Inteligencia artificial desarrollada en Chile detecta melanomas
Un melanoma es un tipo de tumor maligno originado en los melanocitos, un tipo de células que son parte de la epidermis y se encargan de producir la melanina, el pigmento que da el tono de piel y protege del sol. Detectar un melanoma requiere contar con herramientas y personal humano capacitado, por lo tanto, el sistema de salud necesita una infraestructura médica que, de no existir, dificulta el diagnóstico de la enfermedad a tiempo. Una situación difícil de solucionar en el corto plazo y que afecta especialmente a Chile, pues, es una de las patologías de mayor incidencia en el país con 800 casos nuevos al año y una mortalidad de 300 personas en el mismo periodo (International Agency for Research on Cancer, Globocan 2020).
Se trata de un gran problema de salud pública que requiere tomar medidas de manera urgente, pero, ¿Cómo?, así surge el interés del académico del Departamento de Ingeniería Industrial Dr. Juan D. Velásquez, investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería, ISCI y director del Web inteligence center (WIC) de la Universidad de Chile junto con la Dra Flavia Guiñazu, international medical advisor e investigadora y miembro del WIC, quien desarrolló y llevo a cargo el proyecto junto al ingeniero Alberto Arroyo miembro del WIC, también. El desarrollo de esta innovadora tecnología permite identificar melanomas utilizando inteligencia artificial, en específico con Deep learnig, en español “aprendizaje profundo”, un tipo algoritmo que utiliza redes neuronales artificiales de muchas capas en el cual se entrena la computadora para reconocer patrones, en este caso, fotografías de muestras que podrían presentar un melanoma. Los datos utilizados fueron 25331 muestras (fotos) pertenecientes a pacientes de diferentes paises de europa junto a 513 muestras de Chile provistos por el área de dermatología bajo la supervisión del Dr Fernando Valenzuela Ahumada, de la misma universidad.
Tradicionalmente el proceso de diagnóstico se compone de varias etapas: la observación a través de un dermatoscopio, la biopsia, el análisis con el microscopio y, recién ahí el paciente que padece este tipo de cáncer en la piel es derivado a un histopatólogo (médico especializado en detectar y analizar patologías en el tejido corporal). En cambio, el predictor disminuye los pasos a dos: usando una imagen de la muestra examinada, el médico tratante, ingresa con el celular a una plataforma que compara y diagnostica el melanoma y, en segundo lugar, derivar al histopatólogo de ser necesario.
El potencial de la tecnología es innegable, prueba de ello son los testeos en el hospital, como explica la médica: “hasta ahora, predijo todos los casos de melanoma entre las 513 muestras usadas de pacientes del hospital del área de dermatología del hospital de la Universidad de Chile”.
En la práctica la herramienta computacional identifica el porcentaje de probabilidad de melanoma basándose en una foto de la lesión en la piel y la agrupa en uno de los nueve tipos de la patología. “Lo más importante es su capacidad de detectar melanomas en proceso de formación, es decir, permite tomar medidas tempranas para evitar su desarrollo y presencia.”
Los melanomas son una patología que va en aumento, de acuerdo a datos de la Internacional Agency for research on Cancer, IARC, para el 2020 se estimó la aparición de 279983 nuevos casos y 67809 muertes asociados a esta anomalía en la piel. Por lo tanto, es indispensable el desarrollo de herramientas que apoyen a los médicos, acelerando el proceso de detección y, en definitiva, salvando vidas.
