Inteligencia artificial supera a los médicos en detección lesiones cutáneas

EFE, VIENA.- La inteligencia artificial (IA) supera a los médicos especialistas en la detección de lesiones pigmentadas cutáneas, como melanomas o lunares, informó este miércoles la Universidad de Medicina de Viena.

La citada entidad explica que una reciente investigación, cuyas conclusiones publica la revista científica británica The Lancet Oncology, dejó clara la superioridad de la IA con algoritmos de aprendizaje automático en el citado campo.

Un total de 511 dermatólogos especializados en este tipo de lesiones y provenientes de 77 países, compitieron contra 139 programas informáticos de reconocimiento de imágenes en el estudio.

Como base de aprendizaje para las máquinas se utilizó un banco de datos con más de 10.000 fotografías de siete tipos diversos de lesiones cutáneas pigmentadas, mientras que los médicos solo contaban con su experiencia profesional.

El objetivo era identificar 30 fotografías demoscópicas aleatoriamente seleccionadas de una base de datos con más de 1.500 imágenes y sus resultados fueron comparados con los que habían sido obtenidos previamente por las máquinas.

De los 30 diagnósticos posibles, los especialistas acertaron, de media, en 18,8 casos, mientras que la IA tuvo un promedio de 25,4 evaluaciones correctas.

“Dos tercios de todas las máquinas participantes fueron mejores que los humanos”, afirma en la nota Philipp Tschandl, el principal autor de la investigación de la universidad vienesa.

No obstante, Tschandl advierte de que el diagnóstico “todavía depende de los humanos”.

“El ordenador únicamente analiza una imagen óptica y en ello es muy bueno. Pero un diagnóstico de un paciente requiere también la observación de la evolución de un proceso, estimar el riesgo que corre la persona debido a otras circunstancias, sentir al tacto las mutaciones de la piel y compararlas con otros lunares del cuerpo”, recuerda el investigador.

“La interpretación de los resultados debe seguir en manos de las personas”, a quienes las máquinas no pueden reemplazar, resume el investigador.

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