Científicos del este de Inglaterra han desarrollado una forma de utilizar la inteligencia artificial para detectar el cáncer de piel y, en un nuevo estudio, la herramienta de inteligencia artificial superó a los métodos existentes.
Investigadores de la Universidad Anglia Ruskin, Check4Cancer, la Universidad de Essex y el Hospital Addenbrooke trabajaron en modelos de IA que se entrenaron con datos de 53.601 lesiones cutáneas en 25.105 pacientes.
En este estudio, los investigadores utilizaron el aprendizaje automático y la teoría de combinación para destilar 22 características clínicas en los siete predictores más importantes de si una lesión cutánea podría ser sospechosa. Estas características incluyen: si la lesión ha cambiado recientemente de tamaño, color o forma; si la lesión es rosada o inflamada; y color de cabello a los 15 años.
Los investigadores aplicaron una ponderación proporcional a estos siete rasgos para crear la nueva puntuación de riesgo C4C con una precisión del 69%. En el estudio superó significativamente a métodos existentes como el 7PCL (62%) y la puntuación de Williams (60%).
Algunos de los nuevos factores de riesgo que descubrieron, como la edad de la lesión, el color rosado y el color del cabello, eran importantes para todos los tipos de cáncer de piel, pero no estaban incluidos en el método anterior, que se centraba únicamente en el melanoma, un tipo específico de cáncer de piel.
El profesor Gordon Wishart, profesor visitante de cirugía oncológica en la Universidad Anglia Ruskin y director médico de Check4Cancer, afirmó: “Este estudio demuestra la importancia de utilizar datos clínicos para clasificar las lesiones cutáneas, lo que ayudará a mejorar la detección del cáncer de piel.
“Nuestro nuevo modelo de IA, que combina puntuaciones de riesgo C4C con imágenes de lesiones cutáneas, puede reducir la necesidad de derivaciones de pacientes para biopsias, reducir los tiempos de espera para el diagnóstico y tratamiento del cáncer de piel y conducir a mejores resultados para los pacientes”.
El cirujano plástico consultor Per Hall, que recientemente se jubiló de Addenbrookes, dijo: “El valor agregado que aporta este artículo es su capacidad para ayudar a identificar pacientes cuyas lesiones cutáneas son lo suficientemente sospechosas como para justificar una derivación para un análisis cara a cara.
“En el pasado, el énfasis estaba en las lesiones pigmentadas y los melanomas, pero hay otras cosas que crecen en la piel que necesitan ser eliminadas, como los carcinomas de células basales y los carcinomas de células escamosas.
“El NHS está inundado de referencias para análisis de lesiones cutáneas; la mayoría son en realidad benignas. Este trabajo está diseñado para descubrir lesiones potencialmente graves e identificar a los pacientes con mayor probabilidad de desarrollar cáncer de piel para que sean atendidos tempranamente”.
La investigación, que fue financiada en parte por una subvención de Knowledge Transfer Partnership (KTP) de Innovate UK, se publicó en la naturaleza Diario Informe científico.
Se espera que la aprobación regulatoria para el modelo de IA se conceda en 2025.