Gracias a los recientes avances en informática y ciencia computacional, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta decisiva para ayudar a procesar más rápidamente datos médicos y brindar a los profesionales sanitarios información importante, consiguiendo mejorar no sólo la salud, sino también las experiencias de los pacientes. Tal es el caso de la dermatología, que en sus sistemas de dermatoscopia digital computarizada ya emplea a la IA como ayuda para analizar lesiones, distinguir las que son benignas de las malignas y favorecer los diagnósticos precoces.
En este sentido, en el pasado VI Congreso Mundial de Dermatoscopia celebrado en Buenos Aires (Argentina), en el que el Colegio Ibero-Latinoamericano de Dermatología (CILAD) dedicó su simposio -coordinado por el doctor y presidente de la institución, José Luis López Estebaranz- a analizar estos asuntos relacionados con la IA, tratando en profundidad la relevancia actual de esta innovadora herramienta en la evaluación, diagnóstico y tratamiento de afecciones de la piel, sus grandes avances pero, también, sus “lagunas” aún por resolver.
A través de diversas charlas, con la participación del Dr. Victor Hugo Pinos León, de Ecuador, del Dr. Mario Cézar Pires, de Brasil, de la Dra. Cristina Carrera, de España, y de la Dra. Patricia Troielli, de Argentina, se puso de manifiesto cómo estos algoritmos, testados frente a dermatólogos expertos, ofrecen numerosas ventajas al basar sus pronósticos en la comparación de las imágenes con las ya existentes en sus bases de datos. Estos nuevos sistemas -capaces de hacer un barrido corporal automático del paciente sin necesidad de estar presente un auxiliar, una enfermera o un médico- no sólo son como robots que hacen un mapa corporal de todas las lesiones, sino que, además, son capaces de analizarlas y ponerlas en relación con las imágenes obtenidas en la historia de revisiones del paciente. Así, pueden detectar de forma automática si ha habido cambios en el tamaño, color y en su estructura dermatoscópica, para advertir si son lesiones malignas o premalignas.
Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) aún está lejos de sustituir la resolución de problemas y la toma de decisiones de forma humana. Los programas de IA han adquirido recientemente una gran popularidad en el campo de la dermatología mediante la aplicación de herramientas en línea en la evaluación, diagnóstico y tratamiento de afecciones de la piel, pero aún está lejos de poder sustituir a los profesionales médicos en la práctica dermatológica. La evaluación de los programas de IA actuales con fines dermatológicos aún presenta desafíos sin resolver, como su aplicación en las pieles morenas o, sobre todo, en las pieles de color, no sólo por su subrepresentación en los conjuntos de datos, sino también por los retos que suponen la calidad y la estandarización de las imágenes.
Los programas actuales de IA inevitablemente obtienen peores resultados en la identificación de lesiones en pieles oscuras, por lo que aún se requiere más investigación y un desarrollo significativo de estas aplicaciones.Los programas actuales de IA inevitablemente obtienen peores resultados en la identificación de lesiones en este tipo de pieles oscuras, por lo que aún se requiere más investigación y un desarrollo significativo de estas aplicaciones para la representación precisa de imágenes de tonos de piel más oscuros en sus bases de datos. Sólo así, podrán ayudar a los profesionales de la dermatología en el diagnóstico y las opciones de tratamiento de los pacientes con pieles oscuras o de color.
De igual modo, la textura es otra de las características de una lesión dermatológica que suele confundir a los algoritmos de Inteligencia Artificial, ya que hay rugosidades o suavidades que son muy parecidas entre sí y, aunque otros síntomas conjuntos como las rojeces, irritaciones, sarpullidos o eccemas también pueden ayudar al diagnóstico, esa igualdad al tacto puede restar elementos consultivos suficientes como para conseguir una perfecta diagnosis del problema. Por lo tanto, si bien hay procesos en los que la IA ya puede funcionar por si sola, la combinación “máquina-humano” para un proceso total de atención al paciente sigue siendo vital y necesario.