritmos que diferencien entre nevus y melanoma y que muestren el por qué de ese diagnóstico. Así se iría hacia un camino en el que estos procesos complejos sean comprensibles "para ayudar a integrar su uso en el día a día y que sea útil para médicos y pacientes".

Avances en ecografía

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De forma complementaria, se sigue innovando en herramientas diagnósticas ya existentes como la ecografía. En el caso de la detección de tumores como el carcinoma basocelular, se ha mostrado muy efectiva como técnica, entre otras razones, por conseguir predecir el espesor tumoral que determine si un paciente es o no candidato a una intervención quirúrgica. Al mismo tiempo se puede usar tanto en el preoperatorio como en el postoperatorio, ha explicado María Dolores Mendoza Cembranos, del Hospital Universitario Fundación Jiménez Díaz (Madrid), para averiguar si permanecen restos tumorales.

Más allá de esta neoplasia, es una opción a tener en cuenta, como han examinado diversos estudios, en otras como carcinoma epidermoide; fases metastásicas en tránsito y ganglionares en estado precoz, o melanomas con abundante vascularización, como referencia para obtener información pronóstica y ayudar a estimar la supervivencia del paciente. En el otro extremo, hace falta mayor evidencia en otros cánceres cutáneos como el carcinoma de células de Merkel.

En lo relativo a su coste-eficacia hay bastante consenso: Mendoza ha cifrado el precio de una ecografía en alrededor de 8.000 euros, frente a los 30.000 que pueden rondar los procedimientos estándar.

Microscopia confocal

Otros aparatos en boga, como la microscopia confocal, han sido analizados por Salvador González Rodríguez, del Hospital Ramón y Cajal y profesor del Departamento de Medicina y Especialidades Médicas de la Universidad de Alcalá (Madrid), quien ha apuntado a los trabajos que llevan a cabo grupos como el del Hospital Clínic de Barcelona, "prometedor" al usar Deep Learning para clasificar tipos celulares en "casos desafiantes" de células escamosas. Hasta el punto de que un patólogo puede embarcarse en imágenes sin experiencia en confocal.

Sobre estos dispositivos ha avanzado novedades como el confocal más barato (entre 5.000 y 6.000 euros) y portable que, apoyado con la mencionada tecnología, ha logrado "bajar ruido en el fondo" y ofrecer imágenes "más resolutivas", muy similares a las de la microscopia confocal.

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En cuanto a en qué patologías se ha comprobado su practicidad, Reyes Gamo Villegas, de la Fundación Hospital Alcorcón (Madrid), ha citado varias investigaciones en lesiones eritematosas aisladas; enfermedades autoinmunes (vitíligo) o en otras más raras como es el caso del liquen escleroso y atrófico o el sarcoma de Karposi.

Pero es en melanoma donde la microscopia confocal "es más útil", ha valorado Gamo. En su caso, sirve como segundo tratamiento para complementar informaciones o valorar el diagnóstico de este y otros cánceres como melanoma en edad pediátrica (poco prevalente al englobar el 1% de todos los casos); el poco común amelanótico; el desmoplásico o el nevoide.

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