La medicina personalizada se refiere a diagnósticos y tratamientos adaptados con precisión a cada paciente, lo que también implica el uso de tecnologías digitales e inteligencia artificial (IA). Se trata de una tendencia de futuro, especialmente en dermatología. Las soluciones digitales y asistidas por IA son cada vez más importantes y constituyen valiosas ayudas técnicas, pero los expertos coinciden en que no sustituirán a los dermatólogos en el futuro.
En un informe publicado este año en Revista de la Academia Europea de Dermatología y Venereología El profesor Roderick Hay, catedrático emérito y ex presidente de la Fundación Internacional de Dermatología cuando se le preguntó cuál sería el mayor reto de la dermatología en los próximos 10 años: “Conciliar una serie de técnicas de toma de decisiones basadas en la IA con los requisitos de un sistema sanitario humano y centrado en el paciente” [1]. A la pregunta de cuál será el próximo gran avance en su campo de especialización de las infecciones cutáneas, el profesor Hay mencionó la introducción generalizada de las pruebas de antígenos y moleculares en el punto de atención, que sustituirán en gran medida a las pruebas de laboratorio convencionales y deberían permitir un diagnóstico rápido y fiable en todos los entornos.
La IA como mano derecha de los dermatólogos
En un artículo publicado el año pasado en la revista Journal of Clinical Medicine sobre los avances actuales y las tendencias futuras en el campo de la inteligencia artificial (IA) en dermatología, se llegaba a la conclusión de que la IA no puede sustituir a los dermatólogos, pero facilita la práctica diaria al optimizar la atención al paciente [2]. Según los autores [2], esto requiere la voluntad de comprometerse con las tecnologías de IA y adquirir los conocimientos pertinentes. Un área de aplicación de la IA en la que ya se ha alcanzado un nivel muy alto es el reconocimiento y análisis de imágenes digitales. Sin embargo, los autores subrayan que éste es sólo un aspecto del diagnóstico y el tratamiento clínicos y que la práctica diaria consiste en combinar los logros técnicos con las cualidades del profesional médico [2,3]. En comparación con los humanos, los modelos de IA requieren muchos más datos para ser entrenados. Entre otras cosas, porque aprenden asociaciones estadísticas en lugar de relaciones causales. Sin embargo, si esto se hace posible, los modelos de IA pueden ofrecer resultados extremadamente precisos y fiables [4]. Por ejemplo, se puede utilizar un escáner de 360° para crear un mapa de todos los cambios de la piel y fotografiar a los pacientes de forma automática y estandarizada de la cabeza a los pies y desde todos los lados en sólo unos minutos (“mapa corporal”) [2]. Un software especializado puede comparar con precisión las imágenes de los distintos momentos del examen y detectar cualquier cambio mediante inteligencia artificial y presentárselas al dermatólogo para su evaluación [5–7].
Además de los escáneres 3D de cuerpo entero para el diagnóstico y el seguimiento, las aplicaciones de IA que pueden detectar enfermedades cutáneas comunes con un alto grado de precisión o los smartwatches que pueden recoger diversos biomarcadores son algunos de los últimos avances apoyados por la IA que están impulsando la medicina de precisión y la atención médica personalizada [8]. También existe un gran potencial para aumentar la eficacia de los procesos administrativos y el almacenamiento y la transmisión de los datos de los pacientes.
Literatura:
- Hay RJ: Pioneros en dermatología y venereología: una entrevista con el profesor Roderick James Hay. JEADV 2023; 37: 18-20.
- Li Z, et al: Inteligencia artificial en el análisis de imágenes dermatológicas: avances actuales y tendencias futuras. J Clin Med 2022 Nov 18; 11(22): 6826.
www.mdpi.com/2077-0383/11/22/6826#,(última consulta: 19/10/2023) - Batbaatar E, et al: Determinantes de la satisfacción del paciente: una revisión sistemática. Perspect. Salud Pública 2017; 137: 89-101.
- “Cómo la IA está mejorando la dermatología”, https://hub.hslu.ch/informatik/wie-ki-die-dermatologie-verbessert,(última consulta: 19 de octubre de 2023)
- Muñoz-López C, et al: Rendimiento de una red neuronal profunda en teledermatología: un estudio de diagnóstico prospectivo en un solo centro. JEADV 2021; 35: 546-553.
- Coates SJ, Kvedar J, Granstein RD: Teledermatología: de la perspectiva histórica a las técnicas emergentes de la era moderna: Parte I: Historia, justificación y práctica actual. JAAD 2015; 72: 563-566.
- Sinclair R, Meah N, Arasu A: Revisiones cutáneas en atención primaria. Aust J Gen Pract 2019; 48: 614-619.
- “Diez tesis sobre dermatología digital”, BVDD, 14.02.2023.
PRÁCTICA DERMATOLÓGICA 2023; 33(5): 43
