Melanoma, dermatólogos “super expertos” gracias a la inteligencia artificial


Diagnóstico precoz del melanoma, un cáncer de piel muy agresivo, gracias a la Inteligencia Artificial (IA) con evaluaciones cada vez más eficientes y dermatólogos que se convierten en ‘super expertos’. El resultado es que se da prioridad a los pacientes de alto riesgo para tratamientos rápidos, reduciendo las listas de espera y aumentando así el tiempo de gestión de todos aquellos que acuden al especialista.

Una mejora y agilización del diagnóstico que se basa también en el reciente desarrollo de la anatomía patológica digital que, mediante un escáner, adquiere toda la superficie del portaobjetos, transformándola en un archivo digital que se puede leer en los más mínimos detalles. , transferible de forma remota y compartible con otros patólogos especialistas. Por último, los sofisticados algoritmos de análisis de imágenes optimizan y hacen que las señales del tejido examinado se puedan medir con mayor precisión. Ciencia ficción ayer, que se hizo realidad hoy, capaz de revolucionar la prevención secundaria de los cánceres de piel, mejorando los procesos de toma de decisiones y el acceso a los servicios de dermatología.

Las novedades en este campo se presentan durante el XXVII Congreso Nacional IMI – Intergrupo Italiano de Melanoma que se celebra del 6 al 8 de noviembre en Turín.

“La telepatología – dice Daniela Massi, miembro de la Junta Directiva del IMI y Directora del servicio de anatomía patológica del Hospital Universitario Careggi – permite a los patólogos poder compararse en tiempo real con otros especialistas de todo el mundo antes de emitir un difícil Diagnóstico rápido brindando consultoría remota de alta calidad ”.

En la práctica, la telepatología es la llave que abrirá las puertas a la teleconsulta o segunda opinión, que a día de hoy IMI ya ofrece sobre preparaciones histopatológicas convencionales para tumores spitzoides atípicos y proliferaciones de melanocitos ambiguas de difícil interpretación, con las consultas especializadas más cualificadas. El siguiente paso es el aprendizaje profundo o aprendizaje profundo, que es un sistema de computación que de manera autónoma logra clasificar los datos y estructurarlos jerárquicamente, encontrando los más relevantes para resolver un problema, tal como actúa la mente humana.

“Es precisamente sobre inteligencia artificial – explica Luigi Naldi, presidente de Gised y director de la compleja unidad operativa de dermatología del Hospital San Bortolo de Vicenza – y sobre una base de datos de 10.000 imágenes de nevos y melanomas que el proyecto del Centro de Estudios Gised, que comenzará en 2022 ».

El plan, que estará operativo en las áreas donde se ha firmado un acuerdo con las instituciones de salud locales, nació como una implementación de la aplicación ‘Click the neo’ descargable en Bérgamo, Vicenza, Como, Milán y Benevento. «Objetivo – continúa Naldi – establecer, gracias a los parámetros de procesamiento avanzados y el aprendizaje profundo del sistema operativo, si un topo es ‘no sospechoso’, ‘sospechoso’, ‘altamente sospechoso’ o ‘no evaluable’. Una herramienta de prevención secundaria que podría marcar la diferencia, permitiendo el diagnóstico precoz de este cáncer de piel tan agresivo ».

En la práctica, una ‘dermatología aumentada’ que se basa en las evaluaciones cuantitativas de imágenes dermatológicas y dermatoscópicas y que puede identificar automáticamente lesiones y estructuras de la piel. “Desde esta perspectiva – subraya el presidente del IMI, Ignazio Stanganelli, director de la Unidad de cáncer de piel del IRST Istituto Tumori Romagna y profesor de la Universidad de Parma – el papel del dermatólogo también cambia. Experto”, ya que podrá combinar los descubrimientos generados artificialmente con otros Los datos clínicos recogidos con la historia clínica del paciente, siempre trabajando al más alto nivel. Actualmente, las revisiones de la literatura sugieren cautela en el uso de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico precoz, siguen siendo demasiado inexactas y se asocian a un alto riesgo de error en la detección del melanoma. Por tanto, es fundamental validar estas tecnologías a través de series y grandes estudios con numerosas series de casos y con datos sólidos sobre la estandarización de algoritmos que apoyan el diagnóstico de soporte de la inteligencia artificial ».

Una realidad que, sin embargo, por lo que respecta a Italia, todavía tiene fuertes limitaciones regulatorias y económicas. “Si bien la digitalización de imágenes radiológicas ya está regulada – dice Massi – aún no se ha completado el reglamento sobre imágenes histológicas, registrándose así un retraso significativo entre la fase de investigación y la implementación clínica completa”.

Otro punto delicado son los costos. Se necesitan grandes inversiones para gestionar la enorme cantidad de datos digitales. Costos que gracias a la mejora de los procedimientos y la eficiencia y un mayor compromiso clínico a pesar de la actual escasez de personal cancelarían las brechas entre el Norte y el Sur y salvarían muchas vidas, recortando los costos de atención médica necesarios para trasladarse a centros de excelencia. Pero los beneficios de la telepatología digital no se detienen ahí.

«La patología computacional ya es una realidad – añade Massi – que, mediante la cuantificación automatizada, permite llegar a diagnósticos más precisos y estandarizados, reduciendo el margen de error. El próximo objetivo será aplicar al diagnóstico algoritmos de inteligencia artificial, ya desarrollados con excelentes resultados para el diagnóstico de otros cánceres como el de próstata y el de mama. Todo ello, obviamente, colaborando y no sustituyendo al anatomopatólogo ».


Source: RSS DiariodelWeb.it Salute by www.diariodelweb.it.

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