Los investigadores de Fraunhofer han estado trabajando en una aplicación y software que puedan hacer que el cáncer de piel se detecte a tiempo. El software funciona mediante IA y análisis de imágenes, haciendo que tales archivos lleguen a un dermatólogo al instante para que priorice la atención hacia esas personas y las ayude a tratarse con tiempo.
¿Por qué es importante detectar el cáncer de piel a tiempo?
Es importante porque es el tipo de cáncer más engañoso de todos. Decimos esto porque suele presentarse como una mancha o lunar inofensivo que no parece perjudicial, pues tampoco causa dolor. Precisamente por eso necesita de mucha atención.
Y si es detectado a tiempo, puede curarse incluso un melanoma maligno. De hecho, la tasa de supervivencia es superior al 95 % después de cinco años, así que la detección temprana es más que necesaria. Es por ello que el Fraunhofer Center for Assistive Information and Communication Solutions (AICOS) en Oporto y Lisboa han estado trabajando para agilizar los análisis.
¿Cómo funcionaría esta aplicación?
El software lleva como nombre Derm.AI y recolecta fotos que han capturado los smartphones de la lesión cutánea y las combina con una software de análisis de imágenes e inteligencia artificial. Luego de hacer esto, el sistema presenta de forma rápida los cambios más peligrosos que ha sufrido la superficie de la piel.
El objetivo de este sistema es servir como apoyo a dermatólogos a la hora de tomar decisiones y ayudarles a analizar primero esos casos con más potencial de padecer cáncer de piel. Así el servicio de Teledermatología mejoraría, sobre todo el del Sistema Nacional de Salud de Portugal.
¿De qué manera se aplicaría en la vida real?
El proceso es bastante sencillo y consta de dos importantes pasos:
Tomar fotos desde el smartphone
Lo primero que pasará es que el médico de cabecera le tomará fotos a la lesión cutánea mediante un smartphone, bien sea Android o iPhone. Sin embargo, dichas fotos solo podrán realizarse mediante una aplicación que los investigadores de Fraunhofer desarrollaron para ese único fin.
¿Y qué la vuelve especial? Pues con ella, los doctores podrán alinear la foto de forma correcta y tomarla desde la distancia adecuada. Haciendo que los estándares en resolución, color, tono y brillo salgan bien. Además de ello, la aplicación toma dos fotos: una cerca del área sospechosa y una de lejos para poder ver todo en contexto.
Después todo se reduce al análisis IA
Luego de ello, el médico de cabecera enviará esas imágenes al departamento de dermatología de algún hospital. Y allí es cuando el software Derm.AI entrará en acción.
El software iniciará su labor analizando todas las fotos de la lesión cutánea. Después comparará cada una de estas con datos de referencia y el de otros pacientes. Al finalizar eso, proporcionará una evaluación de riesgos. Dicho examen categorizará las lesiones con algunas de las siguientes etiquetas: normal, prioritaria o de alta prioridad.
Así, el dermatólogo a cargo, podrá revisar primero los casos que tienen la etiqueta “de alta prioridad”, pues son los que deben confirmarse o aclararse inmediatamente. Ya hecho esto, el dermatólogo luego de haber revisado la edad, datos médicos y sexo del paciente, puede proceder a hablar con el médico de cabecera y pautar una teleconsulta o cita presencial.
¿Cómo se tratan los casos leves y graves?
Si el nivel de riesgo de la lesión es dudoso, los dermatólogos solicitarán una cita presencial con el paciente. Donde procederán a hacerle un examen de biopsia. En cambio, a aquellos que tienen una forma menos peligrosa de cáncer de piel, el dermatólogo puede solicitarles volver a enviar imágenes del área en tres meses.
¿Cómo se desarrolló el software?
Para poder desarrollar con éxito la aplicación, los investigadores alimentaron al software con datos de imágenes e información de alrededor de 4000 casos. Además, también utilizaron el conocimiento de dermatólogos para aprender a priorizar la gravedad de los casos.
En estos momentos, los investigadores de AICOS están analizando los resultados del uso de la aplicación móvil y perfeccionando todavía más el software de aprendizaje profundo.