Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha desarrollado un clasificador basado en inteligencia artificial para detectar lesiones en la piel, como el melanoma, entre otras.
Según informa la Fundación Descubre, dependiente de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación, el sistema ideado tiene una precisión del 99%. Podría aplicarse tanto en el análisis preliminar de las imágenes médicas, como en el apoyo a la toma de decisiones clínicas.
Para ello, los investigadores emplearon un enfoque basado en machine learning, una tecnología de IA que usa algoritmos y modelos estadísticos para que un programa pueda aprender a partir de una serie de datos. Este hecho permite predecir y analizar grandes volúmenes de información. Así lo explicaron los expertos en su trabajo 'Classification of skin blemishes with cell phone images using deep learning techniques' publicado en Heliyon.
En su vertiente más práctica, la investigación propone que este sistema pueda trasladarse a una aplicación móvil que analice fotos tomadas en el momento, en tiempo real.
Para desarrollar su modelo, los investigadores partieron de una base de datos pública con 10.000 imágenes de siete tipos de lesiones dermatológicas, algunas de ellas con un aspecto similar a simple vista. Una vez obtenidas las imágenes y clasificadas por enfermedad, las dividieron en dos grupos: uno de entrenamiento y otro de validación.
Con el grupo de entrenamiento, enseñaron al sistema cómo era cada lesión, y con el grupo de validación, comprobaron si el aprendizaje había sido exitoso. "Lo que hace el programa es identificarlos por capas, como una cebolla, y de ese modo distingue las características de cada lesión y establece de cuál se trata", explica José Antonio Rangel, autor del artículo.
Para comprobar que el sistema no se equivocaba, realizaron un proceso de validación cruzada para asegurar que el modelo identificaba bien y que no se limitaba a reconocer un solo conjunto de datos.
"Aunque hemos corroborado su precisión para la clasificación de estas siete anomalías y enfermedades cutáneas, no sustituye el criterio de un profesional médico, que debería validar el resultado propuesto por la herramienta", señala el investigador de la Universidad de Sevilla Manuel Jesús Domínguez.
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